基于正交相位编码信号的MIMO雷达测速测距算法

葛 优，刘景萍，赵惠昌，陈 思，刘定烨

(南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏 南京 210094)

基于正交相位编码信号的MIMO雷达测速测距算法

葛 优，刘景萍，赵惠昌，陈 思，刘定烨

(南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏 南京 210094)

针对多普勒敏感带来的盲速问题，提出了基于正交相位编码信号的多输入多输出雷达(MIMO)的测距测速算法。该算法用遗传算法获取正交四相编码信号，以此作为多输入多输出雷达的发射信号；用匹配滤波法分离各路回波信号以增加相干叠加的脉冲数；用双脉冲对消和多脉冲叠加的动目标检测技术完成对目标距离和速度的测量。仿真验证结果表明：与传统的测距测速方法相比，提出的多脉冲叠加测速测距算法能够有效检测动目标的距离和速度，同时有效地解决了多普勒敏感带来的盲速问题，提高了测速精度，具有一定的工程应用价值。

多输入多输出雷达；相位编码；信号处理；动目标检测

0 引言

多输入多输出(MIMO)雷达需要的发射信号在时域是正交的，这样在空间就不会形成相干叠加的高增益窄波束，而是低增益宽波束[1-3]，因此选择适当的正交信号是检验MIMO雷达的目标检测及抗干扰性能的首要问题。正交线性调频信号以及其他正交信号的正交性没有相位编码信号优秀，并且信号的抗电子侦察、干扰能力也不如相位编码信号[4-5]。文献[6]提出了用动目标检测(MTI)来解决在探测动目标时，普通的窄带低分辨雷达将无法区分动目标回波和固定杂波回波，因而会产生盲速的问题。然而这种一次对消器在零频附近的杂波抑制通常效果不理想。文献[7]采用了二次内插多普勒补偿来解决多普勒敏感造成的盲速问题，但是该方法计算复杂，硬件实现困难。因此消除盲速，滤除固定杂波，提高测速测距精度是当前MIMO雷达需要解决的迫切问题。本文针对此问题，提出了基于相位编码信号的MIMO雷达测速测距算法。

1 正交相位编码信号

MIMO雷达的基本原理是MIMO雷达把发射阵列分为M个子阵，每个子阵发射的波形正交，这样发射信号在空间形成低增益宽波束。由于阵面被分成各个子阵，波束主瓣增益将减小到M倍，发射功率被分散到M个子阵每个子阵的发射功率为原发射总功率的1/M[8]。

1.1 相位编码信号产生原理

在此假设正交码集S包含L个信号，每个信号的码长为N，编码相位个数为M，则第l个信号可以表示为:

(1)

式(1)中，n=1,2,…,N;l=1,2,…,L。

因此正交码集中任一信号的自相关函数和任意两个信号的互相关函数可分别表示为：

(2)

(3)

式(2)，式(3)中，k为时间指数。

(4)

即当给定N,M,L的值，通过实现代价函数的最小化就可生成一组正交码集。

1.2 遗传算法产生正交相位编码

本文采用遗传算法最小化代价函数获取正交码集。遗传算法是以自然选择和遗传理论为基础，将生物进化过程中适者生存规则和群体内部染色体的随机信息交换机制相结合的高效全局寻优搜索算法[9]。

通过遗传算法，这里可以得到四组40位长度的正交四相编码。对得到的每一组编码序列求得的归一化自相关分别如图1(a)所示，四组编码序列两两求归一化互相关得到结果如图1(b)所示。

(a)相位编码信号自相关

(b)相位编码信号互相关图1 编码序列正交性Fig.1 Coding orthogonality

从图1中可以看出来，这四组40位码长的信号不管是自相关特性还是彼此之间的互相关特性都很好，根据MIMO雷达对信号的正交性需求，这四组40位码长的四相编码信号完全符合。

2 MIMO雷达测速测距算法

2.1 回波信号匹配滤波

MIMO雷达各接收端接收到的回波信号是由各发射端的发射信号经目标反射后的回波信号之和，由于各发射信号间是相互正交的，因此接收端可以采用匹配滤波器将各通道的信号一一分离，即将接收到的回波信号与各发射信号分别求相关，就可有效地分离出各发射信号的目标反射回波信号[10]。

设得到的第n个接收端的回波信号的数学表达式为：

(5)

(6)

综上所述，第n个接收端接收到的信号进行匹配滤波后输出结果的向量形式为：

(7)

由此可得，在所有的接收端都进行匹配滤波后，输出的信号表达式可以写为：

(8)

2.2 改进的MTD算法

实际应用中，电磁环境复杂，目标回波信号中不仅包括地杂波、海杂波等自然干扰，还存在敌方发射的干扰信号，大大降低了MIMO雷达的动目标检测能力。本文根据动目标回波与杂波间具有不同的多普勒频移来完成目标的检测。

动目标显示(MTI)是根据多普勒频率来区分运动目标和固定杂波，以提高雷达信号的信杂比。由于静止杂波是等幅脉冲串，脉间相差为0；而运动目标是调幅脉冲串，脉间相差2πfdTr。所以采用相邻脉冲相减就可以滤除固定杂波，原来被强杂波背景淹没的运动目标将被保留。传统的单脉冲对消器的幅频响应在零频附近抑制杂波的零值区宽度可能达不到要求，本文在一次对消器的输出上再加上一个对消器，这样就组成了双脉冲对消器，所以我们所需的脉冲重复周期数就为NCPI=2n+2，经过双脉冲对消器之后的输出就为NP=2n个周期，方便进行下一步MTD处理。双脉冲对消器输出表达式为：

(9)

动目标检测(MTD)是一种利用多普勒滤波器来抑制各种杂波，从而提高雷达在杂波背景下检测运动目标能力的技术。在MTI后串接一窄带多普勒滤波器组来覆盖整个重复频率的范围，以达到动目标检测。

(10)

(11)

可见脉冲积累数NCPI越多(则NP越多)，测速精度越高。即要提高测速精度，需要增加FFT变换的点数，但是在实际雷达工作过程中回波脉冲数并不可以任意叠加。然而，在此经过上述的匹配滤波后，原先的4路回波叠加信号经过分离后可以有4×4组匹配后的回波信号，这样在进行MTD时，积累脉冲数可以增加16倍，从而比传统的动目标检测具有更高的速度分辨力和测速精度。

3 仿真验证

对上述的MIMO雷达做信号处理仿真，仿真参数如表1所示。

仿真证明该四相编码信号在调制到载频上之后，依然有着很好的正交性。因此在通过匹配滤波后，在接收端可以将各路发射信号的回波分离出来进行下一步的信号处理。经过双脉冲对消器处理后，低速杂波得到了很大的抑制，运动目标的主瓣峰值远大于最大旁瓣。经过改进的MTD算法结果如图2所示。图3所示的是在不同的信噪比下传统的MTD结果与改进MTD的最大旁瓣的比较。由图2可以看到，改进的MTD方法成功检测到了目标，测得的距离为302 m，测得的速度为56.25 m/s。从图3可以看出，当信噪比从-20到10 dB改变时，改进的多脉冲叠加的MTD算法得到的结果比传统的MTD结果有更小的旁瓣峰值。由此可以看出，最后在进行MTD处理时，本文的通过匹配滤波后多路脉冲叠加后的处理结果能够有效地抑制目标峰值周围的干扰峰，这样得到的目标速度和距离的精确度将得到很大的提高。由此可以看出本文的动目标检测算法能够清楚地探测到该目标，并且通过双脉冲对消器及多路脉冲叠加的处理后能够提高动目标检测的速度分辨力及测速精度。

表1 仿真参数列表Tab.1 Parameters of the simulation

图2 多路脉冲叠加后MTD处理后结果Fig.2 Modified MTD result

图3 传统MTD与改进MTD最大旁瓣对比Fig.3 Comparison of conventional MTD sidelobe and modified MTD sidelobe

4 结论

本文提出了基于正交相位编码信号的MIMO雷达测速测距算法。该算法用遗传算法获取正交四相编码信号，以此作为多输入多输出雷达的发射信号；用匹配滤波法分离各路回波信号以增加相干叠加的脉冲数；用双脉冲对消和多脉冲叠加的动目标检测技术完成对目标距离和速度的测量。仿真验证结果表明：与传统的测距测速方法相比，本文提出的多脉冲叠加测速测距算法能够有效检测动目标的距离和速度，同时有效地解决了多普勒敏感带来的盲速问题，提高了测速精度，具有一定的工程应用价值。

[1]Bliss D, Forsythe K. Multiple-input multiple-output (MIMO) radar and imaging: degrees of freedom and resolution[C]//Conference Record of the Thirty-Seventh Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers. 2003:54-59.

[2]Fishler E, Haimovich A, Blum R, et al. MIMO radar: an idea whose time has come[C]//Radar Conference, Proceedings of the IEEE. US:IEEE, 2004:71-78.

[3]Fishler E, Haimovich A, Blum R, et al. Spatial diversity in radars-models and detection performance[J]. IEEE Trans. Signal Process, 2006, 54(3):823-838.

[4]Sammartino P F, Baker C J, Griffiths H D. Frequency diverse MIMO techniques for radar[J]. IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst, 2013, 49(1):201-222.

[5]Jin Y, Wang H Q, Jiang W D, et al. Complementary-based chaotic phase-coded waveforms design for MIMO radar[J]. IET Radar,SonarNavig, 2013,7(4):371-382.

[6]Galati G, Pavan G. Waveforms design for modern and MIMO radar[C]// Proc. IEEE EuroCon. Zagreb,Croatia: IEEE, 2013:508-513.

[7]Ahmed S, alouini M S. MIMO radar waveform covariance matrix for high sinr and low side-lobe levels[J]. IEEE Trans. Signal Process, 2014, 62(8):2056-2065.

[8]Gao Caicai, Chan TehKah, Liu Aifei. Orthogonal frequency diversity waveform with range-Doppler optimization for MIMO radar[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2014, 21(10):1201-1205.

[9]He H, Stoica P, Li J. Designing unimodular sequence sets with good correlations-Including an application to MIMO radar[J]. IEEE Trans. Signal Process, 2009, 57(11):4391-4405.

[10]Shtarkalev. Bogomil, Mulgrew. Bernard. Multistatic moving target detection in unknown coloured Gaussian interference[J]. Signal Processing, 2015, 115:130- 143.

MIMO Radar Range-Velocity Measurement Based on Orthogonal Phase Code

GE You, LIU Jingping, ZHAO Huichang, CHEN Si, LIU Dingye

(School of Electronic & Optical Engineering, Nanjing University of Science & Technology, Nanjing 210094,China)

We modified the transmitted signal of the phased coding waveform for MIMO(multiple-input multiple-output) radar, and a new approach for estimating the moving target parameters by multiple-pulse superimposed MTD was introduced. Our work minimized the cost functions of phase codes by the genetic algorithm to insure the orthogonality. Then made the orthogonal phase codes be the transmitted waveform, separating the echoes from different transmitted signals by the matched filters. After this progress, the number of pulses that could be increased. The ranges and velocities of targets by the double pause cancellation MTI and multiple-pulse superimposed MTD were estimates. Compering to conventional range and velocity measurement algorithm, which was discovered that the orthogonal phase codes and the modified algorithm could measure the range and velocity of moving targets accurately and efficiently, and reduced the impacts caused by the Doppler sensitive and blind speed, improved velocity resolution and estimation accuracy.

MIMO radar; phase codes; signal processing; modified MTD

2016-05-11

葛优(1992—)，男，江苏泰兴人，硕士研究生，研究方向：雷达原理，信号处理。E-mail:546969904@qq.com。

TN958.3

A

1008-1194(2016)06-0080-04