基于STAP的机载雷达运动目标检测技术研究.doc

基于基于 STAPSTAP 的双基雷达运动目标检测技术研究的双基雷达运动目标检测技术研究一、空时自适应处理一、空时自适应处理在机载雷达中，由于载机平台的运动，处于不同波束角度的反射体的回波包含不同的多普勒频移，杂波回波的多普勒频谱宽度决定于雷达平台速度、天线波束方向及宽度传统的杂波消除手段将多普勒频率作为区分目标和杂波的唯一标准，并通过直接滤除多普勒频谱中杂波回波占据的频带而实现杂波消除而雷达运动引起的杂波频谱展宽，使得杂波可能与运动目标的频谱重叠，在滤除杂波的同时会将目标也滤除了空时自适应处理(STAP)是非常有效的杂波消除和运动目标检测手段STAP 将杂波回波看做在方位角度(空间)和多普勒频率(时间)平面上的二维分布的信号，它能根据杂波回波在空时平面的分布，自适应地调整二维空时滤波器响应，补偿平台运动引起的多普勒频谱展宽，最大限度地自适应杂波，并在空时平面内留下充足的自由空间用于运动目标检测1、空时信号模型空间维：图 1 为机载阵列雷达的空间几何关系图不失一般性，可假设雷达平台向沿 x 轴方向运动，并假设 z 轴方向为 0方位方向图中口为高度角，Rs为斜距，Rg为地距，φ 为方位角，vp为平台速度。

图 1 机载阵列天线的几何关系先忽略平台运动造成的影响，来考察相对于阵列中心 O 的坐标为 xi、yi和 zi的某一传感器该传感器接收到来自地面某一散射体的信号，它相对于阵列中心的相位移动为（1）其中 N 为阵列元素的个数接收信号经过解调和匹配滤波后应为（2）其中 θ=arcsin(H/Rs)，且 Ar=squar(2Pr), Pr为接收功率，它与发射机功率、双程传播 特性和散射体反射特性等雷达距离方程因子有关为了方便仿真，可以用下式来表示传感器方向图（3）（4）其中，角度 φ0和 θ0表示传感器方向图的峰值方向对于前视阵列水平视角 φ0 = 0对于侧视阵列 φ0 =90而对于垂直方向的视角，可始终使 φ0 = 0时间维：在脉冲多普勒雷达系统中，多普勒频率是通过观测发射机发射的相干脉冲串回波信号问相位差异而获得的若发射信号为（5）其中 T 是脉冲重复间隔，M 是发射脉冲串的个数，ωc是载波角频率，E(t)是发射波形的包络，R[·]表示求取包络T 的倒数是脉冲重复频率 fRF=1/T因此，运动目标回波的接收信号(经过解调和匹配滤波)为（6）vr为目标相对于雷达的径向速度如果 E(t)表示的脉冲长度相对于 T 很短，则接收信号可以简化为（7）1．1 杂波块回波信号在图 1 的几何配置中，地面某一静止散射体在天线相位中心的接收信号为（8）对于位于 xi、yi、zi处的阵列单元，由于已经假定雷达平台沿 x轴方向运动，则（9）对于等间距阵列有（10）其中 dx，dy，dz分别是阵列在 x，y，z 轴方向上的间距。

1．2 运动目标的回波信号对于径向速度 vrod的运动目标，回波信号为（11）其中，目标径向速度 vrod与目标-雷达间几何关系有关，还与目标速度和所处角度 φi有关一般而言，该式还应包含目标速度切向分量所构成的二次相位项但如果距离很大且 M 很小，二次相位项可以忽略如果在观测时间闻隔内目标方位角变化可以忽略，则目标速度vrod可以视为恒定不变的当脉冲系列比较短的时候，我们可以这样近似而当脉冲系列比较长的时候，特别是在合成孔径雷达应用中，我们必须考虑雷达和目标间的相对运动引起的雷达和目标间的几何关系的变化在这种情况下，在不同的脉冲间隔内 vr也是不断变化的用于计算改善因子和功率谱的空时信号导向矢量 s 具有和式（11）完全一样的形式在计算改善因子和功率谱时，往往假定处理器和期望信号完全匹配，这样可以获得最优杂波抑制性能的最佳测度因此，s 既可以用作期望信号又可以用作空时匹配滤波器空时导向矢量 s 可以进一步分解为波束形成器 b 和多普勒滤波器 d（12）“”为 Kronecker 积分解后，视向为 φL的波束形成器为（13）分解后的多普勒滤波器又可以称为速度滤波器，为（14）2、最优空时自适应处理器最优空时自适应处理器即完全的自适应处理器，所谓完全(fully)是指在杂波抑制过程中，阵列单元数和回波脉冲数所决定的自由度被完全保留和利用；所谓自适应(adaptive)是指杂波抑制是基于实际接收的杂波数据的，即基于杂波协方差矩阵估计的。

自适应的杂波抑制技术可以补偿雷达系统的各种内在的系统误差最优空时自适应处理器的推导过程及结果和第二章一维的最优波束形成器和最优多普勒滤波器完全二样，都是基于最大化 SNR 而进行的最优空时自适应处理器为（15）S 为导向矢量，即式（11） ，用于对所有可能的方位角度和多普勒频率进行搜索，可以将之表示为（16）它包含 M 个子矢量，每个子矢量即是一个空间维导向矢量，即式（13） R 为空时协方差矩阵，它是杂波、人为干扰和噪声协方差矩阵之和，即（17）空时协方差矩阵具有块状 Toeplitz 结构（18）子矩阵 Rm，m=1,…，M 是 M×N 维空间协方差矩阵，Ro是同一时刻测得的空间协方差矩阵，R 是相邻两个脉冲间的空间协方差矩阵空间信息包含在同一子矩阵之内，而时间信息包含在不同的子矩阵之间最优空时自适应处理器的原理、结构如图 2 所示图中，N 个天线在空间维对后向散射波场进行采样，每个阵列通道都包含独立的放大器、复解调和 AD 转换等器件在每一通道内，利用移位寄存器存储时序回波采样，即得到空时自适应处理器的时间维信息所有的空时数据先由空时协方差矩阵的逆进行杂波和干扰抑制，然后进入空时匹配滤波器。

空时匹配滤波器的系数是式（11）表示的参考信号的系数，多普勒滤波必须对所有可能的多普勒频率同时处理，即使用多普勒滤波器组，以在整个方位角度一多普勒平面内搜索运动目标图 2 最优空时自适应处理器多普勒滤波器组的输出信号经过某一测试函数后，然后可以进行检测和显示一种常用的测试函数为（19）该测试函数被称为多普勒处理器，广泛地应用于实际系统中对于高斯噪声环境和形式确定的目标信号，离散形式的似然比测试函数为（20）式中，Io为修整的 Bessel 函数，该式对白噪声和有色噪声都是接近最优的该处理器称为限制平均似然，μ 影响多普勒通道数，通常可以选择 1 或 2STAP 处理器的有效性和性能可以用改善因子(improvement factor,IF)来衡量改善因子是处理器输出端 SNR 和输入端 SNR 之比，即（21）空时自适应处理器的抑制杂波原理如图 3 所示为了抑制杂波，我们可以采样三种滤波方式：～维的时域滤波(多普勒滤波)、一维的空域滤波(波束形成)和空时二维滤波将方位一多普勒杂波谱在方位余弦轴和多普勒轴上投影后上下翻转，即分别是一维空域滤波器和时域滤波器对于图中的快速目标和慢速目标，其投影分别处于时域滤波器的通带和阻带，时域滤波器可以将快速目标从杂波中分离出来，而只能将慢速目标当作杂波滤除掉。

快速目标和慢速目标在空域滤波器中的投影都处于阻带，空域都无法从杂波中分离出来一维的空域滤波器和时域滤波器都具有很宽的阻带，对于图中慢速目标，都无法将之从杂波中分离出来空时二维滤波在整个方位一多普劝平面进行滤波，沿着杂波谱的对角脊线方向形成一个很窄的凹口．该凹口可以恰到好处地消除杂波，并将慢速目标保留在通带，而被检测出来图 3 空时杂波潍除原理二、双基雷达二、双基雷达双基机载或星载雷达系统是当前雷达界研究的热点双基雷达相对于单基雷达具有很多优点双基雷达由于收发分置，可以利用目标或地域的非后向散射信息进行检测或成像，可以获取比单基雷达更为丰富的信息双基雷达的发射机可以在远离战区在相对安全的区域工作，而接收机只接收信号，没有辐射，可以靠近战区或危险区域工作，故双基雷达系统可以隐蔽、安全的工作，接收机很难被敌方有效地干扰把无人机(UnmannedAerial Vehicle，uAv)用作无源接收机，具有更高的安全性，是一种极具潜力的双基配置形式双基雷达上述优点的获得是以系统复杂性为代价的作为当前的研究热点，双基雷达系统有着很多亟待突破的关键技术其中收发系统的同步、运动补偿和信号处理等问题最为突出。

STAP 技术可用于双基雷达系统进行运动目标检测，但双基雷达杂波的空间特性和频率特性比单基雷达杂波复杂很多，使得杂波抑制更为困难1、双基雷达 STAP 最优处理器机载双基雷达空间几何关系如图 4 所示接收机位于点 R，相对于地平面的高度为 HR，发射机位于点 T，高度为 HT接收机沿 x轴飞行，速度为 vR，发射机的飞行速度为 vT某一发射脉冲经过发射斜距 RsT，到达地面一点 P，该脉冲的反射脉冲经过接收斜距 RsR到达接收机这样，接收回波的多普勒频率为（22）式中，第一部分描述发射单程多普勒频率，第二部分描述接收单程多普勒频率以 δR和 δT为接收机和发射机的飞行方向在图2 中我们假设如 δR=0如果 vT=vR，δT=δR，θT=θR，φT=φR，则式（22）回归为单基情形时的多普勒频率用两倍 PRF 对多普勒频率进行归一化，得到的归一化多普勒频率为（23）多普勒频率或归一化多普勒频率可用来描述相邻脉冲间接收信号的相位差异与单基雷达 STAP 一样，我们把双基雷达的相邻通道间的相位差异定义为归一化空间角度，或归一化空间频率，即（24）式中，d 为通道间间距，λ 为波长，αR为来波方向和接收天线轴线形成的锥角。

图 4 双基雷达空间几何关系发射机发射 M 个相干脉冲，接收机在每一离散的距离门，对 N个天线单元接收的每一个脉冲进行采样可以把这些空间、时间和距离的采样系列看成 M×N 维的距离系列，并称之为数据快照(snapshots)每一 M×N 维快照对应着参数为 ， 和 R2w，(双程距离)的某一散射体(目标或杂波块)，并且可以表示为 MN×l 维矢量（25）式中，βr是与雷达方程有关的因子，s( ， )是 MN×I 维导向矢量（26）式中“ ”表示 Kronecker 积，b( )是 N×1 维空域导向矢量，d( )是 M×l 维时域导向矢量，它们可以分别表不为（27）（28）MN×l 维的杂波快照 xc( ， )是以方位角 φ 为参数，对地面等距离环内杂波快照 x( ， )进行积分而得到的，即（29）由于 βr（φ）是随机过程，故 xc是随机矢量，且假定该随机过程是静态的具有最优杂波抑制能力的最优处理器加权可以用 MN×l 维矢量表示（30）式中，R=E{xx′}是杂波协方差矩阵 Rc=E{xcxc′}和噪声协方差矩阵 Rn=E{nn′}之和，且噪声在空域和时域都是白噪声在实际应用中，在每一距离 R2w，都需要单独估计 R。

对于第 l 个距离门，R的最大似然估计为（31）式中，Sl为邻近快照数据集，k 的范围选择为 l-O．5(Nl-1)＜k＜l+O．5(Nl-1)，Nl是数据集 Sl空间大小，x（k）和 R（k）分别是第 k 个距离门的快照和采样协方差矩阵当且仅当杂波脊独立于距离，才是无偏估计式（30）最优处理器所得的改善因子为（32）在实际情况中，STAP 处理器的性能受到估计误差及式（31）中R（k）对距离的依赖的影响，很难达到式（32）表示的最优性能2、双基雷达距离特性在机载双基雷达中，目标的距离特性通常采用目标至收发天线相位中心的距离和来描述因为处在收发波束照射区域的任意两个(或者多个)目标，只要它们各自到收发天线相位中心的距彦和相等，那么它们的回波信号都同时到达双基雷达接收机这样，对于给定的收发相位中心，所有到收发相位中心距离和相等的点的集合，是一个以收发天线相位中心为焦点的椭球面由于发射平台和接收平台通常处在不同的高度上，椭球的轴(即收发天线相位中心的连线)将不与地面平行假设平坦地面为零高度，发射平台高度为 HT，接收平台高度为 HR，以收发天线相位中心连线在地面的投影的中心 0为原点，以投影线为 X 轴，在地平面按右手法则建立直。