基于发射功率分配的FDA雷达静止目标检测方法及系统

基于发射功率分配的fda雷达静止目标检测方法及系统
技术领域
1.本发明涉及雷达信号处理技术领域，尤其涉及一种基于发射功率分配的fda雷达静止目标检测方法及系统。


背景技术：

2.频率分集阵列(frequency diverse array，fda)是一种新兴的阵列体制，最早是由antonik和wicks于2006年提出。不同于相控阵雷达，fda雷达可以通过改变每个阵元的发射频率来实现新的系统功能。fda阵列发射的多载频信号给目标的检测与参数估计带来了新的优势。
3.目前，如何从杂波中检测出目标一直是雷达目标检测领域的一个难点，对于传统多普勒雷达来说，通常利用目标与杂波在多普勒的不同来检测目标。然而这种方法对于静止目标失效，因为静止目标和杂波没有多普勒差异。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种基于发射功率分配的fda雷达静止目标检测方法及系统，以解决如何有效解决杂波中静止目标检测的技术问题。
5.本发明的目的是采用以下技术方案实现的：基于发射功率分配的fda雷达静止目标检测方法，包括如下步骤：
6.s1：构建fda雷达的发射端结构和接收端结构；
7.s2：根据预设频率增量计算发射端的阵元发射信号；
8.s3：根据阵元发射信号得到接收端的目标回波信号，并得到目标所在距离门的信号数据；
9.s4：根据信号数据构建最大似然检测模型，并得到所述检测模型的虚警概率和目标的检测概率；
10.s5：根据检测概率，建立优化模型，将优化的参数用于下一次发射，提高杂波中静止目标的检测概率。
11.进一步的，步骤s1具体为：预设fda雷达的发射端阵元数，并根据发射信号的中心频率设置发射端阵元与接收端阵元的阵元间距。
12.进一步的，步骤s2包括如下子步骤：
13.s21：根据预设频率增量计算发射端的阵元载频；
14.s22：根据阵元载频计算发射端阵元发射信号。
15.进一步的，所述根据预设频率增量计算发射端的阵元载频的计算公式为：fm＝f0+mδf，其中，fm为发射端中第m个阵元载频，δf是频偏。
16.进一步的，所述根据阵元载频计算发射端阵元发射信号的计算公式为：其中，sm(t)为发射端第m个阵元的发射信号，φm(t)为发射端
第m个阵元发射的基带信号，j为虚数，e、π均为常数，t为时间变量。
17.进一步的，步骤s3包括如下子步骤：
18.s31：根据阵元发射信号计算接收端接收到的目标回波信号；
19.s32：对目标回波信号进行多通道混频与匹配滤波，得到目标所在距离门的信号数据。
20.进一步的，步骤s4包括如下子步骤：
21.s41：建立二元假设模型：其中h0和h1分别表示没有目标和有目标的假设；
22.s42：根据信号数据计算采样协方差矩阵；
23.s43：根据采样协方差矩阵，计算未知参数的最大似然估计量；
24.s44：建立最大似然检测模型。
25.进一步的，步骤s4还包括如下子步骤：
26.s45：提取最大似然估计量代入最大似然检测模型中得到检测统计量、虚警概率和目标的检测概率。
27.进一步的，步骤s5包括如下子步骤：
28.s51：根据目标的检测概率，建立自适应优化发射功率分配模型；
29.s52：将优化的参数用于下一次的发射，提高杂波中静止目标的检测概率。
30.基于发射功率分配的fda雷达静止目标检测系统，包括fda雷达构建模块、计算模块、最大似然检测模型构建模块和优化模型构建模块，所述fda雷达构建模块用以构建fda雷达的发射端结构和接收端结构；所述计算模块用以根据预设频率增量计算发射端的阵元发射信号，并根据阵元发射信号得到接收端的目标回波信号，并得到目标所在距离门的信号数据；所述最大似然检测模型构建模块用以根据信号数据构建最大似然检测模型，并得到所述检测模型的虚警概率和目标的检测概率；所述优化模型构建模块用以根据检测概率，建立优化模型，将优化的参数用于下一次发射，提高杂波中静止目标的检测概率。
31.本发明的有益效果在于：本发明通过构建fda雷达的发射端阵列与接收机，并通过预设频率增量计算发射端阵列的阵元发射信号，根据得到的发射端阵列的阵元发射信号计算接收端的目标回波信号，并得到目标所在距离门的信号数据，利用信号数据得到目标响应矢量和杂波协方差矩阵的估计，利用这些估计量构建最大似然检测器，并得到检验统计量，根据回波数据的概率分布得到检验统计量的概率分布，并进一步得到杂波中目标检测的虚警概率和检测概率，根据检测概率和检验统计量的概率分布，将该概率分布的非中心参数用于建立自适应优化发射功率分配模型，通过求解该优化问题得到最优发射功率参数，并用于下一次的发射，在不改变总发射功率的前提下，可以有效提高杂波中静止目标的检测性能，能够有效解决杂波中静止目标的检测问题。
附图说明
32.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本
发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
33.图1为本发明流程图；
34.图2为fda雷达的发射端结构示意图；
35.图3为fda雷达的接收端结构示意图；
36.图4为fda雷达接收机结构示意图；
37.图5为目标检测概率随信杂比变化曲线图；
38.图6为roc变化曲线图；
39.图7为本发明系统框图。
具体实施方式
40.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
41.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
42.下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
43.实施例1：
44.参阅图1，基于发射功率分配的fda雷达静止目标检测方法，包括如下步骤：
45.s1：构建fda雷达的发射端结构和接收端结构；
46.s2：根据预设频率增量计算发射端的阵元发射信号；
47.s3：根据阵元发射信号得到接收端的目标回波信号，并得到目标所在距离门的信号数据；
48.s4：根据信号数据构建最大似然检测模型，并得到所述检测模型的虚警概率和目标的检测概率；
49.s5：根据检测概率，建立优化模型，将优化的参数用于下一次发射，提高杂波中静止目标的检测概率。
50.在本实施例当中，步骤s1具体为：预设fda雷达的发射端阵元数，并根据发射信号的中心频率设置发射端阵元与接收端阵元的阵元间距，阵元间距的计算式表示为：其中，d
t
为发射阵元间距，f0为发射信号的中心频率，c为光速。在实际应用当中，fda雷达的发射端结构如图2所示，fda雷达的接收端结构如图3所示。
51.在本实施例当中，步骤s2包括如下子步骤：
52.s21：根据预设频率增量计算发射端的阵元载频，计算式为：fm＝f0+mδf，其中，fm为发射端中第m个阵元载频，δf是频偏；
53.s22：根据阵元载频计算发射端阵元发射信号，计算式为：
其中，sm(t)为发射端第m个阵元的发射信号，φm(t)为发射端第m个阵元发射的基带信号，j为虚数，e、π均为常数，t为时间变量，在实际应用当中，各发射端阵元发射信号为脉冲串信号，脉冲的重复周期为t
pr
。
54.在本实施例当中，步骤s3包括如下子步骤：
55.s31：根据阵元发射信号计算接收端接收到的目标回波信号，计算式为：其中，s
l
(t)表示接收到的第l个快拍的回波信号，τm＝(2r
s-d
t
(m-1)sinθs)c表示双程时延，c表示光速，τs＝2rs/c表示目标到fda参考阵元对应的双程时延，rs和θs分别表示目标相对于fda发射阵列的第一个阵元的距离和角度信息，表示fda的发射载频矢量，(
·
)
t
表示转置，a
t
(rs,θs)＝diag(a
t
(rs,θs))∈m×m表示一个对角矩阵，其中a
t
(rs,θs)表示fda的发射导向矢量，即：a
t
(rs,θs)＝a
t
(θs)b(rs)，其中，分别表示fda的角度依赖导向矢量和距离依赖导向矢量，为哈达玛积；w
t
＝diag(w
t
)∈m×m是一个对角矩阵，其对角元w
t
＝[w
t,1
,w
t,2
,
…
,w
t,m
]
t
∈m表示发射功率权值；表示每个载频对应的目标复散射系数；表示每个载频对应的杂波复散射系数；l表示观测时间内发射的脉冲数。
[0056]
在实际应用当中，对于一个方位角为θ，距离为r的目标计算得到接收端阵列接收的初始回波信号。
[0057]
s32：对目标回波信号进行多通道混频与匹配滤波，得到目标所在距离门的信号数据，计算式为：其中，该步骤通过匹配滤波提高了信噪比，便于后续处理。
[0058]
在实际应用当中，fda雷达接收机的结构可参阅图4，回波信号通过上述滤波处理后，对每个脉冲进行采样，便可得到目标所在距离门的信号数据y
l
。
[0059]
在本实施例当中，步骤s4包括如下子步骤：
[0060]
s41：建立二元假设模型：其中h0和h1分别表示没有目标和有目标的假设；
[0061]
s42：根据信号数据计算采样协方差矩阵，h0下的采样协方差矩阵表示为：
h1下的采样协方差矩阵表示为：其中表示数据均值；
[0062]
s43：根据采样协方差矩阵，计算未知参数的最大似然估计量；实际中，根据s42中的采样协方差矩阵，可以得到h0假设下的杂波协方差矩阵的估计量为：
[0063][0064]
其中(
·
)
+
表示伪逆，可以得到h1假设下的杂波协方差矩阵的估计量为：可以得到目标响应的最大似然估计量为：
[0065]
s44：建立最大似然检测模型：其中η0表示检测门限。
[0066]
在本实施例当中，步骤s4还包括如下子步骤：
[0067]
s45：提取最大似然估计量代入最大似然检测模型中得到检测统计量、虚警概率和目标的检测概率。实际中，提取s44中的以及代入s42中的最大似然检测器中可以得到检测统计量，表示为：目标检测概率，其表达式为：虚警概率，其表达式为：其中q表示右尾函数，γ表示非中心参数，其表达式为：
[0068][0069]
在本实施例当中，步骤s5包括如下子步骤：
[0070]
s51：根据目标的检测概率，建立自适应优化发射功率分配模型：其中，w0表示初始发射功率权值；
[0071]
s52：将优化的参数用于下一次的发射，提高杂波中静止目标的检测概率。
[0072]
实际中，随着杂波环境的变化，通过从采样协方差矩阵中估计杂波和目标参数，可以自适应地得到最优的发射功率分配参数，进而始终保持较高的目标检测概率。
[0073]
通过以下仿真实验进行进一步说明本发明的优势，预设如表1所示的仿真参数，将
发射、接收阵列的阵元间的间距预设为二分之一个波长，添加加性高斯白噪声，并假定发射端发射信号为线性调频信号，其中，信号模型表示为：其中，为脉宽为t
p
的矩形脉冲，b
p
为该基带信号的带宽。
[0074]
表1仿真参数
[0075]
参数值载频1.2ghz频偏10mhz发射阵元数8接收阵元数1脉冲宽度10μs基带信号带宽10mhz脉冲发射间隔200μs初始发射功率矢量w0＝1
[0076]
在仿真中，假设目标是静止目标，以fda雷达的第一个阵元为参考点，目标位于(10km,60
°
)处，目标响应x
t
中的每个元素利用零均值，方差为1的复高斯分布来产生，杂波协方差矩阵中的每个元素利用零均值，方差为1的复高斯分布来产生。
[0077]
定义信杂比为杂噪比为其中σ2表示噪声功率。
[0078]
仿真实验中，虚警率固定为10-3
，杂噪比固定为-10db，其余参数如表1所示，仿真结果如图5、图6所示，其中图5展示了fda检测器在优化功率分配前后的检测性能对比，可以知道优化功率分配后，检测概率得到很大的提升。图6展示了在不同信杂比下，优化功率分配前后fda检测器的roc曲线，可以知道在不同的信杂比条件下，优化功率分配后的检测器性能始终优于优化前的检测器性能。这表明在不同信杂比的情况下，本发明所提供的方法具有更高的检测概率，即更好的检测性能。
[0079]
参阅图7，本发明还提供了基于发射功率分配的fda雷达静止目标检测系统，包括fda雷达构建模块、计算模块、最大似然检测模型构建模块和优化模型构建模块，所述fda雷达构建模块用以构建fda雷达的发射端结构和接收端结构；所述计算模块用以根据预设频率增量计算发射端的阵元发射信号，并根据阵元发射信号得到接收端的目标回波信号，并得到目标所在距离门的信号数据；所述最大似然检测模型构建模块用以根据信号数据构建最大似然检测模型，并得到所述检测模型的虚警概率和目标的检测概率；所述优化模型构建模块用以根据检测概率，建立优化模型，将优化的参数用于下一次发射，提高杂波中静止目标的检测概率。
[0080]
需要说明的是，对于前述的实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本
申请，某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本技术所必须的。
[0081]
上述实施例中，描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。