一种基于Keystone和匹配滤波的目标检测方法与流程

本发明属于雷达技术领域的机动目标检测技术，具体涉及一种基于keystone和匹配滤波的目标检测方法。

背景技术：

近年来，随着科学技术的进步，尤其是航天航空技术不断发展和现代隐身技术的日益成熟，如何准确而有效地实现微弱目标的检测成为了雷达信号处理领域的难题。传统的解决方法是采用优选的雷达发射频率、提高发射机发射功率、降低接收机的噪声系数、增大天线孔径等改变雷达系统参数的措施。然而，这些方法往往会受到工程实现的限制，显著地增加系统研制成本。为了在不改变雷达系统基本参数的前提下提高雷达检测微弱目标的能力，增加观测和积累时间成为了行之有效的方法之一。

目前，雷达目标回波长时间积累方法主要可以分为两种：非相参积累和相参积累。非相参积累通常不考虑回波的相位信息，只是简单地将回波包络进行幅度上的叠加，在低信噪比环境中非相参积累的增益会大大降低。相参积累本质上是对均匀脉冲串的匹配滤波，同时利用目标的幅度和相位信息进行积累，能够有效提高目标信号的能量和雷达的检测性能。由于匀加速运动目标存在速度和加速度，会出现目标跨多个距离单元和跨多个多普勒分辨单元的问题，分别被称作距离徙动和多普勒走动。其中，距离徙动会使各个回波脉冲的包络无法对齐，造成主瓣的展宽和积累峰值的下降；多普勒走动会导致积累时能量在频域的分散。距离徙动又分为一阶距离走动和二阶距离弯曲，具体来说，目标的速度会造成一阶距离走动，目标的加速度则会引起二阶距离弯曲和多普勒走动。

为解决距离徙动和多普勒走动，多种方法被提出。其中keystone变换(楔形变换)一般采用插值运算实现对二维数据平面的尺度变换，而radon傅里叶变换则通过距离和速度的二维联合搜索对目标能量进行相参积累。这两种典型的方法仅能校正一阶距离走动，当目标做匀加速运动而出现二阶距离走动和多普勒走动时，能量的积累效果会明显变差。广义radon傅里叶变换能够消除二阶距离走动和多普勒走动，它是radon傅里叶变换的一种广义定义，能够通过距离、速度和加速度的三维联合搜索对目标能量进行相参积累。不过，广义radon傅里叶变换的计算非常复杂，影响雷达信号处理的实时性。

技术实现要素：

本发明的目的是消除机动目标的距离徙动和多普勒走动效应并估计目标的运动参数，在低信噪比情况下实现目标能量的相参积累。

本发明的基于keystone和匹配滤波的目标检测方法，包括如下步骤：

步骤1：回波脉冲压缩：

1-1)使用雷达发射线性调频信号记为其中是快时间；tm＝mt(m＝0,1,...,m-1)是慢时间，即第m个脉冲所需时间；t是脉冲重复间隔，m表示总脉冲数目。设定目标与雷达在tm时刻的距离为：其中r0为雷达到目标的初始距离；a2是目标加速度；v＝nkva+v0是目标速度，nk是模糊速度倍数，v0是无模糊速度，模糊速度其中λ表示雷达发射波的波长；prf表示脉冲重复频率。由于λ和prf都是常数，因此模糊速度也为常数。另外，无模糊速度满足|·|表示取模操作。

1-2)将雷达接收到的目标回波信号记为随后对回波信号进行脉冲压缩(简称脉压)处理，得到脉压回波信号

1-3)以快时间为变量对脉压回波信号做快速傅里叶变换(fft)，得到回波数据sc(f,tm)，其中，f为与快时间相对应的距离频率。

步骤2：keystone变换：将回波数据sc(f,tm)在距离频率域进行keystone变换得到回波距离频率域数据skt(f,tn)，具体方法是进行变量代换：其中，tn为变量代换后新的慢时间变量，fc为信号载频，即基于进行变量代换得到回波距离频率域数据skt(f,tn)。

步骤3：匹配滤波处理：

3-1)设定模糊速度倍数与加速度组合的搜索范围并进行二维搜索，待搜索的模糊速度倍数和加速度分别记为n′k和a′2。模糊速度倍数n′k的搜索范围设置为加速度a′2的搜索范围设置为其中分别为两个搜索范围的下限，分别为两个搜索范围的上限。随后，设定待搜索模糊速度倍数n′k和加速度a′2的搜索步长分别为δnk和δa2。在搜索范围内以搜索步长为间隔遍历每一个模糊速度倍数与加速度的组合。用匹配滤波方程对回波距离频率域数据skt(f,tn)进行快时间维速度和加速度的补偿，得到补偿后的回波数据。补偿方法具体为：用匹配滤波方程hm(f,tn；n′k,a′2)与回波距离频率域数据skt(f,tn)相乘，得到补偿后的回波数据skt(f,tn；n′k,a′2)。匹配滤波方程具体表达式如下：

其中，表示单位虚数；c是光速；是雷达发射波的波长；fc是雷达载频；exp(·)表示以自然对数e为底指数函数。

3-2)将利用模糊速度倍数与加速度组合匹配补偿后的各回波数据skt(f,tn；n′k,a′2)先以距离频域f做逆快速傅里叶变换(ifft)操作，再以慢时间tn为变量进行fft操作，以实现相参积累。

然后在所有相参积累结果中取积累峰值最大的结果，该结果对应的模糊速度倍数与加速度组合即为匹配的搜索数值组合，也就是估计得到的模糊速度倍数和加速度。将估计得到的目标模糊速度倍数与加速度分别记为和则估计的模糊速度倍数与加速度组合为的获取方式用公式表示如下：

其中,表示取最大值所对应的(n′k,a′2)；表示以tn为变量做快速傅里叶变换；表示以f为变量做逆快速傅里叶变换。

3-3)利用估计得到的目标的模糊速度倍数和加速度的估计值对回波距离频率域数据skt(f,tn)进行快时间维联合补偿，即利用由和组合建立的匹配滤波方程与skt(f,tn)相乘，得到完成全部补偿的回波数据记为smatch(f,tn)。

步骤4：目标检测：将完成全部补偿的回波数据smatch(f,tn)先以距离频率f为变量做ifft得到然后将以慢时间tn为变量做fft即可得到相参积累结果，记为其中，是tn对应的频域变量；相参积累结果中的峰值大于门限值则认为检测到目标。

进而，可以根据积累峰值对应的慢时间频率变量(记为)和无模糊速度估计值之间的关系：即可得到无模糊速度的估计值从而可以得到目标的速度估计值为实现对能量的积累和运动参数的估计。

本发明首先利用keystone变换校正目标的由无模糊速度引起的一阶距离走动。之后，利用匹配滤波处理在距离频域联合搜索并估计目标的模糊速度倍数和加速度，并补偿目标的由模糊速度引起的一阶距离走动、二阶距离弯曲和多普勒走动。最后通过fft实现了目标能量的有效积累，实现对目标的检测，进而估计目标的运动参数。

本发明的有益效果是，同时利用目标回波中的幅度与相位信息进行长时间相参积累，能够有效的提升雷达回波信噪比，从而提高雷达对目标的检测性能。另外，本发明的所有操作都利用快速傅里叶变换实现，有利于工程实现，具有推广和应用价值。

附图说明

图1是本发明提供方法的流程框图；

图2表示雷达接收到的目标回波脉冲压缩后的结果；

图3表示本发明的模糊速度倍数和加速度联合搜索结果；

图4表示使用本发明匹配滤波处理后距离徙动校正结果；

图5表示使用本发明的相参积累结果。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合实施方式和附图，对本发明作进一步地详细描述。

本发明主要采用仿真实验的方法进行验证，所有步骤、结论都是在科学计算软件matlabr2014a上验证其正确性。下面结合图1给出本发明的具体实现方式:

步骤1：回波脉冲压缩：

1-1)利用matlabr2014a仿真雷达向单个目标发射线性调频信号并获得回波信号其中是快时间；tm＝mt(m＝0,1,...,m-1)是慢时间，即第m个脉冲所需时间；t是脉冲重复间隔，m表示总脉冲数目。目标与雷达在tm时刻的距离为如下：

其中，r0＝300km是目标相对于雷达的初始距离为200km，v＝120m/s是表示目标飞行速度为120m/s，a2＝21m/s²表示目标的加速度为20m/s²。雷达发射信号的载频为2.4ghz，信号带宽为40mhz，采样频率为60mhz，雷达的脉冲重复频率为1500hz，一个相参积累时间内包含的脉冲数为900，信噪比为-10db。

1-2)对回波信号进行脉冲压缩处理，得到脉压后的回波信号图2表示雷达接收到的回波脉冲压缩后的结果，可见，回波包络发生了距离徙动。

1-3)以快时间为变量对脉压回波信号做快速傅里叶变换(fft)，得到回波数据sc(f,tm)，其中，f为与快时间相对应的距离频率。

步骤2：keystone变换：将脉冲压缩后的回波数据sc(f,tm)在距离频率域进行keystone变换，具体是对脉冲压缩后的慢时间tm进行变量代换：其中，tn为变量代换后新的慢时间变量。将变换后新的回波数据记为skt(f,tn)。

步骤3：匹配滤波处理：

3-1)设定模糊速度倍数与加速度组合的搜索范围并进行二维搜索，待搜索的模糊速度倍数和加速度分别记为n′k和a′2。模糊速度倍数n′k的搜索范围设置为加速度a′2的搜索范围设置为随后，设定待搜索模糊速度倍数n′k和加速度a′2的搜索步长分别为δnk和δa2。在搜索范围内以搜索步长为间隔遍历每一个模糊速度倍数与加速度的组合。用匹配滤波方程对回波距离频率域数据skt(f,tn)进行快时间维速度和加速度的补偿，得到补偿后的回波数据。补偿方法具体为用匹配滤波方程hm(f,tn；n′k,a′2)与回波距离频率域数据skt(f,tn)相乘，得到补偿后的回波数据skt(f,tn；n′k,a′2)。匹配滤波方程具体表达式如下

其中，表示单位虚数；c是光速；exp(·)表示以自然对数e为底指数函数。

3-2)将利用模糊速度倍数与加速度组合匹配补偿后的各回波数据skt(f,tn；n′k,a′2)先以距离频域f做逆快速傅里叶变换(ifft)操作，再以慢时间tn为变量进行fft操作，以实现相参积累。然后对所有相参积累结果中取积累峰值最大的结果，该结果对应的模糊速度倍数与加速度组合即为匹配的搜索数值组合，也就是估计得到的模糊速度倍数和加速度，如图3所示。将估计得到的目标模糊速度倍数与加速度分别记为和则估计模糊速度倍数与加速度组合的具体表达式为：

其中，(n′k,a′2)是待搜索的模糊速度倍数和加速度组合；表示取最大值所对应的(n′k,a′2)；表示以tn为变量做快速傅里叶变换；表示以f为变量做逆快速傅里叶变换。

3-3)利用估计得到的目标的模糊速度倍数和加速度的估计值对回波距离频率域数据skt(f,tn)进行快时间维联合补偿，即利用由和组合建立的匹配滤波方程与skt(f,tn)相乘，得到完成全部补偿的回波数据记为smatch(f,tn)。图4表明，距离走动已经被校正补偿。

步骤4：目标检测：将完成全部补偿的回波数据smatch(f,tn)先以距离频率f为变量做ifft得到然后将以慢时间tn为变量做fft即可得到相参积累结果，如图5所示，记为其中，是tn对应的频域变量；相参积累结果中的峰值大于门限值则认为检测到的目标。根据积累峰值对应的慢时间频率变量和无模糊速度估计值之间的关系即可得到无模糊速度的估计值进而可以得到目标的速度估计值从而实现对能量的积累和目标的运动参数的估计。

综上所述，本方法同时利用目标回波中的幅度与相位信息进行长时间相参积累，能够有效的提升雷达回波信噪比，从而提高雷达对目标的检测性能。另外，本发明的所有操作都利用快速傅里叶变换实现，有利于工程实现，具有推广和应用价值。