一种组网雷达信号带宽的自适应调整方法与流程

本发明涉及组网雷达协同成像的带宽优化
技术领域：
，尤其涉及一种组网雷达信号带宽的自适应调整方法。
背景技术：
：雷达组网利用系统在空域上空间分集，频域上频率分集，极化域上极化分集，时域上信息互补，信息域上信息融合的优势，突破单一雷达对非合作目标探测，识别，跟踪和成像存在的局限性。随着组网技术的发展和广泛应用，如何有效地利用有限的雷达资源，已经成为雷达组网系统面临的重要挑战之一。将认知控制技术与雷达组网相结合，能够赋予雷达组网系统智能感知外部环境，学习推理并做出有效决策判断的能力，使雷达系统有效应对外部复杂的环境。目前，大部分研究关于认知雷达系统的研究都是针对目标检测和跟踪任务的，即根据接收机对发射机的反馈信息，在能量、时宽、带宽等限定条件下，建立与目标检测和跟踪有关的性能准则函数并对其进行优化，以提高目标检测和跟踪性能。很少部分研究考虑到雷达的多目标成像任务的需求。文献[基于信号带宽动态调整的带宽mimo雷达认知波形设计]考虑到单部雷达多目标成像的任务的需求，提出一种信号带宽动态调整的mimo雷达设计方法。该方法带宽选取的标准是根据瑞利判据求出一维距离像不存在混叠现象的最低带宽。文献[基于波形优化设计的mimo雷达isar成像]为了最大化发射机的工作效率，设计了一种针对成像任务具有恒模特性发射波形。该方法通过目标尺寸推算出目标方向成像所需要的距离向分辨率，可以同时对多个目标成像。但是对于组网雷达三维成像，至少需要三部雷达同时成像，三个无约束变量对于多目标成像任务的认知雷达系统无法保证模型的最优解。且现有技术大都是针对单部雷达来展开研究，并没有考虑存在三部及三部以上雷达联合成像的任务需求。因此，针对组网雷达协同成像的带宽优化展开研究，以使组网雷达如何在达到最佳成像效果条件下使用的雷达频谱资源更少，有效利用组网雷达资源具有重要意义。技术实现要素：针对现有技术的不足，本发明所解决的技术问题是组网雷达如何在达到最佳成像效果条件下使用的雷达频谱资源更少。为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是一种组网雷达信号带宽的自适应调整方法，在每部雷达对目标进行特征认知的基础上，对目标进行三维信息融合，根据目标在每个雷达融合距离向的尺寸大小，初始化雷达发射信号带宽，对雷达目标进行成像，再根据组网联合成像质量评价指标对各雷达发射信号带宽自适应调整，包括如下步骤：(一)初始化系统参数,包括如下具体内容：m为对目标进行成像的雷达总数，光速，记做c，第i部雷达对第j个目标粗分辨率成像所用的信号带宽，记做bi,j，第i部雷达对第j个目标的成像积累时间，记做tci,j，第i部雷达对第j个目标成像的距离像分辨率，记做第i部雷达系统的脉冲重复频率，记做prfi，第i部雷达系统的发射信号的脉宽，记做tpi；(二)每部雷达发射少量脉冲，进行目标参数估计，具体过程如下：组网雷达中的m部雷达各自发射信号带宽为bi,j的少量脉冲，并分别接收目标的回波信号。利用传统雷达常规算法进行处理，得到第i部雷达与第j个目标的距离ri,j，第j个目标相对第i部雷达的速度vi,j，第i部雷达与第j个目标飞行方向的夹角θi,j。(三)根据回波信息估计目标尺寸，具体过程如下：采用逆合成孔径雷达成像算法对每部雷达回波数据进行处理，得到第i部雷达对第j个目标的初像，记做其中f为快时间时刻，为慢时间时刻；对初像按照公式(1)进行归一化处理，记做由于每部雷达与目标飞行方向的夹角θi,j不同，根据式式中λ为波长可知，相应的方位向分辨率也不同；根据频率与目标距离的线性关系可以确定第j个目标在第i部雷达中的距离向尺寸，记做dyi,j，第j个目标在第i部雷达中的方位向尺寸，记做dxi,j，按照公式(2)计算如下：其中fbigi,j、fsmalli,j表示中快时间方向上的最大频率与最小频率；表示中慢时间方向上的最大频率与最小频率。(四)进行距离向信息融合，具体过程如下：采用投影思维方法确定三维目标在目标坐标系上各个维度的尺寸，设x,y,z是全局坐标系的三个维度坐标轴，x′,y′,z′是目标坐标系的三个维度坐标轴，第i部雷达方位向与第j个目标三个维度之间的夹角，记做第i部雷达距离向与第j个目标三个维度之间的夹角θx′i,j、θy′i,j、θz′i,j,第j个目标在x′轴上的估计尺寸为：同理，第j个目标在y′、z′轴上的估计尺寸分别为：在获知目标三维尺寸信息的前提下，利用投影的方法计算该目标三维尺寸在每部雷达视线方向及方位向所形成平面上的尺寸，即第j个目标在第i部雷达距离向的融合尺寸，记做iyi,j；iyi,j＝dx′,j·|cosθx′i,j|+dy′,j·|cosθy′i,j|+dz′,j·|cosθz′i,j|(5)。(五)进行雷达信号初始带宽分配，具体过程如下：在获得距离向融合尺寸iyi,j的基础上，设对于基准距离向尺寸目标(dy_ref)成像所需的基准距离像分辨率为ρref，以公式(6)为原则选择初始分辨率；则第i部雷达对第j个目标雷达发射信号初始带宽为：(六)组网雷达中第i部雷达各自发射带宽为b'i,j的雷达信号并分别接收目标j的回波信号；(七)二维isar成像，采用基于cs的稀疏孔径isar成像算法对每部雷达的回波数据分别进行成像，第i部雷达对目标j所成像，记做pi,j；(八)对m部雷达综合评价指标计算，具体过程如下：对第i部雷达所成像pi,j按照公式(8)求出信息熵，记做hi,j，其定义式为：式中，pi,j(q)为灰度级为q的像素点所占图像pi,j总像素点的比率，由公式(9)计算得出：其中q范围是[0,1…,l-1]，l为图像pi,j灰度级最大值，num(q)是灰度级为q的像素点的个数，sum为相应图像像素点总个数；按照公式(10)求出不同雷达对综合评价指标的影响因子：根据影响因子的不同，第n次对第j个目标的组网雷达联合成像质量评价指标为：第i部雷达对第j个目标的粗分辨率成像所对应的信息熵按照公式(8)计算为hi',j，设置初始组网雷达联合成像质量评价指标为：(九)对组网联合成像质量评价指标进行判断，具体过程如下：设定一个阈值δh，计算如果δhj＞δh，则算法进行到下一步，如果δhj≤δh，则组网雷达联合成像效果达到最佳，算法结束。(十)增加每部雷达带宽，再次联合成像，具体过程如下：设定m部雷达增加总带宽为δb0，第i部雷达对第j个目标进行成像增加的带宽为：更新第i部雷达发射信号带宽bni,j＝bn-1i,j+δbi,j，每部雷达再次发射雷达信号，并获取雷达回波数据，返回到步骤(七)。与现有技术相比，本发明在组网雷达到最佳成像效果条件下使用的雷达频谱资源更少。附图说明图1为本发明流程图；图2为目标散射点模型图；图3为本发明目标与雷达几何关系图；图4为本发明目标信息投影融合分析图；图5(a)为组网雷达编号为ra1的最终成像结果图；图5(b)为组网雷达编号为ra2的最终成像结果图；图5(c)为组网雷达编号为ra3的最终成像结果图。具体实施方式下面结合附图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。图1示出了一种组网雷达信号带宽的自适应调整方法，在每部雷达对目标进行特征认知的基础上，对目标进行三维信息融合，根据目标在每个雷达融合距离向的尺寸大小，初始化雷达发射信号带宽，对雷达目标进行成像，再根据组网联合成像质量评价指标对各雷达发射信号带宽自适应调整，包括如下步骤：(一)初始化系统参数,包括如下具体内容：对如图2的目标进行成像的雷达总数为3，记做rai(i＝1,2,3)，第i部雷达对目标1粗分辨率成像所用的信号带宽bi,j＝100mhz，第i部雷达对目标1的成像积累时间tci,j＝1us，3部雷达对目标1成像的距离像分辨率，记做光速c＝3.0·108m/s,第i部雷达系统的脉冲重复频率prfi＝1000hz,i＝1,2,3，第i部雷达系统发射信号的脉宽tpi＝1us,i＝1,2,3。(二)每部雷达发射少量脉冲，进行目标参数估计，具体过程如下：组网雷达中的3部雷达各自发射信号带宽为bi,j＝100mhz少量脉冲，并分别接收目标1的回波信号。利用传统雷达常规算法进行处理，得到目标1速度vi,j＝300m/s，第i部雷达到目标1的距离ri,j，第i部雷达与目标1飞行方向的夹角θi,j，计算结算如下表1所示：表1目标1认知结果雷达ra1雷达ra2雷达ra3距离ri,j(km)101214航向夹角θi,j(°)90130170(三)根据回波信息估计目标尺寸，具体过程如下：通过使用文献[基于认知成像的相控阵雷达资源自适应调度方法研究]中逆合成孔径雷达成像算法对每部雷达回波数据进行处理，得到第i部雷达对目标1的初像，记做其中f为快时间时刻，为慢时间时刻。对初像按照公式(1)进行归一化处理，记做由于每部雷达与目标飞行方向的夹角θi,j不同，根据式(λ为波长)可知，相应的方位向分辨率也不同。根据频率与目标距离的线性关系可以确定第j个目标在第i部雷达中的距离向尺寸，记做dyi,j、第j个目标在第i部雷达中的方位向尺寸，记做dxi，j，按照公式(2)计算如下：其中fbigi,j、fsmalli,j表示中快时间方向上的最大频率与最小频率；表示中慢时间方向上的最大频率与最小频率。3部雷达对目标1估计的尺寸如表2所示：表2目标1估计尺寸(四)进行距离向信息融合，具体过程如下：采用投影思维方法确定三维目标在目标坐标系上各个维度的尺寸,参考图3所示，x,y,z是全局坐标系的三个维度坐标轴，x′,y′,z′是目标坐标系的三个维度坐标轴，第i部雷达方位向与第j目标三个维度之间的夹角，记做第i部雷达距离向与第j个目标三个维度之间的夹角θx′i,j、θy′i,j、θz′i,j,第j个目标在x′轴上的估计尺寸为：同理，第j个目标在y′、z′轴上的估计尺寸分别为：在获知目标三维尺寸信息的前提下，如图4所示，利用投影的方法计算该目标三维尺寸在每部雷达视线方向及方位向所形成的平面上的尺寸，即第j个目标在第i部雷达距离向的融合尺寸，记做iyi,j。iyi,j＝dx′,j·|cosθx′i,j|+dy′,j·|cosθy′i,j|+dz′,j·|cosθz′i,j|(5)每部雷达对目标1融合后距离向尺寸信息如表3所示：表3目标1的距离向融合尺寸(五)进行雷达信号初始带宽分配，具体过程如下：在获得距离向融合尺寸iyi,j的基础上，设对于基准距离向尺寸目标(dy_ref＝20m)成像所需的基准距离像分辨率为ρref＝0.5m，以公式(6)为原则选择初始分辨率。则3部雷达方位向与第j个目标雷达发射信号初始带宽为：3部雷达方位向对目标1雷达发射信号初始带宽如表4所示：表43部雷达初始带宽分配结果(六)组网雷达中第i部雷达各自发射带宽为b'i,j的雷达信号并分别接收目标j的回波信号；(七)二维isar成像，采用文献[基于认知成像的相控阵雷达资源自适应调度方法研究]中基cs的稀疏孔径isar成像算法对每部雷达的回波数据分别进行成像，第i部雷达对目标j所成的像，记做pi,j；(八)对m部雷达综合评价指标计算，具体过程如下：对第i部雷达对目标j所成像pi,j按照公式(8)求出信息熵，记做hi,j，其定义式为：式中，pi,j(q)为灰度级为q的像素点所占图像pi,j总像素点的比率，由公式(9)计算得出：其中q范围是[0,1…,l-1]，l为图像pi,j灰度级最大值，num(q)是灰度级为q的像素点的个数，sum为相应图像像素点总个数。按照公式(10)求出不同雷达对综合评价指标的影响因子：根据影响因子的不同，第n次对第j个目标的组网雷达联合成像质量评价指标为：第i部雷达对第j个目标的粗分辨率成像所对应的信息熵，按照公式(8)计算为h'i,j，设置初始组网雷达联合成像质量评价指标为：(九)对组网联合成像质量评价指标进行判断，具体过程如下：设定一个阈值δh＝0.01，计算如果δhj＞δh，则算法进行到下一步，如果δhj≤δh，则组网雷达联合成像效果达到最佳，算法结束。(十)增加每部雷达带宽，再次联合成像，具体过程如下：设定3部雷达增加总带宽为δb0＝50mhz，第i部雷达对第j个目标进行成像增加的带宽为：根据融合距离向尺寸信息，ra1，ra2，ra3增加带宽分别为14.9mhz,16.6mhz,18.6mhz，更新第i部雷达发射信号带宽为bni,j＝bn-1i,j+δbi,j，每部雷达再次发射雷达信号，并获取雷达回波数据，返回到步骤(七)。不断增加每部雷达发射信号带宽，达到成像质量最佳，最终成像效果如图5所示，仿真得到带宽增加与联合评价指标变化如表5所示：表5目标1联合评价指标初始带宽选择完毕后，在初始在宽的基础上，不断增加带宽，每次增加δb0。采用步骤2中提到的成像方法进行isar成像。随着带宽的不断增加，目标所成isar像的熵不断提高且趋于平稳，δb0越大，图像的熵趋于平稳的速度越快。最终达到成像质量要求，完成成像任务。在第五次增加带宽后，三部雷达总带宽1209mhz,联合评价指标为0.7153。组网雷达中每部雷达都采用基于用基于压缩感知的稀疏孔径isar成像算法获得目标的二维isar像，在三部雷达二维成像的基础上进行下一步的三维融合成像。与现有技术相比，本发明在组网雷达到最佳成像效果条件下使用的雷达频谱资源更少。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。当前第1页12