雷达识别真假弹头的方法
【专利摘要】本发明涉及雷达识别真假弹头的方法，包括步骤：a.构造能够反映目标弹头特征的状态向量；b.将目标弹头的运动差异映射到状态矩阵；c.建立观测量与目标弹头运动状态向量的联系；d.建立假设检验；e.利用信号处理中的检测理论对目标弹头的运动模型突变进行检测，以此识别目标弹头的真假。本发明的雷达识别真假弹头的方法，能够快速地检测出雷达目标弹头的运动特征变化，并且准确的实现对真、假弹头目标的识别。
【专利说明】雷达识别真假弹头的方法
【技术领域】
[0001]本发明属于雷达【技术领域】，具体的讲是涉及基于LOUD检测器的MIMO雷达对真假弹头识别方法。
【背景技术】
[0002]弹道导弹目标检测和识别是雷达空间目标检测和识别领域的难题。根据导弹目标的飞行特点和规律，通常将中远程导弹等弹道目标的飞行过程分为:助推段、中间段、再入段。在弹道导弹飞行中间段，弹头会释放一些轻诱饵、重诱饵、箔条等假目标以欺骗和干扰敌方，这些假目标往往与真弹头目标在外形尺寸、外表涂层和电磁红外特性等特征上很相似。因此如何从相似的目标中判别出真弹头是识别问题的关键。
[0003]为达到隐身(减小雷达RCS，即雷达散射截面)和飞行姿态控制等目的，在弹道中间段及再入段飞行过程中弹头存在着自旋运动。同时由于弹头的重力结构和飞行过程中的释放诱饵过程和陀螺仪稳定方向等多因素共同作用，弹头会存在微动效应，这种运动特性可以为真假弹头识别提供依据。研究指出雷达目标飞行过程中由于自身部件的自旋和一些扰动造成的细微运动(以下简称微动)可以被雷达系统提取和识别(文献:Micro-Doppler Effect in Radar:Phenomenon, Model, and Simulation Study, V.C.Chen, F.Li, S.Ho, and H.Wechslerj IEEE Transactions on Aerospace and ElectronicSystems, vol.42，pp.2-21, 2006)。
[0004]对微动效应的运动建模有自旋、锥旋、摆动、进动和章动等模型，这些细微运动和目标的平动运动相叠加，共同作用到雷达回波上。与目标的平动运动相比，微动效应从其产生原理和运动特征上更能表现中段弹头目标和诱饵等假目标的运动差异。
[0005]多输入多输出(MIMO)雷达是一种多天线同时收/发信号的雷达系统，按照天线摆放位置和系统设置参数可以分为:分置天线MIMO雷达和共置天线MIMO雷达。前者天线之间距离较大，各回波信号之间互不相关；后者天线位置较为紧密，通过相位上的相干积累提高估计和检测性能。相比传统相控阵雷达，分置天线MMO雷达的天线结构带来了空间、频率等方面的系统分集增益(文献:Spatial Diversity in Radars-Models and DetectionPerformance, Alexander M.Haimovich, Rick S.Blum, Leonard J.Cimini, D.Chizhik, IEEEtransactions on signal processing, Volume:54, Issue:3, Page(s):823-838, March2006)。使用分置天线MMO雷达对目标的位置和速度进行估计，可以从多个维度获得目标运动参数信息，有效克服对称扩展目标的微动多普勒频率互相干扰抵消现象，从而为我们分析目标的微动效应和识别的特征提供了更多运动细节信息。
[0006]状态空间模型是一种有效分析系统变化规律的方法，适合描述复杂的动态时域系统模型。它包括两个模型:一是状态方程模型，反映动态系统在输入变量作用下在某时刻状态变化规律；二是观测方程模型，它将系统在某时刻的输出和系统的状态及输入变量联系起来。状态空间模型表征了由系统状态方程描述的系统内部状态的变化对系统输出/观测值的影响。
【发明内容】
[0007]本发明提供了 一种雷达识别真假弹头的方法，可以快速地检测出雷达目标弹头的运动特征变化，实现真、假弹头目标的识别。
[0008]本发明雷达识别真假弹头的方法，包括步骤:
[0009]a.构造能够反映目标弹头特征的状态向量:以目标弹头的运动特征为识别依据，将三维空间中目标弹头的位置和速度向量作为状态向量；
[0010]b.将目标弹头的运动特征映射到状态矩阵:对弹道中段飞行的目标弹头进行运动分析和建模，建立连续时间运动状态方程，再离散化所述的运动状态方程，将目标弹头的运动模型和特征反映到离散时间运动状态方程的状态矩阵中；
[0011]c.建立观测量与目标弹头运动状态向量的联系:通过雷达对目标弹头的运动信息进行估计，得到各时刻雷达坐标下目标弹头的位置和速度向量的最大似然估计值，将所述的估计值作为系统观测量，根据观测量的模型建模为目标弹头的真实运动状态向量与高斯白噪声的置加；
[0012]d.建立假设检验:根据目标弹头是否因为微动效应而使所述的状态矩阵发生变化，构建二元假设检验问题判别目标弹头的真假；
[0013]e.通过对目标弹头的运动模型突变的检测来判定目标弹头的真假:根据步骤c的观测量的条件概率密度函数和步骤d建立的假设得到检测函数，并计算在满足虚警概率要求下的检测门限；将相邻两个时刻的系统观测量和所述状态矩阵代入检测统计量中；当检测统计量的结果大于所述检测门限时，判定目标弹头为真弹头；当检测统计量结果小于所述门限时，判定目标弹头为假弹头。
[0014]通过对真、假目标弹头在弹道中段的平动和微动运动建模，利用状态空间模型中的观测量和状态矩阵来反映弹头目标的微动效应对目标弹头的运动模型的影响，最后根据真假弹头的运动模型差异构建假设检验问题并对此进行检测，以检测结果来判别弹头的真伪。
[0015]进一步的，步骤a中所述的状态向量包括目标弹头的散射点在雷达坐标的位置、速度向量和参考坐标下体现目标弹头微动运动特征的位置坐标。
[0016]具体的，所述的目标弹头微动运动特征包括目标弹头的振动、摆动、锥旋和自旋等微动运动中的至少其中一种。
[0017]优选的，步骤c中所述的雷达为具有分置天线的MIMO雷达。这是因为分置天线MMO雷达具有空间分集增益，相比传统相控阵雷达，更适合在三维空间对目标进行检测和运动参数估计。
[0018]优选的，通过局部最优未知方向检测器(LOUD, Locally Optimum UnknownDirection detector)得到步骤e中所述的检测函数。
[0019]本发明的雷达识别真假弹头的方法，能够快速地检测出雷达目标弹头的运动特征变化，并且准确的实现对真、假弹头目标的识别。
[0020]以下结合实施例的【具体实施方式】，对本发明的上述内容再作进一步的详细说明。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实例。在不脱离本发明上述技术思想情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段做出的各种替换或变更，均应包括在本发明的范围内。
【专利附图】
【附图说明】
[0021]图1为MIMO雷达观测弹头目标的复合运动分解示意图。
[0022]图2为分置天线MMO雷达识别弹头目标的天线分布示意图。
[0023]图3为本发明方法的流程图。
[0024]图4为检测概率Pd随状态参数矩阵Fk+1改变量Λ F的变化曲线。
[0025]图5为检测概率Pd随k+Ι时刻状态矩阵变化R的变化曲线。
【具体实施方式】
[0026]本发明的实施例是通过LOUD检测器的MIMO雷达对真假弹头目标运动特征进行分辨，本质上是一种局部最优检测算法。
[0027]为了方便描述，首先进行如下定义:
[0028]LOUD 检测器:Locally Optimum Unknown Direction detector,局部最优未知方向检测器。
[0029]分置天线MMO雷达:采用M个发射天线和个N接收天线，天线之间的距离较大使观测回波互不相关；发射天线m和接收天线I的位置分别为(<，Κ)、)，
m=l, 2，…，Μ, 1=1, 2，…，N。发射天线m的发射信号基带形式为{?，Em是第m个天线`的发射信号能量，sffl (t)是正交发射信号。
[0030]最大似然估计(MLE):是一种估计样本参数的统计方法，在已知试验结果(即是样本观测值)的情况下，寻求使这个结果出现的可能性最大的那个参数Θ作为对真实参数Θ*的估计。
[0031]目标运动模型:如图1所示，目标弹头是扩展目标，以目标弹头上的强散射点P的位置和速度为状态向量，建立雷达坐标系(U，V，W)下的目标运动方程。将目标在弹道中段的运动分解为平动和微动。为便于分析微动，建立平行于雷达坐标系(U，v，w)的参考坐标系(X，Y，Z)。在雷达坐标系内，(X(t)，y(t)，z(t))是散射点P在t时刻的位置坐标；(vx(t), vy(t), vz(t))是点P在t时刻的速度向量；gt=(gx, gy, gz)是目标的平动加速度向量。t时刻参考坐标系(X，Y，Z)中散射点？的位置向量为？(0 = [?!￡(0，&(0，？2(0]'又称微动坐标向量，其中(.)τ表示对向量或矩阵的转置操作。对P(t)求导得到参考坐标系内点P在t时刻的速度向量(简称微动速度向量)和加速度向量(简称微动加速度向量)分别为
P' (t)=|V X(t)，p' y(t)，p' z(t)mp' 1 (t)=[p, 1 x(t)，p' 1 y(t)，p' 1 z(t)]
T
O
[0032]状态空间模型:包括状态方程和观测方程。其中状态方程反映了系统内部的变化规律，可用于描述不同目标的特征差异；而观测方程描述了观测量和系统状态向量关系。
[0033]克拉美罗界:Cramer-Rao Bound,简写CRB。对于参数估计问题,克拉美罗界为任何无偏估计量的方差确定了一个下限，即不可能求得方差小于下限的无偏估计量。
[0034]如图3所示本实施例的步骤为:
[0035]a.构造能够反映真/假目标弹头特征的状态向量Xk:[0036]由于是以目标弹头的运动特征作为识别依据，因此可以将三维空间待识别目标的位置、速度向量作为状态向量X(t)，即:[0037]X (t) = [X (t), y(t), z (t)，vx (t)，vy (t)，vz (t)，px (t)，py (t)，pz (t) ]τ (I)
[0038]其中⑴式中的x、y、ζ分别表示坐标轴，t为某时刻，(.)τ表示转置操作。(I)式的状态量包括目标弹头散射点P在雷达坐标系的位置、速度向量和参考坐标系下的位置坐标p(t)，p(t)能体现目标的微动运动特征。
[0039]b.将真假弹头的运动特征映射到状态矩阵Fk+1:
[0040]具体的构造状态矩阵的方法如下:
[0041]b_l对弹道中段飞行的目标弹头进行运动分析和建模，建立连续时间运动状态方程:
[0042]
[0043]
[0044]其中X' (t)是x(t)关于时间t的导数，At是系数矩阵，13和03><3分别为3X3维单位阵和全零矩阵；u(t)表示系统输入向量，u(t) = [0，0，0，gt，0，0，0]T，u(t)表达式中的gt是雷达坐标系下的平动加速度向量；矩阵ε2根据目标弹头所具备的微动模型具体形式可以分析求得，
[0045]
A=(SKJdt)KLv
={S2Kamp/St2)A:lp{ }
[0046]其中代表复合微动模型坐标变化的系数矩阵。在t时刻参考坐
标系中目标上的散射点P的复合微动可以分解成几个简单微动的叠加(见文献:Micro-Doppler Effect in Radar:Phenomenon, Model,and Simulation Study, V.C.Chen, F.Li, S.Ho, and H.Wechslerj IEEE Transactions on Aerospace and ElectronicSystems, vol.42，pp.2-21, 2006)，在此不做详述:
[0047]
Pkromn —Α?,.Α.Α.A.compvibration swing coning spin
[0048]其中Ai tion、Asnwg, K0丽” 分别代表目标的简单微动类型包括振动、摆动、锥旋和自旋运动的坐标变换矩阵。对于某一特定的复合微动模型来说，某个系数矩阵可能是不需要的，例如进动运动分解后，K0-= K— =U-。
[0049]b-2:离散化目标弹头运动状态方程；
[0050]将⑵式离散化得到:
[0051]xk+1=Fk+1xk+Gk+1uk (5)
[0052]此处假设目标弹头的状态向量X (t)在k时刻的值，记为xk，Fk+1为k+1时刻状态矩阵，Uk为k时刻的系统输入向量，Gk+1为系统输入参数矩阵。考虑到离散化和建模引入的误差向量Wk+1，可以建模成O均值、协方差为Re的高斯随机变量即
【权利要求】
1.雷达识别真假弹头的方法，其特征包括步骤: a.构造能够反映目标弹头特征的状态向量:以目标弹头的运动特征为识别依据，将三维空间中目标弹头的位置和速度向量作为状态向量； b.将目标弹头的运动特征映射到状态矩阵:对弹道中段飞行的目标弹头进行运动分析和建模，建立连续时间运动状态方程，再离散化所述的运动状态方程，将目标弹头的运动模型和特征反映到离散时间运动状态方程的状态矩阵中； c.建立观测量与目标弹头运动状态向量的联系:通过雷达对目标弹头的运动信息进行估计，得到各时刻雷达坐标下目标弹头的位置和速度向量的最大似然估计值，将所述的估计值作为系统观测量，根据观测量的模型建模为目标弹头的真实运动状态向量与高斯白噪声的叠加； d.建立假设检验:根据目标弹头是否因为微动效应而使所述的状态矩阵发生变化，构建二元假设检验问题判别目标弹头的真假； e.通过对目标弹头的运动模型突变的检测来判定目标弹头的真假:根据步骤c的观测量的条件概率密度函数和步骤d建立的假设得到检测函数，并计算在满足虚警概率要求下的检测门限；将相邻两个时刻的系统观测量和所述状态矩阵代入检测统计量中；当检测统计量的结果大于所述检测门限时，判定目标弹头为真弹头；当检测统计量结果小于所述门限时，判定目标弹头为假弹头。
2.如权利要求1所述的雷达识别真假弹头的方法，其特征为:步骤a中所述的状态向量包括目标弹头的散射点在雷达坐标的位置、速度向量和参考坐标下体现目标弹头微动运动特征的位置坐标。
3.如权利要求2所述的雷达识别真假弹头的方法，其特征为:所述的目标弹头微动运动特征包括目标弹头的振动、摆动、锥旋和自旋运动中的至少其中一种。
4.如权利要求1所述的雷达识别真假弹头的方法，其特征为:步骤c中所述的雷达为具有分置天线的MMO雷达。
5.如权利要求1至4之一所述的雷达识别真假弹头的方法，其特征为:通过局部最优未知方向检测器得到步骤e中所述的检测函数。
【文档编号】G01S13/88GK103487801SQ201310392379
【公开日】2014年1月1日 申请日期:2013年9月2日 优先权日:2013年9月2日
【发明者】何茜, 才东阳, 王伟明, 何子述 申请人:电子科技大学