多径无源雷达处理fm机会信号的方法

专利名称：多径无源雷达处理fm机会信号的方法
专利说明多径无源雷达处理FM机会信号的方法 发明领域 本发明涉及无源雷达领域，尤其涉及运行在诸如用于公众FM(调频)发射的非协同机会发送上的无源雷达领域。具体而言，涉及由位于检测和定位目的的这种发射所覆盖的区域内的物体所反射的FM信号的处理。

背景技术：
当希望实现地理区域的临时或永久的雷达覆盖时，直接的解决方案通常包括自主植入、有源雷达系统、手机或其它方式，包括与期望覆盖的区域相对应的每个系统所覆盖的区域的并集的数量。因此，可以选择使用给定的近程或中程雷达数量，或更严格的远程雷达数量来覆盖扩展区域。合并由每个系统所提供的数据则可以实现所期望的覆盖面。
作为自主有源系统，其中的每一个都包括发射机和接收机，其价格和复杂性取决于所考虑的应用所需要的性能，特别是取决于发射机所发射的功率，该功率制约着范围，从而制约着每个系统所覆盖的区域的大小。此外，这样一种甚至覆盖辽阔区域的结构的部署，通常构成覆盖同样一个全球地理区域内邻近区域的系统之间的接近问题。可以通过使用根据不同的频率计划的系统操作来部分地解决这些接近问题。然而，这样的一组自主雷达系统既复杂又昂贵。
一种可以覆盖广阔的地理区域、用于降低这种结构的复杂性从而降低其成本的已知的解决方案，包括使用多基地有源系统，多基地有源系统包括位于特定区域点处的可以传输足够的功率以覆盖该区域的单个共用发射机，以及一组彼此远离并且远离发射源的接收机。在这样的结构中，每个接收机通常已知共用发射机的位置。此外，在这样的结构中，发射机和接收机通常是同步的。通过这种方式，每个接收机执行的对接收信号所进行的相干处理非常类似于常规双基地雷达处理。然而，该结构需要特别安装发射机以及在发射机与各种接收机之间实现同步的装置，这实现起来仍然复杂，特别是在移动结构的情况下。
另一种用于降低这种结构复杂性的解决方案，包括使用简单的无源结构，无源结构包括能够在给定的频段接收机会信号的接收机，所述给定的频段优选对应于发射装置的频段，所述发射装置的发射可以全部或部分地覆盖所期望覆盖的地理区域。这些旨在用于构成监控其结构以外的用途的发射机，其发射也被称之为机会发射或非协同发射。
可以将这些机会发射称之为(例如)用于公众的调频发射(FM发射)，调频发射通常由覆盖给定地理区域的本地发射机发射，每个发射在从100千赫到200千赫的频带上或FM信道上来实现。
这种基于安装无源结构、没有发射机的解决方案实现了限制该结构的复杂性从而在成本方面具有很大的优势。其战术部署实现在由一个或多个执行接收和处理所接收到的机会信号的雷达接收机待监控的区域上的传输。另一方面，这种纯粹的无源解决方案的实际实现遇到了某些困难，这些困难解释了为什么它们仍然很少被使用的原因。
当希望实现这种结构时出现的第一困难在于所接收的信号的复杂性。事实上，由每个接收机所接收到的信号在同一时间上对应于机会源(FM发射机)所发射的信号的直接接收，对应于该机会信号在不同固定障碍上的反射(这些信号可能被视为本领域的技术人员所已知的杂波)的接收，对应于来自由试图检测的移动物体对同一源进行反射的“有用的”信号的接收。伪信号的接收，例如，可能来自于发射相同频段的其它的、遥远的发射机的伪信号，进一步加剧了接收信号的复杂性。此外，有用的信号(即，那些移动目标的背散射信号)，通常表现出非常明显地低于直接接收、固定障碍反射、热噪声的电平。
另一个与实现这种结构有关的困难在于机会发射与性质不可控制(带宽、距离水平和多普勒旁瓣等)的未知信号相对应。因此，必须将机会源所发射的信号标识为与雷达接收机所接收到的其它信号相独立的信号，以便在相关计算过程中用作参考，并且允许消除与多普勒和距离旁瓣相对应的伪检测。
发明介绍 本发明的目的是提出一种解决方案，使得可以实现由一个或多个分散在待覆盖的地理区域上的无源雷达系统构成的无源监控结构，因此，该解决方案可以解决以上提到的困难。
出于这种目的，本发明的主题是一种处理由包括多个接收通道(V1，...，VN)的FM无源雷达所接收的信号的方法，该方法包括对所接收的信号进行重新调节的相干处理(coherent processing)阶段，然后，是基于所述相干处理中产生的信号进行反射脉冲构造的非相干处理阶段。
根据本发明，所述相干处理包括 -形成净目标通道的步骤， -重新产生的参考信号的步骤， -计算净目标通道和重新产生的参考信号之间的交叉-模糊的步骤， -计算所重新产生的参考信号的自动-模糊的步骤。
根据本发明的方法的实现的优选模式，所述非相干处理还包括 -距离-多普勒提取(extraction)的步骤，多普勒提取应用于完成归一化步骤和搜寻检测时所创建的PE，以构造反射脉冲(blips)， -多普勒-距离提纯(purification)的步骤，多普勒-距离提纯应用于距离-多普勒提取后所构造的反射脉冲，并且通过由计算重新产生的参考信号的自动-模糊步骤所产生的信号的方式来进行多普勒-距离提纯，最终基于多普勒-距离提纯的步骤以后所获得的反射脉冲来进行反射脉冲属性的确定。
根据实现的这一优选模式，距离-多普勒提取的步骤采用所述重新产生的参考信号的-3dB的带宽的计算。
根据实现的这一优选模式，重新从计算所述重新产生的参考信号的自动-模糊的步骤产生的信号来评估所述重新产生的参考信号的-3dB频带。
根据实现的这一优选模式，所述非相干处理还包括 -距离地图量(ecartometry)算法测量的步骤， -方位地图量算法测量的步骤， 这两个步骤应用于在完成多普勒-距离提纯的步骤时所构造的反射脉冲。
根据实现的这一优选模式，所述非相干处理还还包括方位提纯的步骤和限制反射脉冲发送数量的步骤。



通过以下说明书可以更好地理解本发明的特性和优势，该说明书通过特定的实施例论述了本发明，该特定的实施例作为非限制示例，并且由附图支持，附图表示为 -图1是根据本发明的所有的处理步骤示意图， -图2-3是建立净接收通道步骤的运行原理的示意图， -图4是重新产生参考信号步骤的运行原理的示意图， -图5是计算参考信号/净目标通道交叉-模糊步骤的示意图， -图6和7是提取反射脉冲步骤的运行原理的示意图， -图8是多普勒-距离提纯的步骤的运行原理的示意图。

具体实施例方式 首先参考图1，图1示出了实现本发明的信号处理方法的典型示意图综览。根据本发明，在包括多个独立接收通道的无源雷达的非限制应用中介绍了这种方法。为了便于对本发明的理解，首先以一般方式示出了该方法及其所有的处理步骤。以粗体框框住的步骤，对本发明来说是具体的，在后续文档中对其进行了详细介绍。只是简单提到实现已知方法的其它步骤，以便对组合所有这些步骤的该方法进行描述。
如图1所示出的，根据本发明的该方法实现了两种类型的处理，第一种类型的处理11，以本领域的技术人员所公知的方式将其称之为相干处理，所述相干处理对雷达所接收的信号进行重新调节，第二种类型的处理12，被称之为非相干处理，所述非相干处理基于从相干处理中所产生的信号进行反射脉冲的构造。提到相干处理，相干处理用于对信号的幅值和相位进行处理的所有处理步骤。相反，当对信号进行处理时不再考虑信号的相位时，指的是非相干处理。
根据本发明，相干处理11主要包括两个步骤，第一步骤13，即所谓的“净目标通道的建立”，第二步骤14，即计算在每个“净”通道上所接收的信号与对应于机会源发射的信号的参考信号之间的交叉-模糊的相干积分。
相干处理11的第一步骤13被称之为“净接收通道的建立”，因为它的目标是使目标通道最小化，通道以已知的方式用于搜寻检测或“回波存在”(echo presences)，滋扰源的功率可以限制雷达的灵敏性。在无源雷达的情况下，这样的滋扰源可能产生于 -来自相对于有用信号来说具有相对高的电平的信号，并且从参考发射机直接产生，即来自于机会源。根据本发明，这种直接信号，还用于作为参考信号进行相干积分的步骤，这种直接信号由对有用信号的接收来说是明显公害的电平构成，有用信号的电平通常低得多， -来自于固定的自然障碍对源所发射的信号的多次反射(参考发射机的多径)， -至少部分来自于与参考发射机工作在同样的频段上的其它FM发射机，其信号到达所考虑的雷达接收机， -来自于不同性质的无线电污染源。
对于包括若干采集通道的系统(多传感器系统)，如对于运行在FM机会发射上的无源雷达的情况，可以通过“自适应计算波束形成”(自适应CBF)类型或“旁瓣反相”(OSL)类型这些本领域的技术人员所公知的处理类型的“天线处理”，在空间域内消除滋扰源。通常这些雷达的这些处理类型构成了工作在高频段的有源雷达通常所采用的解决方案。
还可以在时域和空域内联合消除滋扰源。因此，谈到的是时空处理。这是根据本发明在这种方法中实现的第二替代。根据本发明，所使用的算法是一种具有方向约束的时空类型的算法，这种处理用术语“时空自适应形成”(STAF，在法语中为术语FAST，“形成自适应时空”)表示。这种类型的算法可以有利地使得出现在干扰方向中的盲角区的数量(可以在时间轴上消除多径)和程度(通过使用方向约束)最小化。在这里，术语“干扰”是一般意义上的“干扰”。
应该注意到，不能以距离和多普勒效应来分离FM波形，通过采用本领域的技术人员所已知的名为MTI(移动目标指示，在法语中为VCM，目标移动可视化)的滤波器不可能消除多径，因为这通常用于有源雷达。
相干处理11的第二步骤14包括通过在给定的持续时间内对接收信号进行相干积分，以距离和多普勒的方式描述接收信号样本的特性。
根据本发明，目标所反射的信号被延迟，并且是参考信号进行多普勒化的版本，可以通过确定交叉-模糊函数对接收信号样本进行相干积分，交叉-模糊函数由下式定义为介于0和D之间的时移m，介于0和M-1之间的双基地多普勒频移n的函数 其关系为 -M表示相干积分中时间样本的数量， -D表示所测试的最大时移数量， -vref[k]，0≤k≤M-1，参考信号， -vtarget cln[k]，0≤k≤M-1+D，直接路径的净目标通道。
通过使用在实现重新产生步骤15之后所获得的参考信号(幅值和相位参考)，进行用于前面步骤所获得的每个净通道的第二步骤。参考信号的重新产生处理旨在获得对多径和其它潜在滋扰源进行净化的参考信号。实际上 -参考信号中高电平的多径的存在可以引起距离轴上的灵敏度降低， -参考信号中不想要的信号残差的存在，在滋扰源电平可以“接近”直接通道电平的“严重的”运行条件下，可能引起雷达的灵敏度降低。因此，重新产生步骤15可以有利地获得净参考信号。
仍然根据本发明，非相干处理12以常规方式执行允许建立回波存在或EP的环境估计步骤16和归一化检测步骤17，步骤16和17以已知的方式实现，并且这里没有对其进行详细说明。
根据本发明，还以特有的方式包括距离-多普勒提取的步骤18，多普勒提取的步骤18的作用是，特别是从在完成步骤17之后所获得的“回波存在”中确定那些可以认为与一个目标有关、可以是与同一个目标相关联的同一回波的回波。实际上，据了解，目标，特别是如果该目标反射高电平信号，则可以引起大量回波存在信息的建立，这些大量回波存在信息用于对应于与目标真实位置对应的位置相邻的距离-多普勒频点(bin)的位置。因此，距离-多普勒提取的目标是基于产生于同一目标的邻近回波存在，建立唯一的称之为反射脉冲的检测。
此外，根据本发明，多普勒-距离提纯在提取反射脉冲操作的步骤112之后，其作用是处理提取之后获得的高电平的目标。实际上，这样的目标通常表现为距离-多普勒旁瓣，考虑到它们的电平，这样的目标还可以被检测到并且认为是有别于真实目标的独立目标。多普勒-距离提纯的作用是删除这些伪检测。
非相干处理12还执行距离地图量和方位地图量的常规操作，以便以距离和角位置的形式表示每个通过位置所提取的反射脉冲的特点，在步骤113和114期间分别进行的操作由方位提纯的步骤115进行了补充。方位提纯的作用是当同一目标在若干个角束内建立检测时只保留一个反射脉冲。
其余的反射脉冲最终是负载限制步骤116的对象，旨在避免下游数据处理链的饱和。
因此，根据本发明，本领域的技术人员正确掌握了该方法的全部益处，在后续的说明书中更加详细地介绍了该方法特有的步骤，这些特有的步骤表明了该方法特别适合于处理FM无源雷达，并且特别是运行在一般公众FM发射上的无源雷达所接收到的信号。
注意力首先转向相干处理11，并且特别是以下步骤 -形成净目标通道(步骤13)， -重新产生参考信号(步骤15)， -计算参考信号/净目标通道的交叉-模糊(步骤14)， -计算参考信号的自动-模糊(步骤19)。
图2、3和4示出了形成净目标通道的步骤13的运行原理，现在进行考虑。
当运行的时候，无源雷达的接收机接收产生于源的具有非常高的电平的直接信号。无源雷达的接收机还接收产生于固定障碍对发射源发射的信号的反射的信号，反射还被称为多径，并且任意地，其它的有害信号可以(例如)产生于其它FM发射源或来自于各种无线电污染源。尽管这些信号与直接通道信号相比比较弱，但其具有足够的功率以降低雷达的灵敏度。这就是为什么还要删除它们的原因。这是该方法步骤15的作用。
根据本发明，步骤13的原理主要包括从基于各接收通道V1到VN获得的信号Vtarget21推导出信号Vopptot22，信号Vopptot22尽可能准确地表示与有用信号相随的不良信号。这种信号Vopptot22是通过自适应滤波方法来获得的，自适应滤波方法应用于信号Vopp1到VoppN-1，信号Vopp1到VoppN-1位于与认为的观察方向相正交的子空间内。
因此，步骤13以术语“广义旁瓣相消器”(GSC)所公知的间接形式，实现一种具有方向约束的STAF类型的处理。GSC类型的间接形式的使用可以以优选的实现形式来使用各反相通道上的不同长度的滤波器，并且，因此可以限制计算量。
通常通过使用以下方式来实现步骤13 -1个“长的”时间滤波器25，它可以对消除直接通道信号以及消除直接通道的距离多径进行优化。
-N-2个“短的”时间滤波器26，它允许消除其它滋扰源，其它滋扰源的功率并不需要使用长的时间滤波器。
如图2所示，形成净目标通道的步骤13实现以下操作 -在所考虑的观察方向上确定信号Vtarget的操作23， -基于接收通道提供的信号和矩阵O确定信号Vopp1到VoppN-1的操作24， -通过反相滤波器h1[k]到hN-1[k]滤除信号Vopp1到VoppN-1的操作27， -对所滤除的信号Vopp1到VoppN-1求和，以便获得将从Vtarget信号导出的信号Vopptot的操作28， -从信号Vtarget实际减去信号Vopptot以形成净目标信号的操作29。
通过考虑以下方面来进行计算信号Vtarge 21的操作23 -一方面，在N个接收通道上所接收的信号矢量v(k)为 -另一方面，认为的观察方向为θobs， -还有一方面，在方向θobs上与N个接收通道相对应的N个天线的辐射图形的值di(θobs)(i＝1，...N)。
根据本发明，通过计算表示接收信号v的矢量v与矢量d的乘积来获得信号Vtarget，使得乘积的结果在以下条件的约束下使白噪声上的目标通道的信噪比(SNR)最大化 -从方向θobs上所产生的信号的集中， -从方向θobs上所产生的信号的非失真。
因此，矢量d是与观察方向θobs相关联的方向矢量，并且根据本发明，因此可以写为 vtarget(k)＝dHv(k) [3] 其中，dH表示矢量d的共轭转置矢量，d的表达式由以下给定 作为用于确定信号Vopp1到VoppN的计算24的主题的操作，包括将矩阵O应用到所接收信号V1到VN，以便获得具有与约束条件d相正交的特性的信号Vopp(k)。
因此，根据本发明，矩阵O是纯粹的(N-1，N)维的空间矩阵，满足以下关系 O·d＝0 [5] 并且 rank(O)＝N-1[6] 满足关系[5]和[6]的任意矩阵O可以用于步骤13。以下描述用于构造这样的矩阵O的优选步骤。
以如图3所示的两个操作31和32执行基于矩阵O的信号Vopp(k)的计算24。
第一操作31，包括将秩为N-1的满足等式B·d＝0的矩阵B应用到信号v1到VN。定义该矩阵为(N-1，N)维的，包括到d⊥上的正交投影P的第一个N-1行，P由以下关系进行定义 其中，IN，N表示(N，N)维的单位矩阵。
(N-1，N)维的矩阵B满足关系式B·d＝0。
应用到所接收的信号的元素vi(k)(i＝1，...N)的矩阵B提供了一组N-1个与约束d相正交的信号bi(k)。
第二操作32，包括将(N-1，N-1)维的矩阵F应用到由之前的操作所产生的信号bi，以这样的一种方式所产生的信号Vopp列出了其元素Vopp1，Vopp1对应于采用最长时间滤波器、参考信号功率与热噪声功率比最大的通道。矩阵F由以下关系式进行定义 其中，IN-2，N-2表示(N-2，N-2)维的单位矩阵。
在这里，WHref表示矢量Wref的共轭转置，Wref由以下关系式进行定义 其中，Rb表示处在信号bi电平的热噪声的协方差矩阵，以及dref表示处在N个接收通道电平的参考信号的方向矢量，该矢量表示为 矢量wref构成空间权值矢量，所述空间权值矢量将应用到信号bi以便使得参考通道的功率与通道Vopp1上的热噪声的比率最大化。
还应该注意到，如果R表示N个接收通道上的热噪声的协方差矩阵，则可以写成 Rb＝B·R·BH[11] 假设热噪声为N个接收通道上的空间白噪声，有R＝IN，N，因此Rb＝B·BH。因此，矢量Wref的表达式为 wref＝(B·BH)-1·B·dref [12] 因此，定义矩阵O为乘积O＝F·B。
如之前已经说明的那样，步骤13的主要作用包括从信号Vtarget减去的信号Vopptot的形成。根据本发明，基于信号Vopp1到VoppN-1，通过滤波来产生信号Vopptot。所实施的滤波是自适应型的，并且其目的是获得信号Vopptot，这可以最佳地消除不良信号部分。实际上，可以通过为Vopp1到VoppN-1的每个信号采用时间滤波器来实现，可以周期性地重新计算时间滤波器的系数，其唯一目的是在每个瞬间产生期望的信号Vopptot。后续描述中介绍了用于计算应用到每个信号Voppi(i＝1，...，N-1)的滤波器各个系数的原理。
为了执行该计算，首先建立以下两个矢量 -反相信号值的矢量Vopp(k)，由时刻k周围各连续时刻所采样的时域信号Voppi(i＝1，...，N-1)的样本组成， -应用到信号Voppi的滤波器系数的h矢量。
此外，Vtarget(k)表示所考虑的时刻k(时域样本k)处信号Vtarget的值。
这两个矢量的表达式分别是 其中，R1表示应用到信号Vopp1的反相滤波器的延迟，滤波器的长度L1，即系数的个数，等于2R1+1；其中R2表示应用到信号Vopp2到VoppN-1的反相滤波器的延迟，滤波器的长度L2等于2R2+1。
因此，对应于净目标通道的信号Vtargetcln的表达式是 Vtargetcln(k)＝Vtarget(k)-hH.Vopp(k) [13] 根据本发明，以使成本函数J最小化的方式来计算矢量h，成本函数J按照以下关系在K个信号样本上进行定义 按照以下关系定义使标准J的值最小化的滤波器h 其中，Γvopp，vopp表示按照以下关系式进行定义的矩阵 并且其中，Γvopp，vtarget表示按照以下关系式进行定义的矢量 因此，根据本发明，所采取的计算h的解决方法是确定性最小二乘算法的块版本(block version)类型。
因此，应该注意到，为了改善由于带宽限制处接收机滤波器抵制高电平而引起的空间轴上和时间轴上的严重条件，根据本领域的技术人员所公知的原理，计算矩阵Γvopp，vopp比计算矢量h的负担过重。
为了优化净通道的形成性能，可以以部分地重叠数据块的方式来更新矢量h的计算。
矩阵Γvopp，vopp项的最初计算需要对等于(L1+(N-2)L2)(L1+(N-2)L2+1)/2的项的数目NT进行分别估计，该数目对应于位于Hermitian矩阵Γvopp，vopp上三角部分的项。这种计算所必需的计算量是重要的，并且这就是为什么以优选的实现方式，根据本发明的方法利用矩阵Γvopp，vopp的特定结构执行这种计算的原因。实际上，Hermitian矩阵Γvopp，vopp可以写成以下形式
矩阵Γvopp，vopp的每个Hermitian子阵Γvoppi，voppi还具有以下结构
通过这种方式，对于m≤n，矩阵Γvoppi，voppi的任何行m和任何列n可以写成 否则 否则


考虑关系式[22]，应该注意到，项(1)、(2)和(3)分别构成(m-1)、(K-Li)和(Li-m)乘积的和。还应该注意到，项(2)只取决于(m-n)的差，并且对于位于同一个子对角线上的Γvoppi，voppi的所有项只需计算一次。最后，应该注意到，由于计算项(1)和(3)引起的计算量在K-Li＞＞Li-1范围内是很小的。
在这种方式下，尽管在与计算Li(Li+1)/2的值相对应的最初计算中，这些Li(Li+1)/2的值对应于位于Hermitian矩阵Γvoppi，voppi上三角部分的项的数目，就计算量而言，对子阵Γvoppi，voppi的估计类似于一阶的，类似于对Li值的计算(项(2)的Li值)。通过以类似的方式进行处理，可以以更少的成本计算子阵Γvoppi，voppj(i≠j)的项，子阵Γvoppi，voppj(i≠j)位于同一个子对角线上。
因此，对每个子对角线上的项(2)进行的计算占了计算量的最大比例。它由对项C(m-n)评估的矩阵型Γvoppi，voppi组成，项C(m-n)由以下关系式定义参数m(行数)和n(列数) 有 -m≤n， -1≤m≤Li， -1≤n≤Li. 就计算量而言，具有足够大值的Li对于在频域中执行对项C(m-n)进行评估是有利的。为了这样做，定义以下量 -N＝K-Li+1， -D＝N+Li-1， -对于k＝0，...，N-1，voppsynch(k)＝voppi(k+Ri+1) -对于k＝0，...，D-1，voppcomp(k)＝voppi(k-Ri+1)。
然后，基于Voppsynch(k)和Voppcomp(k)，长度S的序列Voppsynchpad(k)和Voppcomppad(k)由“0填充”构成，S是大于或等于N+2(Li-1)的2的最小次幂。然后，计算VFoppsynch(l)和VFoppcomp(l)，这些分别是voppcompad(k)和voppsynchpad(k)的快速傅里叶变换的结果。
对于0≤k≤S-1，时域信号p(k)由以下进行定义 p(k)＝FFT-1(VFoppsynch(l)VFoppcomp*(l))， p(k)从VFoppsynch和VFoppcomp推导出。
因此，对于每对(m，n)使得 -1≤m≤Li， -1≤n≤Li， -m≤n， 可以写成

实际上，为了最大限度的减少频域内计算所提供的计算量，在若干连续时域子块上执行对信号p(k)值的评估，以便使用减小大小的FFT。然后，通过对在各子块上计算的信号p(k)值求和来获得C(m-n)的值。
还可以将之前所描述的原理应用到频域，能够明显地用来减少由计算矩阵Γvoppi，voppj(i≠j)的C(m-n)类型的项的计算量，当然可以达到滤波器长度Li可以证明的程度。还可以用来执行对矢量Γvopp，vtarget的计算。
现在转到图4，该图示出了用于执行根据本发明方法的重新产生参考信号的步骤15所实现的主要原理。
为了获得使得可以执行相干积分和有利于非相干处理的提取和多普勒/距离提纯步骤的参考信号，如前所述，根据本发明的方法执行一个称为“重新产生参考信号步骤”的步骤，该步骤的目的是获得与辐射源发射的信号尽可能相似的参考信号。如同信号Vtarget，这种从多径和其他潜在滋扰源产生的信号必须清除。
用于重新产生参考信号的处理的特性之一是它必须以盲目的(blind)方式从其它信号中区分出参考信号。
根据本发明的方法所使用的步骤，使用FM信号的恒模特性进行这种盲区别，以寻找应用于天线上所接收的信号的纯粹空间权值的集合，作为参考信号的估计输出。
表示“恒模算法”的缩写CMA所公知的家族算法可以进行恒模信号的盲均衡。
按照优选的实现形式，根据本发明的方法使用派生CMA算法，派生CMA算法为表示“最小二乘恒模算法”的缩写LS-MA所公知。实际上后者提供了性能和计算量之间的一个良好的折衷。图4示出了这种算法的操作原理。
LS-CMA算法是块迭代算法，对于LS-CMA算法，通过同一数据块上的连续迭代来计算应用到输入信号v1到vN的权值。其目的是确定矢量vref和矢量WCMA，它们是由以下关系式所表示的最小二乘问题的解决方法 argminWcma，Vreff＝||wCMAH·v-vref||2 [24] 其中，v，vref和WCMA的表达式分别是 vref＝|vref(1)…vref(M)| v是相干积分期间在N个接收通道上接收到的信号vi(k)的矩阵。
WCMA是CMA权值的矢量，可以重新构造具有恒模的参考信号。
信号vref是恒模信号的组成部分，表示对参考信号的评估。这是所谓的“重新产生的”参考信号。
根据本发明的处理方法的特征是必须能考虑到处理信号的大动态摆动，可以以比噪声高70dB的电平接收参考信号。这一重要的动态摆动在实现相应的数值计算中可能造成困难。
为了考虑处理信号的这一特征，如图4所示，该方法的步骤15启动了诸如CMA算法提供的实际评估权值WCMA的操作41，操作41具有所谓的“信号空间的白化”操作42和减少维数操作。
信号空间白化操作始于对由以下关系式定义的传感器信号协方差矩阵Rv的计算， 然后，采用正交基根据以下方式将(正定)矩阵Rv对角化 Rv＝UV DV UVH， 其中，Rv的特征值沿DV的对角线按降序排列。
然后，矩阵DV和UV分别用于构造矩阵DVred和UVred，DVred和UVred通过只保留DV和UV矩阵的特征值从这些矩阵中提取，并且，相对于DV最大特征值的动态摆动的这些相关特征矢量小于50dB(所谓的降维操作)。然后通过以下关系式从DVred和UVred推导出应用于输入数据vi(k)的白化滤波器Fb Fb＝UVred·DVred-1/2 [26] 因此，基于输入数据vi(k)通过使用以下关系式获得白化的输入数据Vbi(k) Vb＝FbH·V [27] 根据本发明，这些白化的数据构成了LS-CMA迭代算法的输入数据。
首先，将白化信号空间中的权值矢量WCMAb初始化成wCMAb_init。如果参考信号功率最强，则使用以下给定值 然后，在算法的每一步迭代中，根据以下描述的算法计算WCMAb的新值 -利用在之前迭代所获得的WCMAb，形成从通道形成中获得的输出信号矢量Y。Y的表达式是 Y＝WCMAbH·Vb [28] -从Y中推导出与恒模信号相关联的矢量Ymod_cst。通过将Y的每个元素除以它的模来获得Ymod_cst矢量的元素。
Ymod_cst＝[Yi/|Yi|]i[29] -基于Ymod_cst通过执行以下操作来更新权值矢量WCMAb的元素 WCMAb＝(Ymod_cst·pinv(Vb))H [30] 其中，pinv表示Moore-Penrose逆。
因此，在若干次迭代之后(5到10次)，通过采用以下关系式从矢量WCMAb中推导出受欢迎的权值矢量WCMA的元素值。
WCMA＝Fb·WCMAb [31] 然后，通过将加权系数应用到输入信号44来获得表示参考信号43的矢量。
现在转向图5，图5以示意的方式示出了在根据本发明方法的步骤14过程中所执行的操作的操作原理，步骤14即所谓的“计算参考信号/净目标通道交叉-模糊”的步骤，对由观察到的物体或目标散射回的信号进行实际相干积分。该步骤的目的是对距离轴和多普勒轴上所接收的信号进行分析，通过限定大小的距离-多普勒单元(m，n)以及限定的距离-多普勒域。
如果首先考虑相干积分中时域样本的数量M，测试的距离偏移最大量D，此外，将本方法的步骤15所获得的参考信号vref[k](0≤k≤M-1)，以及步骤13所获得的净目标信号vtargetcln[k](0≤k≤M-1+D)，目标反射的信号视为是延迟的并且是多普勒化版本，即，由于目标、参考信号的移动而遭受频移，根据本发明的方法所进行的相干积分，包括计算所谓的交叉-模糊amb(m，n)量。由以下关系式给定该量 其中，vtargetcln*[k]对应于vtargetcln[k]的共轭，并且其中，参数m介于0和D，表示目标信号相对于参考信号的延迟，并且参数n介于0和M-1之间，表示目标的双基地多普勒频率。
可以以直接的方式自然地通过对每个k和m的值计算乘积vref[k]vtargetcln*[k+m]来计算函数amb(m，n)，并且通过求时域信号的FFT，从而获得对于每个m值的FFT值。然而，由这样的计算所产生的计算量通常是过多的。这就是为什么要在根据本发明的方法中使用一种有利地引起较低计算量的间接的快速计算步骤的原因。在说明书中随后描述该步骤的原理。
这里所描述的步骤的原理取决于这样的事实，即待处理的目标的速度不超过音速的2到3倍，所测量的最大多普勒频率fdmax远低于150kHz级别的采样频率的模糊多普勒频率。
因此，例如，对于运行在一般公众FM频带上的无源雷达，即，在接近f＝100MHz的频率上，fdmax的值是 因此，可以忽略在几十个连续样本的子块上所接收的信号的多普勒相变。
因此，因为可以在几十个连续样本上忽略所接收的信号的多普勒相变，所以可以通过只在L个样本子块上的距离轴上执行相关计算，并且接着通过计算这些距离相关的FFT来评估交叉-模糊。还可以在频域内执行距离相关计算，其结果可以大大减少计算量。这些原理正是所进行的处理所基于的基础。
根据这种优选的实现形式，在两个步骤内执行交叉-模糊的计算。
第一步包括在重新产生的参考信号和净目标信号的L个样本的子块51和52上，计算由以下关系式进行定义的基本距离相关性cdist(m，s)53 其中 0≤m≤D， 0≤s≤M/L-1，L在这里取能被M整除的整数值。
为了减少计算量，在频域内非直接地执行对基本距离相关性的计算。以这种方式，如果考虑例如s＝0的情况，基于以下关系式进行基本距离相关性cdist(m，s)的计算 其中0≤m≤D，[34] 接下来描述频域内cdist(m)的计算。
令L2是大于或等于L+2D的2的最小次幂。基于vref[k](0≤k≤L-1)由“零填充”来构造信号vrefpad[k](0≤k≤L2-1)。基于vtargetcln[k](0≤k≤L-1+D)再由“零填充”同样来构造信号vtargetclnpad[k](0≤k≤L2-1)。接着通过分别采用信号vrefpad和vtargetclnpad的L2个点上的FFT来计算Vfrefpad和Vftargetcln的量。
最后，基于Vfrefpad和Vftargetcln，由以下关系式计算对0≤k≤L2-1定义的信号p[k] p＝FFT-1(Vfrefpad VFtargetcln*) [35] 通过这种方式，由以下关系式获得cdist(m) cdist[m]＝p(0)pour m＝0， [36] ＝p(L2-m)pour1≤m≤D 第二步54包括(就其本身而言)通过采用以下关系式从基本距离相关性cdist(m，s)中推导进而计算交叉-模糊值amb(m，n) amb(m，-n)＝FFTs(cdistpad(m，s))s＝-n [37] 其中 -0≤m≤D， -0≤n≤ML2-1，ML，2表示大于或等于M/L的2的最小次幂。
在关系式[37]，FFTs表示针对变量s的FFT计算，cdistpad(m，s)表示通过相对于大于或等于M/L的2的最小次幂(表示为ML，2)进行的“零填充”操作，从cdist(m，s)推导出的量。
一旦完成这两个计算步骤，就可以获得用于感兴趣的距离/多普勒域的每对(m，n)值的交叉-模糊。
现在转向计算参考信号自动-模糊的步骤19。一旦完成步骤15所获得的参考信号的自动-模糊知识对于实现步骤111和112、计算参考信号的3dB带宽以及多普勒/距离提纯、相关处理来说是必要的。
通过对参考信号/净目标通道交叉-模糊进行类比(cf.关系式[1])，参考信号自动-模糊由以下关系式进行定义 其中 -M表示相干积分的时域样本的数量， -D表示用于检测目标的所测试的距离偏移量最大量， -vref[k]是对于0≤k≤M-1的测量参考信号， -vcref[k]是增加D和以下距离频点(bin)-D≤k≤M-1+D的测量参考信号。
介于-D和D之间的参数m表示正的或负的延迟，介于0和M-1之间的参数n表示双基地多普勒频率。
因为在交叉-模糊的情况下，直接计算autoamb(m，n)通常会导致显著的或实际上大得惊人的计算量。这就是为什么在根据本发明的方法中，通过类似于用于计算交叉-模糊的替代步骤来进行这种计算。以下描述该步骤，该步骤在第一步包括，在频域内计算L个样本子块上的“纯粹距离”自动相关性，然后，在第二步，包括求它们的FFT。
第一步包括在L个样本的子块上计算由以下关系式所定义的基本距离自动相关性acdist(m，s) 其中，m表示满足-D≤m≤D的整数，s表示满足0≤s≤M/L-1的整数，L就其本身而言表示能被M整除的整数。
第二步包括基于基本距离自动相关性acdist(m，s)计算由以下定义的自动-模糊autoamb(m，n)的值 auto-amb(m，-n)＝FFTs(acdistpad(m，s))s＝-n 其中，acdistpad(m，s)表示通过相对于大于或等于M/L的2的最小次幂(表示为ML，2)进行的“零填充”从acdist(m，s)推导出的信号，FFTs表示相对于变量s的FFT计算。
在这里，参数m介于-D和D之间，参数n介于0和ML，2-1之间。
为了减少计算量，像计算在步骤14过程中进行中间的基本相关性cdist(m，s)那样，在频域内并且以非直接的方式执行基本距离自动相关性acdist(m，s)的计算。为了简化符号，以下描述了对于s值为0的频域内基本距离自动相关性acdist(m，s)的计算。然后有 其中-D≤m≤D。
令L2是大于或等于L+4D的2的最小次幂。基于vref[k](0≤k≤L-1)由“零填充”来构造信号vrefpad[k](0≤k≤L2-1)。
同样，基于vcref[k](-D≤k≤L-1+D)通过偏移D个样本并由“零填充”来构造信号vcrefpad[k](0≤k≤L2-1)。接下来通过分别采用信号vrefpad和vcrefpad的L2个点上的FFT来计算Vfrefpad和Vfcrefpad的量。
基于Vfrefpad和Vftargetcln，由以下关系式计算对0≤k≤L2-1进行定义的信号p[k] p＝FFT-1(Vfrefpad Vfcrefpad*)[41] 通过这种方式，通过以下关系式获得acdist(m) acdist[m]＝p(0)对于m＝-D，[42] ＝p(L2-(m+D))对于-D+1≤m≤D 因此，可以在计算参考信号的3dB带宽步骤(111)和多普勒/距离提纯的步骤(112)过程中使用为每个距离-多普勒频点所确定的参考信号自动-模糊autoamb(m，n)。
接着转向非相干处理12，尤其是以下步骤 -参考信号的3dB带宽的计算(步骤111)， -多普勒-距离提取(步骤18)， -多普勒-距离提纯(步骤112)。
作为非相干处理的特有步骤，首先转向图6和7，它们示出了距离-多普勒提取的步骤18的操作原理。
距离-多普勒提取的步骤应用于“回波存在”或EP以及应用于如下所获得的信息，这些信息是基于由相干处理所计算的交叉-模糊信号样本，以及基于与每个样本相关联的环境评估，通过采用TFAC类型的归一化和检测操作以已知的方式获得的，TFAC类型的归一化和检测操作在别处对于这些样本来说是已知的而在这里却没有进行描述。在这一操作过程中，对应于每个样本的信号电平或距离-多普勒频点由与之相关联的环境电平进行归一化，然后与固定的阈值进行比较。因此，可以检测到其归一化电平超出阈值的每一个距离-多普勒频点，并且将其标志为表示回波存在或EP。
然而，如图6所示出的距离轴，众所周知，其模糊函数集中在给定频点上的目标可以引起若干EP检测、实际上目标所在的距离-多普勒频点内的检测61，以及与目标所在的距离-多普勒频点相邻的距离-多普勒频点内的其它检测62。这是由于这样的事实，交叉-模糊函数的主瓣具有特定宽度、取决于参考信号的3dB频带，并且显示出具有有限陡度的侧边。
为了处理这种基于单一目标建立多个EP的现象，在检测EP以后，基于可能产生于同一个目标的相邻EP，在建立唯一检测的目标上实现称为反射脉冲的多普勒/距离提取操作是众所周知的。然而在FM无源雷达的特定环境中，这种操作表现出了一定数量的具体特性。
根据本发明所实现的提取步骤包括通过不介入所有获得的EP，每个目标只保留单一的EP(只有EP对应于距离和多普勒轴上交叉-模糊的局部最大值)。现在，采样频率与FM信号的3dB频带的比值，在自动-模糊的主瓣的多个频点内尤其固定距离范围，随着时间波动，以便使考虑到的用于局部最大值测试的距离频点数量必须动态适应于该参数的值。
这就是为什么这里的距离-多普勒提取包括基于距离-多普勒频点(ndop，ndist)内的检测来建立反射脉冲的原因，如果它的交叉-模糊的对数模logmod(ndop，ndist)满足以下关系式 logmod(ndop，ndist)＞logmod(ndop+i，ndist+j)[43] 对于每个距离-多普勒频点(ndop+i，ndist+j)，其属于邻域E(如图7所示)，邻域E由包围频点75的一组距离-多普勒频点71到74形成，按下面对E进行考虑并定义
其中，nssechdist表示距离比值

最近的整数(EPP)，B3dB表示对突然所接收到的FM信号的3dB频带的评估。
如前面所注意到的，为了进行根据本发明的提取步骤18，必须知道在3dB处信号频带的值B3dB。根据本发明的方法通过在重新产生的参考信号上实现计算步骤111来确定这一频带B3dB。
根据本发明，参考信号的3dB频带通过采用以下所描述的步骤从重新产生的参考信号的自动-模糊函数推导而来。
沿着自动-模糊函数的距离轴部分可以在线性尺度内并且围绕零距离进行高斯近似。因此，在对数坐标上，可以视截距(distance cut)为抛物线 Auto-amb-dist-log(d)＝ad2+bd+c [45] 其中 -Auto-amb-dist-log(d)是自动-模糊函数距离部分的对数模，d表示距离变量， -a、b和c表示对数坐标上对截距建模的抛物线的系数。
自动-模糊函数的距离部分是在零距离处的最大值，系数b是零。
在对数坐标上自动-模糊函数的距离部分的主瓣宽度不取决于系数c(c固定在零距离处自动-模糊函数的值)，而只取决于系数a。
可以基于通过以下所描述的步骤或任何其它抛物线近似算法在步骤19中所计算的参考信号自动-模糊函数来估计系数a的值。
令auto_amb_log(m，n)＝20*log10|auto_amb(m，n)|是在步骤19中所计算的自动-模糊函数的对数模。
假设在线性尺度上的参考信号的自动相关性是高斯型的，则参考信号的DSP也是高斯型的。它的3dB频带可以由以下从a中推导出 其中，fsmp表示采样频率。
因此，在完成步骤111时获得的3dB频带的值B3dB，在步骤18中将其用于nssechdist的计算。
现在转向图8，图8根据本发明示出了多普勒-距离提纯的步骤112的操作原理。
这一步的目的是消除对应于高电平目标距离/多普勒旁瓣的伪反射脉冲。
实际上，像FM这样的参考信号表现出高电平的距离方式(wise)和多普勒方式、旁瓣，并且离主瓣相对较远。这些旁瓣可以在归一化和检测搜索步骤17过程中构造回波存在，这些回波存在在距离-多普勒提取的步骤18中并没有被消除，提取步骤18通过每个EP的附近环境来分析每个EP。
为了进行这一多普勒-距离提纯的步骤的操作，根据本发明的方法使用重新产生信号的距离-多普勒自动-模糊信号。
根据本发明，提取的反射脉冲以电平降低的顺序进行排列。接着，该处理包括翻译参考信号距离方式和距离-多普勒方式的自动-模糊函数，以这样的方式，它的起点81与所考虑的反射脉冲的距离-多普勒频点相吻合。然后，基于所处理的反射脉冲电平来调整自动-模糊函数电平，以便超出这一电平某一值，称之为超临界阈值。因此，所实现的这一函数构成了所使用的提纯模板83。
因此，认为所有的反射脉冲84(除了其幅值低于提纯模板的当前脉冲反射82以及位于其附近的反射脉冲之外)是从多普勒或距离旁瓣中产生的，并且被删除。这些反射脉冲，例如其幅值高于提纯模板的反射脉冲85，被部分保留。
应该注意到，图8所示出的构成了简化的二维表示，在这种表示中，所有被处理的反射脉冲位于同样的距离频点内。然而，为了清楚起见，这种简化的表示可以清楚地示出提纯步骤的操作原理。
一旦完成这一提纯步骤，将剩下的反射脉冲用于后续的处理步骤。
权利要求
1、一种处理通过包括多个接收通道(V1，...，VN)的FM无源雷达所接收的信号的方法，所述方法包括对所接收的信号进行重新调节的相干处理阶段(11)，随后的基于所重新调节的信号进行反射脉冲的构造的非相干处理阶段(12)，以及随后的对与所构造的反射脉冲相关联的属性的确定，其特征在于，所述相干处理包括
-形成净接收通道的步骤(13)，
-重新产生参考信号的步骤(15)，
-计算净目标通道和重新产生的参考信号之间的交叉-模糊的步骤(14)，
-计算所述重新产生的参考信号的自动-模糊的步骤(19)。
2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述非相干处理还包括 -在确定与这些反射脉冲相关联的属性之前，应用于所构造的反射脉冲的距离-多普勒提取的步骤(18)，
-在距离-多普勒提取之后，应用于所构造的反射脉冲并通过利用从计算所述重新产生的参考信号的自动-模糊的步骤(19)中产生的信号进行的多普勒-距离提纯的步骤(112)。
基于在所述多普勒-距离提纯的步骤(112)之后所获得的反射脉冲，进行所述反射脉冲的所述属性的确定。
3、如权利要求2所述的方法，其特征在于，距离-多普勒提取的步骤(18)采用所述重新产生的参考信号的-3dB频带的计算。
4、如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于从计算所述重新产生的参考信号的所述自动-模糊的步骤(19)产生的所述信号来评估所述重新产生的参考信号的所述-3dB频带。
5、如前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述非相干处理还包括
-距离地图量算法测量的步骤(113)，
-方位地图量算法测量的步骤(114)，
这两个步骤应用于在完成所述多普勒-距离提纯的步骤(112)时所构造的反射脉冲。
6、如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括方位提纯的步骤(115)和限制所述反射脉冲发送数量的步骤(116)。
全文摘要
本发明涉及无源雷达领域，尤其涉及这种雷达所使用的信号处理领域。根据本发明，所接收的信号处理方法执行相干处理操作，使得可以明显地从伪信号中清除出有用的信号(特别是参考信号及其多个反射)，以重新产生发射信号，并通过计算所接收的信号和重新产生的信号之间的交叉-模糊来执行所接收的信号的相干积分。还执行非相干处理操作，使得尤其可以进行提取和多普勒-距离提纯操作，使得可以形成反射脉冲，并且消除存在于所形成的反射脉冲中的伪反射脉冲。本发明尤其应用于操作在非协同机会发送上的无源雷达，例如用于公众的FM发射。
文档编号G01S13/00GK101611329SQ200780051247
公开日2009年12月23日 申请日期2007年12月12日 优先权日2006年12月12日
发明者E·德格拉蒙, G·德索特, S·阿拉姆 申请人:塔莱斯公司