基于子阵列自适应成像的目标雷达散射截面积测量方法与流程

本发明涉及雷达测量技术领域，具体涉及一种基于子阵列自适应成像的目标雷达散射截面积测量方法。

背景技术

目标雷达散射截面积获取是电磁研究领域的重要研究方向之一。随着雷达技术的发展，雷达的探测能力不断提高，隐身技术成为了增强突击能力或保护自身的重要手段，而目标的隐身性能取决于其雷达散射截面积的大小，因此雷达散射截面积对于隐身材料的研究和隐身飞行器的设计有着重要的指导意义。

现有的雷达散射截面积特征研究方法主要包括理论计算和实际测量两大类。理论计算指通过计算电磁学方法对目标进行理论建模和数值模拟，该方法计算量庞大且存在不可避免的计算误差，也无法对复杂目标进行计算。实际测量包括远场测量、紧缩场测量和成像测量三种,前二者均存在测量成本昂贵，测量精度不够高，无法对目标局部成像的不足，而成像测量借助微波成像理论及多种技术手段，大大增加了获得的信息量，提高了测量精度,其中基于三维成像的雷达散射截面积测量技术是研究热点之一。

在基于三维成像的测量当中，为了保证分辨率，需要进行大观测角测量。在实测中发现，该方法对于角反射器的成像效果并不好，原因是回波存在相位逆转现象。在实际测量中，相位逆转现象存在于包含角反射器、腔体等结构的成像中，如汽车、飞机进气口等，这种现象将大大影响基于成像的雷达散射截面积测量精度,因此，采用大观测角测量方法往往会出现回波不相参现象，基于成像的雷达散射截面积测量精度下降的缺点。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，本发明所解决的问题是提供一种克服大观测角下出现的回波不相参现象，提高雷达散射截面积测量精度的方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是一种基于子阵列自适应成像的目标雷达散射截面积测量方法，包括如下步骤：

(1)初始化参数,具体分步骤如下：

1)待测目标方位向分辨率指标，记作ρh；待测目标垂直向分辨率指标，记作ρv；待测目标距离向分辨率指标，记作ρr；测量中心频率，记作fc；发射信号带宽，记作b；天线阵列中心距离目标中心的距离，记作r；两幅图像的互相关系数门限，记作k；

2)根据待测目标方位向分辨率指标，采用公式lh＝λr/(2ρh)得到测量天线运动轨迹的方位向长度lh，其中λ为测量中心频率对应的波长，采用公式λ＝c/fc计算，其中c为光速；

3)根据待测目标垂直向分辨率，采用公式lv＝λr/(2ρv)得到测量天线运动轨迹的垂直向长度lv；

4)设置天线阵元间隔为d＝λ/2，可以得到方位向虚拟阵元数目mh＝lh/d，垂直向虚拟阵元数目mv＝lv/d；

5)根据方位向虚拟阵元数目mh和垂直向虚拟阵元数目mv可以确定mh×mv的均匀分布虚拟全阵列。

(2)获取回波数据

采用已确定的虚拟阵列对目标进行测量获得每个虚拟阵元位置的回波数据；

(3)进行三维成像处理

在虚拟阵元为mh×mv的情况下，取出获得的相应虚拟阵元的回波数据，采用三维后向投影算法，获得待测目标的三维图像，图像数据记为e0(x,y,z)，其中(x,y,z)表示图像上点的坐标；

(4)通过子阵列成像并求互相关系数

子阵列的中心为原始虚拟阵列中心不变，虚拟阵元数目变为(mh-2)×(mv-2)，重复步骤(3)，得到子阵列的数据e1(x,y,z)，并采用如下公式计算e0(x,y,z)与e1(x,y,z)的互相关系数k：

其中表示阿达马乘积，||||2表示取二范数；

(5)确定最佳子阵列

若求得的互相关系数k超过互相关系数门限k，则将子阵列的虚拟阵元数目变为(mh-2n)×(mv-2n)其中n＝2,3,4...，子阵列中心不变，重复步骤(4)，直到得到的互相关系数k小于互相关系数门限k，此时虚拟阵列(mh-2n)×(mv-2n)即为最佳子阵列；

(6)划分剩余子阵列

将确定的最佳子阵列命名为最佳子阵列1，根据最佳子阵列1的边缘，将虚拟阵列分成九个子阵列，除去最佳子阵列1，分割出来的其他8个子阵列命名为子阵列2至9；

(7)测量角度计算与判决，具体分步骤如下：

1)根据公式li＝(mi-1)×d，计算子阵列2至9的最小边长大小li，其中mi表示当前子阵列短边对应的虚拟阵元数目,i表示子阵列2至9的编号，根据公式θi＝arctan(li/r)，计算子阵列2至9对应的测量角度大小为θi，对θi进行判断：

2)若子阵列i对应的θi≤θ，其中θ表示测量角度门限，其值由具体测量目标决定，一般取值为2°～3°，则该子阵列i即为最佳子阵列i，对该子阵列进行步骤(3)的操作后，得到最佳子阵列i的图像数据ei(x,y,z)，将其存入步骤(9)待操作；

3)若子阵列i对应的θi＞θ，则针对子阵列i，将阵列中心改为子阵列i的中心，进行步骤(3)至(6)的操作，得到该子阵列的第二层最佳子阵列和第二层剩余子阵列；

(8)获得所有最佳子阵列

对第二层剩余子阵列进行步骤(7)的操作，若得到第三层剩余子阵列，则继续进行步骤(7)，如此循环，直至所有子阵列均为最佳子阵列；

(9)进行rcs计算与拟合得到rcs值曲线

对于取得的所有最佳子阵的图像数据，分别采用rcs反演算法计算最佳子阵对应测量角度的rcs值曲线，并将所有曲线按对应测量角度进行拼接从而获得整个虚拟阵列对应测量角度的rcs值曲线。

采用本发明的技术方案将较大的二维虚拟阵列分成多个子阵列进行局部测量，避免了大观测角度下雷达回波不相参的影响，提高了目标雷达散射截面积的测量准确度。

附图说明

图1为虚拟阵列与待测物体的位置结构示意图；

图2为本发明方法流程图；

图3为最佳子阵列确定；

图4为总虚拟阵列的分割图；

图5为判决之后的对子阵列2的分割图；

图6为实施例小车水平向雷达散射截面积测量结果图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的具体实施方式作进一步的说明，但不是对本发明的限定。

实施例：将图1中待测物体设定为小车模型，计算小车水平向雷达散射截面积曲线。

图2示出了一种基于子阵列自适应成像的目标雷达散射截面积测量方法，包括如下步骤：

(1)初始化参数,具体分步骤如下：

1)待测目标方位向分辨率指标ρh＝0.075m；待测目标垂直向分辨率指标ρv＝0.075m；待测目标距离向分辨率指标ρr＝0.15m；测量波段fc＝2ghz；发射信号带宽b＝1ghz；天线阵列中心距离目标中心的距离r＝2m；

2)根据待测目标方位向分辨率指标，波长λ＝c/fc＝3×10⁸/(2×10⁹)＝0.15m，雷达天线运动轨迹的方位向长度lh＝0.15×2/(2×0.075)＝2m；

3)根据待测目标垂直向分辨率，得到雷达天线运动轨迹的垂直向长度lv＝0.15×2/(2×0.075)＝2m；

4)天线阵元间隔为d＝λ/2＝0.075m，可以得到方位向虚拟阵元数目mh＝lh/d＝2/0.075＝27，垂直向虚拟阵元数目mv＝lv/d＝2/0.075＝27；

5)根据方位向虚拟阵元数目mh和垂直向虚拟阵元数目mv可以确定目标天线阵列为27×27的均匀分布虚拟阵列。

(2)获取回波数据

采用步骤(1)中确定的虚拟阵列对目标进行测量(测量方法参考：liaok.f.,zhangx.l.,shij.plane-wavesynthesisandrcsextractionvia3-dlineararraysar.antennasandwirelesspropagationletters,ieee,2015,14:994-997.，获得每个虚拟阵元位置的回波数据；

(3)进行三维成像处理

在虚拟阵元为27×27的情况下，取出步骤(2)中获得的相应虚拟阵元的回波数据，采用三维后向投影算法(算法具体内容可参考：shi,jun；zhang,xiaoling；yang,jianyu；wenchen,"apctrajectorydesignfor"one-active"linear-arraythree-dimensionalimagingsar"ieeetransongeoscienceandremotesensing,volume48,issue3,part2,march2010,pp.1470–1486)，获得待测目标的三维图像，图像数据记为e0(x,y,z)，其中(x,y,z)表示图像上点的坐标；

(4)通过子阵列成像并求互相关系数

子阵列的中心为原始虚拟阵列中心不变，虚拟阵元数目变为(mh-2)×(mv-2)，重复步骤(3)，得到子阵列的数据e1(x,y,z)，并采用如下公式计算e0(x,y,z)与e1(x,y,z)的互相关系数k：

其中表示阿达马乘积，||||2表示取二范数；

(5)确定最佳子阵列

若求得的互相关系数k超过互相关系数门限k，则将子阵列的虚拟阵元数目变为(mh-2n)×(mv-2n)其中n＝2,3,4...，子阵列中心不变，重复步骤(4)，直到得到的互相关系数k小于互相关系数门限k。此时如图3所示，虚拟阵列(mh-2n)×(mv-2n)即为最佳子阵列；

(6)划分剩余子阵列

根据步骤(5)确定的最佳子阵列，将其命名为最佳子阵列1，根据最佳子阵列1的边缘，将虚拟阵列分成九个子阵列，分割方式详见附图4，除去最佳子阵列1，分割出来的其他8个子阵列命名为子阵列2至9；

(7)测量角度计算与判决，具体分步骤如下：

1)根据公式li＝(mi-1)×d，计算子阵列2至9的最小边长大小li，其中mi表示当前子阵列短边对应的虚拟阵元数目,i表示子阵列2至9的编号。根据公式θi＝arctan(li/r)，计算子阵列2至9对应的测量角度大小为θi。对θi进行判断：

2)若子阵列i对应的θi≤θ，其中θ表示测量角度门限(由具体测量目标决定，一般取值为2°～3°)，则该子阵列i即为最佳子阵列i，对该子阵列进行步骤(3)的操作后，得到最佳子阵列i的图像数据ei(x,y,z)，将其存入步骤(9)待操作。

3)若子阵列i对应的θi＞θ，则针对子阵列i，将虚拟阵列中心改为子阵列i的中心，进行步骤(3)至(6)的操作，得到该子阵列的第二层最佳子阵列和第二层剩余子阵列，如附图5所示；

(8)获得所有最佳子阵列

对第二层剩余子阵列进行步骤(7)的操作，若得到第三层剩余子阵列，则继续进行步骤(7)，如此循环，直至所有子阵列均为最佳子阵列；

(9)rcs计算与拟合得到rcs值曲线

对于取得的所有最佳子阵的图像数据，分别采用rcs反演算法(算法具体内容可参考：k.-f.liao,x.-l.zhang,j.shi.plane-wavesynthesisandrcsextractionvia3-dlineararraysar[j].antennasandwirelesspropagationletters,ieee,2015,14:994-997.)计算最佳子阵对应测量角度的rcs值曲线，并将所有曲线按对应测量角度进行拼接从而获得整个虚拟阵列对应测量角度的rcs值曲线。如图6所示的是垂直向角度为0时，小车水平向雷达散射截面积的测量结果，从图中可以看出，本发明测量得到的rcs值与理论值误差在容许范围内，验证了本发明的有效性。

采用本发明的技术方案将较大的二维虚拟阵列分成多个子阵列进行局部测量，避免了大观测角度下雷达回波不相参的影响，提高了目标雷达散射截面积的测量准确度。

以上结合附图对本发明的实施方式做出了详细说明，但本发明不局限于所描述的实施方式。对于本领域技术人员而言，在不脱离本发明的原理和精神的情况下，对这些实施方式进行各种变化、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围内。