一种基于最佳解调算子的悬停低慢小目标检测方法及装置制造方法及图纸

本公开提供了一种基于最佳解调算子的悬停低慢小目标检测方法，包括：获取回波信号，并对该回波信号进行预处理；将预处理后的回波信号进行分序列脉冲压缩，并计算不同距离单元中脉冲压缩后的回波信号的信号强度，将得到的最大信号强度对应的距离单元所处位置设置为目标的粗略位置；分离该粗略位置对应的回波信号中目标的微多普勒特性，并构建解调算子；设置解调算子中目标的振幅、角频率及初始相位的搜索范围和搜索精度，并根据该搜索范围和搜索精度构建一特定大小的参量空间；检测参量空间中是否存在目标；目标参数反演，得到该目标的三维坐标，完成该目标的检测与识别。本公开还提供了一种基于最佳解调算子的悬停低慢小目标检测装置。

【技术实现步骤摘要】
一种基于最佳解调算子的悬停低慢小目标检测方法及装置
本公开涉及雷达信号处理
，具体涉及一种基于最佳解调算子的悬停低慢小目标检测方法及装置。
技术介绍
随着“低慢小”航空器在民用市场的迅速崛起，其在农业、林业、物流、气象、航拍、娱乐等民用领域有众多应用，但越来越多因“低慢小”航空器而造成的威胁也随之而来。其中，最为人熟知、最具代表性的当属消费级无人机“滥飞”、“黑飞”带来的空域安全威胁。亟需发展低空监视雷达探测信号处理技术，提高对“低慢小”无人机的实时发现、精准定位、跟踪监视性能，保障低空安全和公众权益。目前国内外针对各种无人机为代表的的“低慢小”目标，围绕无人机主体平动与旋翼叶片转动产生的运动特性差异导致的雷达接收功率或RCS幅度特性差异展开研究，但是对于悬停状态下无人机的雷达回波，可分解为机身主体和旋翼这两部分回波分量。由于无人机在悬停状态，此时机身主体没有运动，因故没有多普勒频移，因此传统依靠多普勒谱的动目标检测方法效果很差。并且悬停无人机目标探测过程仍存在以下难点：(1)无人机目标散射截面积小，回波信号微弱，运动速度慢，目标多普勒频移位于零频附近，目标信号很容易淹没在强杂波信号之中；(2)当无人机悬停时，传统的动目标检测雷达无法实现目标检测；(3)随着雷达分辨率的提高，由于无人机旋翼转动造成的微多普勒调制，致使目标在多个距离单元走动，由于无人机旋翼转动的非相参特性，而使传统相参积累算法无法积累。因此仍然需要探索旋翼无人机的材料、尺寸、形状和旋翼叶片构造对雷达回波的影响，将不同距离单元中无人机目标主体回波和旋翼回波能量积累，并提出相应的特征提取方法，以提高雷达系统的检测性能，通过对无人机微多普勒参数的估计有利于提高目标识别的准确性。
技术实现思路
为了解决现有技术中上述问题，本公开提供了一种基于最佳解调算子的悬停低慢小目标检测方法及装置，该方法利用旋翼无人机转动对雷达回波调制导致的距离向展宽效应，可有效增强背景杂波与无人机微动目标信号特性差异的最佳检测器，有效提升了微动目标信号分量的能量聚集度，提升了雷达对微弱目标的检测性能。本公开的第一个方面提供了一种基于最佳解调算子的悬停低慢小目标检测方法，包括：S1，获取回波信号，并对该回波信号进行预处理，得到预处理后的回波信号；S2，将预处理后的回波信号进行分序列脉冲压缩，得到脉冲压缩后的回波信号，并计算不同距离单元中脉冲压缩后的回波信号的信号强度，将得到的最大信号强度对应的距离单元所处位置设置为目标的粗略位置；S3，分离该粗略位置对应的回波信号中目标的微多普勒特性，并基于极大似然最优估计构建解调算子φ(n)；S4，设置解调算子φ(n)中目标的振幅ρ、角频率ω及初始相位的搜索范围和搜索精度，并根据该搜索范围和搜索精度构建一特定大小的参量空间Г；S5，检测参量空间中是否存在低慢小目标，若存在，执行步骤S6，若不存在，重复执行S4～S5，直至该搜索精度和搜索范围中所有搜索点检测完毕为止；S6，根据S5中存在的低慢小目标对应的位置坐标中的振幅、角频率及初始相位反演出低慢小目标的旋转半径、转动频率及初始相位，得到该低慢小目标的三维坐标，完成该低慢小目标的检测与识别。进一步地，S1中对该回波信号进行预处理，得到预处理后的回波信号包括：利用一个长度为L的浮动矩形窗将接收到的回波信号的离散傅里叶变换结果分解为一组互不重叠的分序列，得到N/L个预处理后的回波信号序列，其中，N为回波信号的序列长度。进一步地，S3中解调算子φ(n)满足以下关系：进一步地，中构建出一特定大小的参量空间Г满足以下关系：其中，Γn为第n个分序列块的子参量空间，n小于N/L；xL(n)为预处理后的回波信号；U、V及Q分别为S4中目标的振幅ρ、角频率ω及初始相位在一搜索范围内的搜索个数。进一步地，S5中检测参量空间中是否存在低慢小目标包括：判断步骤S4中参量空间的绝对值与预设的恒虚警检测阈值的大小，若参量空间的绝对值大于预设的恒虚警检测阈值，则该参量空间中存在低慢小目标；否则，不存在，重复执行S4～S5，直至该搜索精度和搜索范围中所有搜索点检测完毕为止。进一步地，S5中所有搜索点包括U×V×Q个进一步地，S6中根据S5中存在的低慢小目标对应的位置坐标中的振幅、角频率及初始相位反演出该低慢小目标的旋转半径、转动频率及初始相位，得到该低慢小目标的三维坐标，完成该低慢小目标的检测与识别包括：S61，利用该低慢小目标旋翼转动引起的距离走动和根据展宽效应，得到参量空间Г中该低慢小目标的坐标位置；S62，根据参量空间Г中得到的特征向量与悬停状态下低慢小目标旋翼转动参数的映射关系，反演得到低慢小目标的旋转半径、转动频率及初始相位。进一步地，根据S5中存在的低慢小目标对应的位置坐标中的振幅、角频率及初始相位反演出低慢小目标的旋转半径转动频率及初始相位满足以下关系：其中，λ为雷达发射电磁波波长述S61中该低慢小目标的坐标位置为进一步地，悬停低慢小目标为旋翼无人机或其它携带微动的低慢小目标。本公开的第二个方面提供了一种基于最佳解调算子的悬停低慢小目标检测装置，包括：回波信号预处理模块，用于对获取的回波信号进行预处理，得到预处理后的回波信号；信号强度计算模块，用于将预处理后的回波信号进行分序列脉冲压缩，得到脉冲压缩后的回波信号，并计算不同距离单元中脉冲压缩后的回波信号的信号强度，将得到的最大信号强度对应的距离单元所处位置设置为目标的粗略位置；解调算子构建模块，用于分离该粗略位置对应的回波信号中目标的微多普勒特性，并基于极大似然最优估计构建解调算子φ(n)；参量空间构建模块，用于设置解调算子中目标的振幅ρ、角频率ω及初始相位的搜索范围和搜索精度，并根据该搜索范围和搜索精度构建出一特定大小的参量空间Г；目标检测模块，用于检测参量空间中是否存在低慢小目标，若存在，执行目标参数反演，若不存在，则重复参量空间构建模块，直至该搜索精度和搜索范围中所有搜索点检测完毕为止；目标参数反演模块，用于根据目标检测模块中检测的低慢小目标对应的位置坐标中的振幅、角频率及初始相位反演出低慢小目标的旋转半径、转动频率及初始相位，得到该低慢小目标的三维坐标，完成该低慢小目标的检测与识别。本公开与现有技术相比，具备以下有益效果：(1)本公开针对悬停状态的旋翼无人机目标检测难题，充分利用旋翼无人机中旋翼回波信号组成成分的特征差异，基于最佳解调算子，增强了微多普勒信号与雷达背景杂波等其他形式信号的差异，通过对目标的微多普勒特性补偿，提高了悬停无人机目标在参量空间中的能量聚集程度，从而改善微弱目标的信噪比，提升了雷达系统对以旋翼无人机为典型的悬停“低慢小”目标的检测性能。(2)本公开不受地物噪声类型的限制，并可以同时估计多个微动分量的曲线参数，克服了旋翼无人机中装载的多个旋翼在雷达回波中产生的曲线交叉等干扰问题，对携带微动特性的目标的检测和识别具有很好的效果，可更精细刻画目标特征。(3)与传统的微多普勒估计方法相比，本公开所提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于最佳解调算子的悬停低慢小目标检测方法，其特征在于，包括：/nS1，获取回波信号，并对该回波信号进行预处理，得到预处理后的回波信号；/nS2，将所述预处理后的回波信号进行分序列脉冲压缩，得到脉冲压缩后的回波信号，并计算不同距离单元中脉冲压缩后的回波信号的信号强度，将得到的最大信号强度对应的距离单元所处位置设置为目标的粗略位置；/nS3，分离该粗略位置对应的回波信号中目标的微多普勒特性，并基于极大似然最优估计构建解调算子φ(n)；/nS4，设置所述解调算子φ(n)中目标的振幅ρ、角频率ω及初始相位

【技术特征摘要】
1.一种基于最佳解调算子的悬停低慢小目标检测方法，其特征在于，包括：
S1，获取回波信号，并对该回波信号进行预处理，得到预处理后的回波信号；
S2，将所述预处理后的回波信号进行分序列脉冲压缩，得到脉冲压缩后的回波信号，并计算不同距离单元中脉冲压缩后的回波信号的信号强度，将得到的最大信号强度对应的距离单元所处位置设置为目标的粗略位置；
S3，分离该粗略位置对应的回波信号中目标的微多普勒特性，并基于极大似然最优估计构建解调算子φ(n)；
S4，设置所述解调算子φ(n)中目标的振幅ρ、角频率ω及初始相位的搜索范围和搜索精度，并根据该搜索范围和搜索精度构建一特定大小的参量空间Г；
S5，检测所述参量空间中是否存在低慢小目标，若存在，执行步骤S6，若不存在，重复执行S4～S5，直至该搜索精度和搜索范围中所有搜索点检测完毕为止；
S6，根据所述S5中存在的所述低慢小目标对应的位置坐标中的振幅、角频率及初始相位反演出所述低慢小目标的旋转半径、转动频率及初始相位，得到该低慢小目标的三维坐标，完成该低慢小目标的检测与识别。


2.根据权利要求1所述的基于最佳解调算子的悬停低慢小目标检测方法，其特征在于，所述S1中对该回波信号进行预处理，得到预处理后的回波信号包括：
利用一个长度为L的浮动矩形窗将接收到的所述回波信号的离散傅里叶变换结果分解为一组互不重叠的分序列，得到N/L个预处理后的回波信号序列，其中，N为所述回波信号的序列长度。


3.根据权利要求2所述的基于最佳解调算子的悬停低慢小目标检测方法，其特征在于，所述S3中所述解调算子φ(n)满足以下关系：





4.根据权利要求3所述的基于最佳解调算子的悬停低慢小目标检测方法，其特征在于，所述S4中构建出一特定大小的参量空间Г满足以下关系：



其中，Γn为第n个分序列块的子参量空间，n小于N/L；xL(n)为预处理后的回波信号；U、V及Q分别为所述S4中目标的振幅ρ、角频率ω及初始相位在一搜索范围内的搜索个数。


5.根据权利要求4所述的基于最佳解调算子的悬停低慢小目标检测方法，其特征在于，所述S5中检测所述参量空间中是否存在低慢小目标包括：
判断所述S4中所述参量空间的绝对值与预设的恒虚警检测阈值的大小，若所述参量空间的绝对值大于所述预设的恒虚警检测阈值，则该参量空间中存在低慢小目标；否则，不存在，重复执行S4～S5，直至该搜索精度和搜索范围中所有搜索点检测完毕为止。


6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋晨，汪丙南，周良将，丁赤飚，吴一戎，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11