弹道目标微动特征分析与提取方法
基于时频图的微动目标运动参数提取和特征识别的方法
ｔ ｅｍ ｉｓｌ ｅ ｔｆ ａ ｉ ｎ Ｔｈ ｉ ｌ ｔｏ ｅ ｕ ｔ ｎ ｈ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｒ ｓ ｌｓｖ ｌ ａ ｅｔ ｅｅ ｆ ｃ ｉ ｅ ｅ ｓｏ ｅ ｒ ｔｃ ｌ ｈ ｓ ｉ ｉ ｎ ｉｉ ｔｏ ． ｅｓ ｍｕ ａ ｉ ｎ ｒ ｓ ｌｓａ ｄ ｔ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉｉ ｅ ｕ ｔ ａ ｉ ｔ ｈ ｆｅ ｔ ｎ ｓ ｆ ｈ ｏ ｅ ｉａ ｅｄ ｃ ｏ ｄ ｖ ｔ
１ 引言
弹道 导弹 防御 面 临 的环境和 技 术 日益 复 杂 ，如 何 实现 在导 弹 自由飞行段 和再 入段 的预 警和 识别 ， 并 引导我 方导 弹进行 拦截 ， 是弹 道 导弹防御 的关键 。
动。文献 ［根据导弹回波特性利用倒谱的方法，在 ９ 】
单一 运 动方 式下 可 以提 取 弹头 的运 动信 息 。与 以上 文献 不 同 的是 ：本文 在 多散射 中 心模 型下 ，分别对 导 弹在 白旋 与进 动 时回波 以及 其 时频变 化 的特性进 行 理论研 究 和分 析 ，提 出 了简 单有 效 的方法 提取 目 标 的运 动参 数 ，解决 了多散射 点 弹头在 复杂运 动状 态下 的运 动 参数 提取 的 问题 。在 此基础 上 ，提 出波 形熵 的特 征 用 于实 际 中弹头和 诱饵 的识 别 。识别 结 果表 明该 方法 简单有 效 。
第３ ２卷 第 ８ 期
２１ ０ ０年 ８月
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Ｖｂ ． ２ １ ＮＯ． ３ ８
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Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｅ ｔ ｏ ｉ ｓ＆ Ｉ ｆ ｒ ａ ｉｎ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｒ ａ ｆＥｌ ｃ ｒ ｎ ｃ ｎ ｏ ｍ ｔｏ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ
基 于时 频 图 的微 动 目标 运 动参 数 提 取 和特 征识 别 的方 法
采用ISAR像估计弹道目标微动特征的方法
采用ISAR像估计弹道目标微动特征的方法陈蓉;冯存前;贺思三;饶驿【摘要】逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像序列可以反映弹道目标在微动周期内的姿态变换及结构特征,本文在此基础上提出一种利用ISAR像序列估计弹道目标微动特征的方法.首先基于relax算法提取较强的散射点,并采用距离-多普勒方法成像,然后利用灰度匹配算法对ISAR图像进行匹配,以提高微动周期估计精度.通过分析散射点在成像平面上的投影关系从而建立散射点空间坐标与目标微动特征之间的联系,并根据散射点在ISAR图像序列上的相对位置差值与散射点空间坐标的表达式,估计目标的微动参数.最后,仿真验证该方法的可行性与有效性,仿真结果表明该方法估计精度较高.%Inverse synthetic aperture radar image (ISAR) sequences could show the attitude variation and structural characteristic of ballistic targets in a micro-period.Based on ISAR image sequences, a method for extracting micro-motion features of ballistic targets is proposed.Stronger scattering points are extracted through the relax algorithm after which the distance-Doppler method is introduced for imaging.Based on the gray-scale matching algorithm, the match of ISAR images is carried out to improve the precision of estimation for the period of micro-motion.The relationships among projections of scattering points over the imaging plane are analyzed to describe the relationships between the coordinates of scattering points and the micro-motion features of targets.Then the micro-motion parameters are estimated through analyzing the relationships between the positions of scattering points in ISAR images sequences and the coordinates of scatteringpoints.Simulations are carried out to test the feasibility and validity of the method, simulation results show that this method has high precision.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2017(039)007【总页数】6页(P1500-1505)【关键词】宽带雷达;逆合成孔径雷达像;微动特征提取;relax算法;灰度匹配算法【作者】陈蓉;冯存前;贺思三;饶驿【作者单位】空军工程大学防空反导学院,陕西西安 710051;空军工程大学防空反导学院,陕西西安 710051;信息感知技术协同创新中心,陕西西安 710077;空军工程大学防空反导学院,陕西西安 710051;空军工程大学理学院,陕西西安 710051【正文语种】中文【中图分类】TN953弹道目标识别是防空反导的关键。
组网雷达下的弹道目标三维微动识别
第15卷 第2期太赫兹科学与电子信息学报 Vo1．15，No．22017年4月 Journal of Terahertz Science and Electronic Information Technology Apr．，2017 文章编号：2095-4980(2017)02-0206-05组网雷达下的弹道目标三维微动识别王宇晨1，雷 腾2，胡晓伟1，徐培胜3(1.空军工程大学 防空反导学院，陕西 西安 710051；2.中国人民解放军95899部队，甘肃 酒泉 735018；3.中国人民解放军93575部队，河北 承德 067000)摘 要：基于组网雷达的多视角特性，研究了弹道目标的三维微动识别。
建立了有翼、无翼锥体目标在进动、摆动和滚动形式下的微动模型，理论分析了各种微动目标的距离信号形式，得到了不同微动目标的频域特征，在此基础上提出了基于组网雷达多视角频域积累的微动类型识别方法。
实验验证了该方法的有效性。
关键词：弹道目标；组网雷达；三维微动；目标识别中图分类号：TN957.51文献标志码：Adoi ：10.11805/TKYDA201702.0206Ballistic targets recognition based on three -dimensional micro -motion in radar networksWANG Yuchen 1，LEI Teng 2，HU Xiaowei 1，XU Peisheng 3(1.Air and Missile Defense College, Air Force Engineering University，Xi ’an Shaanxi 710051，China；2.Unit 95899 of the PLA，Jiuquan Gansu 735018，China；3.Unit 93575 of the PLA，Chengde Hebei 735018，China)Abstract：The three -dimensional recognition method based on radar networks is studied. Micro - motion models are built for precessing, swinging and spinning cone -shaped targets with and without empennages. Then the micro -ranges of all the targets are analyzed, and their frequency characteristics are obtained. Furthermore, one classification method is put forward based on frequency integration in multi -view. This method is validated to be effective by experiments.Keywords：ballistic target；radar networks；three -dimensional micro -motion；target recognition微动信息是进行弹道导弹识别的一个重要依据[1]。
基于微动特征的弹道导弹目标识别仿真分析
第30卷第1期弹箭与箭导学报V01．30No．1 2010年2月Jour nal of Projectiles。
Ro ckets．Mi ssile s’a nd G u i d a n c e F e b2010基于微动特征的弹道导弹目标识别仿真分析，王晓楠1，高山1，刘维健2(1空军工程大学导弹学院．陕西三原71380012国防科学技术大学．长沙410073) 摘要：为解决弹道导弹防御系统中真假目标识别的闻题．引入了微多普勒概念．分析了弹道目标微动的原理；建立了目标不同微动情况下的雷达回波和微多普勒模型。
针对不同的微动给出了相应的微动参数提取方法．通过仿真得到的目标微动特征为弹道导弹真假目标识别提出了依据．关键词：弹道导弹；微动I微多普勒；参数提取中国分类号：T J761．3文献标志码：ASimulation Analysis of Ballist ic Missile T ar g e t RecognitionBas ed o n Characteristics0f Micro-motionWANG X i a o n a n x。
G A O Shanl，1．1U We iji ans(1T h e Missil e In st i t ut e．A i r Fo rce E ngi nee rin g Un iv ers it y．Sh aa nxi S a n y u a n713800·C h i na；2N at io na l U ni ve rs ity o f Defense Tec hnologyt C h a n g s h a410073。
Ch ina)A bs t r a ct：T o s ol v e t h e pro b l e m of the r曲I false t ar g e ts d is c r im i n at i o n in bal li sti c missile defens e syste m．t he c on ce pt of m i c r o-Dopp ler i s brought forw ard a n d the principle of mic r o-m ot io n t a r g e t is analyzed．Based th e se th e m o d e l of ra da r ec ho a nd m i c r o-Dopp ler bu i lt in the of different mi cr o-m ot i o n ch ar a ct e ri s ti c s．An d t hen t h e corr espo nding methods of extracting micro-mo·t／on p ara met er given．The characteristics of micr o-m ot i on tar g e t W h i c h given b y simul at io n ex pe r im e nt s，ca n be u s edn e w bEIsis f or t h e discrim ina tio n of the r ed f a ls e ta r ge t．Keywords：ballistic missile m ic r o-m o t io n；m i cr o-D o p pl e r；p ar a m et e r extractionO引言如何从复杂的目标背景中有效的识别出真弹头r是弹道中段目标识别的核心任务。
弹道目标移动散射点模型的微多普勒特征研究
弹道目标移动散射点模型的微多普勒特征研究微多普勒散射是人们对灰尘粒子或者微粒子的分布和运动轨迹的研究，在空间科学及应用中具有重要的意义。
目前，微多普勒技术的应用越来越广泛，在轨道和弹道领域都有广泛的应用，如弹道目标模型的研究。
由于微多普勒散射运动的特性，可以使得弹道目标的运行轨迹和特性有更加复杂的层次，从而提高弹道攻击的难度和准确性。
为了充分利用微小粒子的运动特性，有必要对微多普勒特性进行详细的研究。
1.2的本文的研究目的，是分析并建立一种弹道目标移动散射点模型，并通过数值仿真分析，得到弹道目标的微多普勒特性。
二、理论分析2.1论概念微多普勒（Micropulse）是指灰尘粒子或者微粒子在电磁场作用下，以一定频率或者不均匀频率发生散射运动，即近似于类似于正弦运动，但是其频率变化和衰减幅度不断改变。
微多普勒可以用来研究灰尘粒子或者微粒子的运动特性，它与常规多普勒不同，其频率十分小，远小于电磁波的范围，也小于频谱分析的范围，因而又称为微多普勒。
2.2多普勒力学微多普勒的力学特性涉及到灰尘粒子或者微粒子运动的几何特性，如曲线，折线，螺旋等。
针对不同的力学运动特性，可以衍生出不同微多普勒特征，进而可以将微多普勒粒子的分布和运动过程进行二次描述，从而得出微多普勒的力学特性。
2.3多普勒特征微多普勒特性可以用来描述灰尘粒子或者微粒子在电磁场作用下的散射运动状态，如频率、幅度变化等。
针对不同的运动状态，可以得到不同的特征，如散射特征矩阵、散射频率变化率、散射幅度变化率、散射相位变化率等。
三、研究方法3.1道移动散射点模型为了开展微多普勒特性的研究，首先需要建立一种弹道目标移动散射点模型。
该模型基本上和常规的弹道移动模型一致，但是加入了微弹道参数，其中包括灰尘粒子及微粒子的散射运动方程，以及微多普勒特征参数。
3.2型数值仿真然后，通过数值仿真来检验模型的可行性，以便得到可靠的运动特性参数。
该模拟软件由Fortran开发，输入参数包括空气密度、目标初始速度、灰尘粒子或者微粒子散射特性，运行后可以得到空间位置及曲线特性。
弹道导弹在飞行各阶段中的弹道特征和目标特性是什么
弹道导弹在飞行各阶段中的弹道特征和目标特性是什么？不同类型的弹道导弹，其飞行各阶段中飞行轨迹、速度和加速度差异较大。
助推段是弹道导弹最脆弱的阶段，其红外和雷达特性非常明显，飞行速度较慢。
这个阶段还没有产生碎片，也没有释放诱饵等突防装置，目标识别问题不突出。
远程弹道导弹助推段时间约为3-6分钟。
各国都想法设法缩短防御能力最弱的助推段飞行时间，例如俄罗斯“白杨”助推段飞行时间已低于45秒，可在大气层内实现关机，降低了助推高度。
中间飞行段是弹道导弹中最长阶段，典型远程弹道导弹的中间段飞行时间约15-20分钟，通常这时射程10000公里的导弹的弹头飞行弹道最高点达到1 300公里。
由于没有大气阻力，这一阶段弹头、诱饵、整流罩、母舱和碎片残骸等，均在弹道附近伴随弹头高速运动，在整个中间飞行阶段形成一个目标群，扩散范围达几公里。
如何从干扰团中识别出真弹头并有效拦截，是反导系统的核心任务。
再入段持续时间一般为60-90秒。
通常，射程10000公里的导弹再入速度为7.2马赫。
在该阶段，由于大气阻力，目标群中伴随弹头飞行的碎片、轻质诱饵、箔条等会因摩擦被烧毁或降速而被大气过滤掉。
只有少数经过专门设计的重诱饵呈现出类似弹头的运动轨迹。
反导雷达需要识别的对象有哪些？首先是碎片。
由于导弹飞行中需要不断抛弃不必要的部分，以增大动力效率，加之其各种分离机构多采用了爆炸螺栓等方式，其飞行中必然产生大量碎片。
其次是诱饵。
弹头诱饵包括涂有金属层的气球、轻型充气或刚性复制诱饵等。
假目标与弹头形状几乎相同，这是一种简单、廉价的高空诱饵。
用薄塑料制成，包覆以金属箔、条或丝网。
一枚导弹可以携带许多这样的气球，并在导弹升空至大气层外时释放，然后充气成型，并跟随弹头沿弹道飞行到再入点。
这种诱饵进入大气层时，急剧减速并在高空解体，从而使弹头容易在大气层内被识别出来。
另一种是轻质电子诱饵就是金属箔条，这实际是一种电子对抗措施。
此外，干扰机也会制造假目标。
利用宽带回波的目标微动参数提取方法
第35卷第2期2021年4月空军预警学院学报Journal of Air Force Early Warning AcademyV ol.35No.2Apr.2021收稿日期：2021-03-23作者简介：马超(1984-)，男，高级工程师，博士，主要从事雷达系统工程、雷达成像与目标识别等研究．利用宽带回波的目标微动参数提取方法马超1，李中林2，吴道庆1，王其冲1（1.南京电子技术研究所，南京210039；2.空装驻南京地区第一军事代表室，南京210039）摘要：高速目标平动补偿是弹道目标微动特征信息提取中一个较难解决的问题．利用弹道导弹宽带回波信号，提出了一种基于散射中心极化散射特性的非相干宽带回波对齐方法，通过极化相似性参数实现散射点中心对齐，并利用目标散射中心的高分辨一维距离像走动提取瞬时微动参数，对目标的尺寸和微动参数进行估计．仿真结果表明，该方法可以有效地在较低信噪比下实现包络对齐与微动参数提取，为后续工程化应用奠定了理论基础．关键词：瞬时微动参数；弹道目标；包络对齐；极化相似性参数中图分类号：TN957文献标识码：A文章编号：2095-5839(2021)02-0096-06弹道导弹具有射程远、速度快、精度高、突防能力强、杀伤威力大、效费比高等优点[1-2]，自问世以来即成为拥有者手中的“杀手锏”．仿形诱饵等假目标与弹头伴飞，运动特征、外形尺寸、电磁辐射等特性相似，在复杂突防场景下的有效识别是世界性难题．弹头由于稳定再入的需要，一般严格进行姿态控制，微运动很小，或者进行幅度很小周期很长的进动．碎片由于爆炸力瞬时力矩的作用，会进行快速翻滚；而仿形诱饵要模仿弹头运动，释放时有意使其自旋，但由于释放时的扰动力和内部膨胀力的作用，加上质量小，仿形诱饵会出现较大幅度的进动，即进动的锥旋角较大，且进动频率大，因此，微运动特征是区分真假弹头的有效途径之一[3-4]．利用宽带和窄带回波提取目标微动参数的研究日益成熟[4-14]．在利用窄带回波估计微动参数方面，文献[11]针对旋翼类目标特征参数提取问题，提出利用逆Radon 变换估计旋翼目标微动参数的方法，在不同信噪比条件下均能实现对参数的稳健估计．文献[12]提出了一种EM 算法分离散射点微多普勒并进行微动参数估计的方法，在弱散射点信噪比条件下，可估计出目标的尺寸和进动角等参数．在利用宽带回波提取微动参数方面，由于导弹目标运动速度很快，同时，要提取有效特征需要的时间较长，平动引起的包络走动非常严重，且单脉冲回波的信噪比较低，实现低信噪比条件下的高速目标的平动补偿是一个较难解决的问题．文献[13]提出了群目标轨迹分离、重心法和时频分析相结合的宽带弹道高速群目标运动精补偿的方法，利用所得微动参数对目标信号进行精确的运动补偿．文献[14]针对传统的微多普勒特征提取技术难以解决多目标分辨和微动参数估计这一问题，提出一种曲线交叠外推的微动多目标宽带分辨算法，利用各个分量信号微动曲线的微动特性差异实现多目标分辨．美国林肯实验室研究表明宽带雷达在弹道导弹目标识别中更具优势[4]．宽带雷达具有较高的距离分辨率，而弹头目标上的散射中心个数较少[6]，当雷达带宽达到1GHz 时，可将目标体上的散射中心完全分辨开来．随着目标的微动，目标上不同位置的散射中心的径向距离的变化都各不相同．据此，如果对各个散射中心的径向距离进行清晰观测，则可从距离走动轨迹中提取目标的微动参数．本文利用弹道导弹宽带回波信号，提出了基于散射点极化特性的非相干宽带回波对齐的微动参数提取方法．该方法利用极化相似性参数实现散射点中心对齐，通过目标散射中心的高分辨一维距离像走动轨迹提取瞬时微动参数，对目标的尺寸和微动参数进行估计．最后仿真结果验证了方法的有效性．1进动弹头一维像投影模型锥体弹头进动示意如图1所示，雷达坐标系O ′UVW ，雷达位于坐标原点O ′；目标本体坐标系Oxyz 固联于目标本身，坐标原点O 为目标质心，目标沿z 轴放置，随着目标的姿态运动而运动；参考坐标系OXYZ 的坐标原点与目标本体坐DOI:10.3969/j.issn.2095-5839.2021.02.004第2期马超，等：利用宽带回波的目标微动参数提取方法97标系相同，初始时刻，目标本体坐标系与参考坐标系完全重合．因此，相对于雷达坐标系，目标本体坐标系同时存在质心平动和姿态运动，参考坐标系则只有质心平动．假设进动角为θ，自旋轴为z 轴[001]T ，锥旋轴[0sin θcos θ]T 与自旋轴同在YOZ 平面上，设自旋角频率为ωs ；锥旋角频率为ωc ；雷达位于O ′处，雷达视线OO ′到z 轴夹角为φ，雷达视线矢量为r LOS =[0sin φcos φ]T．ＵＶＷＸＹＺＰ０Ｐ１Ｐ２ｚ雷达视线锥旋轴Ｏ＇Ｏ图1锥体弹头进动示意图对于理想点散射体模型而言，弹头散射点的绝对位置是固定的，设弹头表面上任意散射点i 在OXYZ 坐标系初始位置坐标(观测时间t 0=0)为r 0=[x y z ]T ．在观测时间t 时刻，i 点的位置坐标为r i (t )=[x t y t z t ]T ．r i (t )=R c (t )R s (t )r 0(1)式中自旋旋转矩阵R s (t )和锥旋旋转矩阵R c (t )分别为R s (t )=éëêêùûúúcos(ωs t )-sin(ωs t )0sin(ωs t )cos(ωs t )0001(2)R c (t )=éëêêêêêêùûúúúúúúcos(ωc t )-cos θsin(ωc t )sin θsin(ωc t )cos θsin(ωc t )cos 2θ(cos(ωc t )-1)+1sin θcos θ(1-cos(ωc t ))-sin θsin(ωc t )sin θcos θ(1-cos(ωc t ))sin 2θ(cos(ωc t )-1)+1(3)散射点i 到雷达的径向距离为R i (t )=R 0-r i (t )|radial =R 0-(r i (t ) r LOS )(4)式中，R 0为目标平动运动的初始位置，(r i (t ) r LOS )为r i (t )和r LOS 的内积．单个散射中心的瞬时位置在雷达视线上投影为r i (t )|radial =(r i (t ) r LOS )=[-sin(θ-φ)sin(ωc t )cos(ωs t )+(cos θ(1-cos(ωc t ))sin(θ-φ)+sin φ)sin(ωs t )]x +[sin(θ-φ)sin(ωc t )sin(ωs t )+(cos θ(1-cos(ωc t ))sin(θ-φ)+sin φ)cos(ωs t )]y +[sin θ(1-cos(ωc t ))sin(φ-θ)+cos φ]z(5)由式(5)可知单散射点的瞬时位置是自旋角频率和锥旋角频率以及其和差角频率的正弦的线性和时变函数，因此，通过提取单散射点瞬时位置变化r i (t )|radial 可估计出自旋和锥旋角频率．2基于包络对齐的目标微动参数提取基于宽带回波的微动参数提取流程框图如图2所示．由于弹道导弹目标高速运动，在各脉冲间存在距离走动，因此需对宽带一维距离像进行包络对齐．包络对齐后进行非相参积累与强散射点目标的恒虚警率(CFAR)检测，然后提取出强散射点的位置，利用锥体弹头散射中心的一维距离像投影尺寸变化，提取目标微动参数．图2基于宽带回波的微动参数提取流程框图2.1基于散射中心极化散射特性的宽带回波对齐对于相干回波的对齐，可以将相干回波沿距离维相加，将得到的数据利用窄带的方法估计出目标的平动参数(速度、加速度、加加速度等)，然后利用得到的平动参数进行平动补偿，从而达到回波对齐的目的．对于非相干宽带回波，在散射中心数目较少的情况下，传统的包络对齐方法(如最大相关、熵最小准则等)将失效，基于此，本文提出了基于散射中心极化散射特性的宽带回波对齐方法．该方法主要是通过Capon 方法与幅度和相位估计(APES)方法联合处理后得到目标的超分辨距离像和各散射中心的极化散射矩阵，然后计算散射中心极化散射矩阵的能量相似性参数和结构相似性参数，计算前后时刻相似性参数的相关性，将相关性最大的散射中心平移到同一个距离单元中．2.1.1Capon 方法和APES 方法相干极化散射中心目标的信号模型描述为x pq (n )=åm =1Ms pq m e -j4πf n r m /c+u pq (n )n =1 N(6)式中，s pq m 表示目标极化矩阵元素，r m 为第m 个散射点在本体坐标系中的距离，f n 为频率，c 为光速，u pq (×)为噪声，M 为散射点个数，N 为采样点数．将式(6)写成矩阵形式：X =As +u(7)式中，X 为N ´3矩阵，对应测量的全极化信息；s 为M ´3矩阵，是目标散射中心的极化散射矩空军预警学院学报2021年98阵；A =[a (r 1) a (r m ) a (r M )]T 为N ´M 导向矢量矩阵，表示对应目标散射中心的位置信息，a (r m ) =[e-j4πf 1r m /ce-j4πf 2r m /ce-j4πf N r m /c ]T 为第m 个散射中心对应的导向矢量；u 为N ´3噪声矩阵．Capon 方法估计的功率谱可表示为P capon(r )=(a H l(r )R -1la l(r ))-1(8)式中，a l (r )为a (r )中第l 行到第N -L +l 行的子向量；H 表示复共轭转置；R l 可以利用滑窗计算，即R l =ål =1LX l X Hl(L 为目标信号模型阶数，X l为X 中第l 行到第N -L +l 行的子阵)．由Capon 方法得到散射中心的数目和位置后，利用APES 方法计算散射中心的极化散射矩阵，可表示为a (r )=a H (r )Q -1Y r /(a H (r )Q -1a (r ))(9)式中Y r =ål =1LX l ej4πf l r /c(10)Q =R -Y r YHr(11)2.1.2极化相似性参数定义2个散射矩阵S 1和S 2之间的结构相似性参数：r (k 1 k 2)=|k H 1k 2|2/(||k 1|| 22 ||k 2||22)(12)式中，k j (j =1 2)为由散射矩阵S j 的Pauli 基矢量化得到，||×||2表示矢量的2-范数．定义2个散射矩阵S 1和S 2之间能量相似性参数：r (M 1 M 2)=åi j =14M 1ij M 2ij /(||M 1|| 2F ||M 2||2F )1/2(13)式中，M j (j =1 2)为散射矩阵S j 的Mueller 矩阵，||×||F 表示矢量的Frobenious 范数．2个散射中心的极化相似性参数定义为r (S 1 S 2)=λr (k 1 k 2)+(1-λ)r (M 1 M 2)(14)式中，λÎ[]0 1；r (k 1 k 2)表征了极化散射矩阵的结构信息，r (M 1 M 2)表征了极化散射矩阵的能量信息．因此给出的极化相似性参数同时具有散射矩阵的结构信息和能量信息．当λ>0.5时，r (S 1 S 2)表征极化散射矩阵的结构信息多一些，反之，r (S 1 S 2)表征极化散射矩阵的能量信息多一些．2.2基于散射中心走动的微动参数提取对于轴对称的光滑锥体目标而言，其散射特性主要由球冠以及底部边缘散射中心构成．假设目标进动时，进动轴与雷达视线的夹角为γ，目标的散射中心1与散射中心2的距离为d ，两散射中心所在直线与目标轴线夹角为α，进动角为θ．可进一步简化式(5)，如果2个散射中心为锥顶和锥底边缘，α为半锥角，则2个散射中心在雷达视线上的最大距离和最小距离分别为l max =d cos[(γ+α)-θ]=d cos(γ+α)cos θ+d sin(γ+α)sin θ(15)l min =d cos[(γ+α)+θ]=d cos(γ+α)cos θ-d sin(γ+α)sin θ(16)设第1次观测时，雷达视线方向在平动坐标系中的俯仰角是γ1；第2次观测时，雷达视线方向在平动坐标系中的俯仰角是γ2，l 为d 在雷达视线方向的投影．当γ>θ时，可以利用2个散射中心位置径向距离变化的最大值和最小值估计出目标的进动角θ、锥体的母线d ，以及雷达视线与进动轴夹角和锥体半锥角的和(γ+α)．θ=arctan((a 222-a 212)/(a 211-a 221))12(17)b =[(a 211(1-cos 2θ)+a 212cos 2θ)/(4cos 2θ(1-cos 2θ))]12(18)γ+α=arccos(l 1max /b )+θ(19)式中，a 11=l 1max +l 1min ，a 12=l 1max -l 1min ，a 21=l 2max +l 2min ，a 22=l 2max -l 2min ．l 1max 、l 1min 、l 2max 、l 2min分别表示第1次和第2次观测的2个散射中心位置径向距离变化的最大值和最小值．利用散射中心的径向距离变化曲线可以估计出目标的进动频率或周期，进而估计出γ以及目标的半锥角α，在得到α和d 后，可以计算出锥体的高度和底面半径．3仿真结果分析3.1仿真步骤假设锥体目标长度为1.08m ，质心到底面距离为0.625m ，底面半径为0.25m ，球头半径为0.01m ，其外形如图3所示．在单个脉冲持续时间内(毫秒量级)，可近似认为弹道目标姿态不变．将弹道轨道模型和动态宽带散射信号模型相结合，形成高逼真度弹道目标动态雷达信号回波，采用基于散射点极化特性的非相干宽带回波对齐方法，利用目标散射中心的高分辨一维距离像走动轨迹提取瞬时微动参数，对目标的尺寸和微动参数进行估计．仿真步骤如下：Step 1根据弹道模型得到任意时刻的弹道轨迹和目标姿态，计算雷达视线相对于目标的姿态角、目标相对于雷达的径向距离；Step 2利用暗室测量目标全姿态宽带复雷达散射截面(RCS)数据，插值计算出目标的每个脉冲时刻宽带复RCS ；将弹道轨道模型和动态散第2期马超，等：利用宽带回波的目标微动参数提取方法99射信号模型相结合，形成高逼真度弹道目标动态宽带雷达信号回波(增加噪声时的信噪比为宽带去斜后一维距离像峰值散射点与噪底的比值)；Step 3采用基于散射点极化特性的非相干宽带回波对齐方法进行质心平动补偿；Step 4通过恒虚警率(CFAR)检测提取微动条件下的散射中心距离走动轨迹，反演计算目标尺寸、进动角等微动参数．图3锥体弹头外形3.2仿真结果3.2.1非相干宽带回波对齐假设目标锥旋轴与雷达视线夹角α=30°，锥旋角θ=8°，进动频率f c =3Hz ，雷达工作在10GHz ，瞬时带宽2GHz ，无噪声情况下，采用电磁计算数据得到目标的宽带回波序列如图4所示(其中横轴回波数表示目标回波脉冲序号)．０１００２００３００４００５００１２３４５６７距离／ｍ回波数图4宽带回波序列该目标在无噪声和8dB(较弱峰值的信噪比)噪声时，2种相似性参数下2个散射中心的自相关和互相关系数如图5所示．由图5可知，在8dB 信噪比条件下，结构与能量相似性参数中的自相关系数均值均在0.9以上，结构与能量相似性参数中的互相关系数均值分别为0.7和0.8，相似性参数仍然具有较好的相关性．在无噪声条件下，分别对比了包络相关对齐、最大值相关对齐和极化特性相关对齐3种方法，结果如图6所示．由图6可知，当目标存在微动，且散射点数目较少的情况下，传统的包络相关方法和最大值相关方法都不能够达到对齐０１００２００３００４０００．５０．６０．７０．８０．９１．００１００２００３００４００５０００．７００．７５０．８００．８５０．９００．９５１．００００００１０１００２００３００４００５０００．４０．５０．６０．７０．８０．９１．０回波数自相关／互相关系数互相关自相关互相关自相关自相关／互相关系数回波数回波数自相关／互相关系数回波数自相关／互相关系数互相关自相关５００(a)无噪声时结构(b)无噪声时能量(c)SNR 为8dB 时结构(d)SNR 为8dB 时能量相似性参数相似性参数相似性参数相似性参数图5有/无噪声时相似性参数的自相关和互相关系数１００２００３００４００５００１２３４５６７１００２００３００４００５００１２３４５６７回波数距离／ｍ回波数距离／ｍ１２３４５６７距离／ｍ１００２００３００４００５００回波数(a)包络相关(b)最大值相关(c)极化特征相关图63种对齐方法结果对比的目的．基于极化特征相关的对齐方法可以将其中的一个散射中心对齐，且将其微动叠加到其它散射中心上去，在实现对齐的同时很好地保留了微动信息，从而不影响后续提取目标尺寸和微动参数．图7是2种信噪比下对齐结果．在有噪声情况下，基于极化相似性的对齐方法在目标较弱散射中心的信噪比为8dB 时，仍然能够达到较好的对齐结果，但这时较弱散射中心的位置不易被检测到．因此，利用宽带回波估计目标的微动信息需要较高的信噪比，一般15dB 以上信噪比时，比较合适．１００２００３００４００５００回波数１２３４５６７距离／ｍ１００２００３００４００５００回波数１２３４５６７距离／ｍ(a)SNR 为15dB (b)SNR 为8dB图7不同信噪比对齐结果空军预警学院学报2021年1003.2.2微动参数提取假设目标锥旋轴与雷达视线夹角α分别为40°和45°，锥旋角θ=8°,进动频率f c =3Hz ，雷达工作在10GHz ，瞬时带宽2GHz ，无噪声情况下，经过Capon 方法处理后的一维距离像序列如图8所示．０．２０．４０．６０．８１．０１２３４５６距离／ｍ时间／ｓ０．２０．４０．６０．８１．０时间／ｓ１２３４５６距离／ｍ(a)视线角为40°(b)视线角为45°图8不同视线角下一维距离像序列对比提取目标的散射中心并关联后，目标径向长度变化曲线如图9所示．２３３３３时间／ｓ距离／ｍ锥底锥顶(a)40°时散射中心变化２２３３３３３时间／ｓ距离／ｍ锥底锥顶(b)45°时散射中心变化图9不同视线角下目标径向长度变化曲线1)分析比较不同信噪比对参数估计的影响当观测时间为1s ，带宽为2GHz ，重频为1kHz 时，目标结构及微动参数估计结果随回波信噪比变化如图10所示．由图10可知，在视线角相差5°的情况下，信噪比在10dB 以上时，进动角估计误差小于1°，雷达视线角估计误差小于0.2°，锥体母线长度估计误差小于0.2m ，锥体半锥角估计误差低于0.2°，本文方法可较准确地估计出目标进动角、雷达视线与进动轴的夹角等微动信息以及锥体母线长度、半锥角等尺寸信息．2)分析不同重频对参数估计的影响当观测时间为1s ，带宽为2GHz ，信噪比为15dB 时，目标结构及微动参数估计结果随雷达重频变化如图11所示．由图11可知，基于一维距离像的参数估计是在时域进行的，因此不存在窄带频域参数估计因雷达重频小导致多普勒模糊而无法估计的情况．进动角估计误差小于0.12°，雷达视线角估计误差小于0.07°，锥体母线长度估计误差小于0.02m ，锥体半锥角估计误差低于0.16°．在雷达重频较小的情况下本文方法依然有较好的估计精度．８１０１２１４１６１８２０００．５１．０１．５２．０２．５信噪比／ｄＢ进动角第１次观测雷达视线第２次观测雷达视线角度误差／（ ）(a)微动参数估计结果８１０１２１４１６１８２０００．２０．４０．６０．８１．０１．２信噪比／ｄＢ锥体母线长度锥体半锥角长度误差／ｍ角度误差／（ ）(b)锥体结构估计结果图10信噪比对参数估计的影响２００４００６００８００１０００００．０２０．０４０．０６０．０８０．１００．１２重频／Ｈｚ进动角第１次观测雷达视线第２次观测雷达视线角度误差／（ ）(a)微动参数估计结果２００４００６００８００１００００．０２０．０６０．１００．１４重频／Ｈｚ锥体母线长度锥体半锥角长度误差／ｍ角度误差／（ ）(b)锥体结构估计结果图11不同重频对参数估计的影响3)分析不同成像带宽对参数估计的影响假设无噪声时，锥旋频率为3Hz ，进动角为10°，雷达视线与进动轴夹角为40°，重频为1kHz ，观测时间为1s ，参数估计误差随雷达分辨率变化如图12所示(图中结果为50次实验的平均值)．由图12可知，当成像带宽在2GHz (对应雷达分辨率为0.075m)时，锥旋频率误差低于0.01Hz ，进动角估计误差低于0.01°，雷达视线角误差约为0.03°，散射点位置估计误差小于0.1m ；当成像带宽为1GHz (对应雷达分辨率为0.150m)时，目标微动参数估计误差明显变大．因此，当成像带宽为1GHz 时，微动参数估计结果较好，当成像带第2期马超，等：利用宽带回波的目标微动参数提取方法101宽为2GHz 以上时，微动参数估计明显更优．０．０１５０．０１９０．０２５０．０３７５０．０７５０．１５００．０２０．０６０．１００．１４雷达分辨率／ｍ角度误差／（ ）频率误差／Ｈｚ锥旋频率进动角雷达视线角(a)微动参数估计误差０．１０．３０．５０．７０．０１５０．０１９０．０２５０．０３７５０．０７５０．１５０雷达分辨率／ｍ误差／ｍ(b)散射点位置估计误差图12不同成像带宽对参数估计的影响假设雷达成像带宽2GHz ，重频为1kHz ，观测时间1s 时，目标参数估计结果随信噪比变化如图13所示(图中结果为10次实验的平均值)．由图13可知，当信噪比大于15dB 时，微动参数估计性能优，锥旋频率估计误差优于0.005Hz ，进动角估计误差优于0.01°，雷达视线角估计误差优于0.012°，散射位置估计误差优于0.040m ．由于为了从噪声中有效提取散射中心位置，采用了Capon 超分辨算法，在信噪比10dB 以上时，微动参数估计精度明显收敛．５７１０１２１５００．０１０．０２０．０３０．０４０．０５信噪比／ｄＢ角度误差／（ ）频率误差／Ｈｚ锥旋频率进动角雷达视线角(a)微动参数估计误差５１０１５０．０６０．１００．１４０．１８信噪比／ｄＢ误差／ｍ７１２(b)散射点位置估计误差图13带宽2GHz 时信噪比对参数估计的影响4结束语针对低信噪比条件和宽带回波中散射点的跨距离单元走动条件下，本文提出了基于散射点极化特性的非相干宽带回波对齐的微动参数提取方法，利用极化相似性参数实现散射点中心对齐，通过目标散射中心的高分辨一维距离像走动提取瞬时微动参数，分别仿真了不同视线角、信噪比、重复频率和带宽条件下的算法估计性能．本文基于宽带高分辨一维距离像的微动参数估计方法是在时域进行的，因此不存在窄带频域参数估计因雷达重复频率低而导致多普勒模糊影响估计性能的情况，较窄带频域参数估计方法具有一定优势，为后续工程化应用奠定了技术基础．参考文献：[1]赵艳丽.弹道导弹雷达跟踪与识别研究[D].长沙:国防科学技术大学,2007:1-2.[2]周万幸.弹道导弹雷达目标识别技术[M].北京:电子工业出版社,2011:12-48.[3]金林.弹道导弹目标识别技术[J].现代雷达,2008,30(2):1-5.[4]贺思三,周剑雄,付强.利用一维距离像序列估计弹道中段目标进动参数[J].信号处理,2009,25(6):925-929.[5]CUOMO K M,PIOU J E,MAYHAN J T.Ultra-widebandsensor fusion for BMD discrimination[C]//Proceedings of IEEE International Radar Conference.IEEE,2000:31-34.[6]黄培康,殷红成,许小剑.雷达目标特性[M].北京:电子工业出版社,2005:230.[7]韩勋,杜兰,刘宏伟.基于窄带雷达组网的空间锥体目标特征提取方法[J].电子与信息学报,2014,36(12):2956-2962.[8]刘义峰,李明,杜云峰.基于微多普勒分析的弹道目标识别技术研究[J].电子科技,2010,23(3):81-83.[9]冯德军,陈志杰,王雪松,等.基于一维距离像的导弹目标运动特征提取方法[J].国防科技大学学报,2005,27(6):43-47.[10]黄小红,邱兆坤,王伟.目标高速运动对宽带一维距离像的影响及补偿方法研究[J].信号处理,2002,18(6):487-490.[11]周毅恒,韦旭,杨军.基于逆Radon 变换的旋翼目标微动参数估计方法[J].空军预警学院学报,2019,33(6):391-395.[12]张仕元,秦晓东,张福涛.一种进动锥体目标的EM 参数估计方法[J].空军预警学院学报,2019,33(1):1-5.[13]徐丹,符吉祥,孙光才,等.宽带弹道高速群目标运动精补偿方法[J].系统工程与电子技术,2019,41(10):2205-2213.[14]魏嘉琪,张磊,刘宏伟,等.曲线交叠外推的微动多目标宽带分辨算法[J].电子与信息学报,2019,41(12):2889-2895.(下转第105页)第2期周毅：一种最优距离旁瓣赋形滤波器设计105通过加权迭代进一步进行滤波器优化．参考文献：[1]COOK C E,BERNFELD M.Radar signals:an introduction to theory and applications[M].New York:Academic Press,1967:228-310.[2]ACKROYD M H,GHANI F.Optimum mismatched filters for sidelobe suppression[J].IEEE Transactions on Aero-space and Electronic Systems,1973,9(2):214-218.[3]ZORASTER S.Minimum peak range sidelobe filters for binary phase-coded waveforms[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,1980,16(1):112-115.[4]BADEN J M,COHEN M N.Optimal peak sidelobe filters for biphase pulse compression[C]//Proceedings of IEEE International Rader Conference.IEEE,1990:249-252.[5]张仕元,吴乐南.基于RLS 的脉压雷达数字旁瓣抑制滤波器设计方法[J].测控技术,2006,25(7):79-82.[6]BLUNT S D,GERLACH K.Adaptive pulse compression via MMSE estimation[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2006,42(2):572-584.[7]王飞雪,欧钢.恒增益处理损失的最佳编码旁瓣抑制滤波器[J].电子学报,2003,31(9):1418-1421.[8]AKBARIPOUR A,BASTANI M H.Range sidelobe reduc-tion filter design for binary coded pulse compression sys-tem[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2012,48(1):348-359.[9]STOICA P,HE Hao,LI Jian.New algorithms for designing unimodular sequences with good correlation properties[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2009,57(4):1415-1425.[10]李风从,赵宜楠,乔晓林.抑制特定区间距离旁瓣的恒模波形设计方法[J].电子与信息学报,2013,35(3):532-536.Design of optimal range sidelobe shaping filtersZHOU Yi(Nanjing Research Institute of Electronics Technology,Nanjing 210039,China)Abstract ：Aiming at the situation that the range sidelobe characteristics in a specific range have greater influ-ence than the overall range sidelobe characteristics in the application scenarios of radar multi-target resolution,an-ti-jamming,etc.,this paper proposes a designing method for optimal range sidelobe shaping filters.In the pro-posed method,the sidelobe suppression process is modeled as a linear constrained minimal variance (LCMV)fil-tering process with additional constraints.The optimal range sidelobe shaping filters with integrated sidelobe level (ISL)can be realized by making full use of the freedom degree of the filter order to impose specific sidelobe level constraints on a specific range,and the optimal filter coefficients can be obtained by further using nonlinear opti-mization method.Simulation results verify the effectiveness of the proposed method.Key words ：sidelobe shaping ；pulse compression ；ultra-low sidelobe ；nonlinearprogramming (上接第101页)Method of extracting target micro-motion parameters using wideband echoMA Chao 1,LI Zhonglin 2,WU Daoqing 1,WANG Qichong 1（1.Nanjing Research Institute of Electronics Technology,Nanjing 210039,China ；2.The First Military Representative Office of the Air ForceEquipment Department in Nanjing,Nanjing 210039,China)Abstract ：The translational compensation for high-speed targets is a difficult problem to be solved in the ex-traction of micromotion-featured information of ballistic targets.This paper uses the wideband echo signals of bal-listic missiles to propose an incoherent wideband echo alignment method based on the polarization scattering char-acteristics of the scattering center,with the center alignment of scattering points realized by polarization similarity parameter.The paper also uses the high-resolution one-dimensional range profile of the target scattering center to extract the instantaneous micromotion parameters,and then to estimate the size of the target and the micromotion parameters.Simulation results show that the proposed method can effectively achieve envelope alignment and mi-cromotion parameter extraction at low SNR,which lays a theoretical foundation for the subsequent engineering ap-plication.Key words ：instantaneous micro-motion parameters ；ballistic target ；envelope alignment ；polarization similar-ity parameter。
目标微动特性
目标微动特性研究进展庄钊文,刘永祥,黎 湘(国防科技大学电子科学与工程学院,湖南长沙410073) 摘 要: 目标特征控制技术的发展增加了目标探测与识别任务的技术难度.随着先进传感器的测量能力和信号处理水平的提高,对目标微动特性的测量和分析正在成为当前目标探测与识别领域的新兴研究方向.本文在目标微动的概念、目标微动对电磁波的调制效应、目标微动特征处理与分析技术进展、目标微动特性应用领域等方面做了比较深入的介绍和分析,最后对目标微动特性研究的发展趋势和技术难点进行了预测.关键词: 微动;微多普勒;雷达目标;时频信号处理中图分类号: T N95 文献标识码: A 文章编号: 037222112(2007)0320520206The Achievements of Target Characteristic with Micro 2MotionZH UANG Zhao 2wen ,LI U Y ong 2xiang ,LI X iang(School o f Electronic Science and Engineering ,National Univer sity o f De fense Technology ,Changsha ,Hunan 410073,China )Abstract : Technical progresses in controlling of target characteristic play the challenge to the tasks of target measurement and recognition.With the development of advanced sensors and time 2frequency signal processing ,some advancement in target micro 2motion measurement and feature analysis gain more and more attentions in the field of target measurement and recognition.In this paper ,some topics related to target characteristic with micro 2motion are introduced and analyzed ,such as the basic concept of micro 2motion dynamics ,the mechanism of modulation on electromagnetic wave induced by target with micro 2motion ,progresses in feature analysis of target with micro 2motion ,and the applied fields based on micro 2motion dynamics.Some directions of further work in tar 2get characteristic with micro 2motion and their technical difficulties are predicted at last.K ey words : micro 2motion ;micro 2Doppler ;radar target ;time 2frequency signal processing1 引言 近年来,目标特征控制技术,如隐身、伪装等方面获得了快速发展,对目标探测与识别提出了更高的技术要求.随着先进传感器的测量能力和时频信号处理水平的提高,对目标细节的描述和刻画,尤其是目标运动状态的精细刻画已成为一个新的技术热点.近一个时期,目标微动特性在目标探测与识别领域的重要价值开始引起国内外学术界和工程界的关注.本文将介绍在目标微动特性测量和特征分析方面取得的主要技术进展,分析其应用前景和发展趋势.2 目标微动及其雷达特征概述 目标微动目前还没有一个严格的定义,一般将目标或目标部件除质心平动以外的振动、转动和加速运动等微小运动统称为微动(M icro 2m otion ,M icro 2dynam ics )[1].微动在自然界普遍存在,如人的行走,桥梁的振动,天线的转动,电动机的转动,直升机旋翼的转动,中段弹头的进动等[2].在雷达观测条件下,微动的范围描述可以进一步推广,将目标或目标部件在雷达视线方向上的小幅(相对于目标与雷达的径向距离)非匀速运动或运动分量统称为微动.对于点目标,微动表现为运动的非匀速性;对于扩展刚体目标,微动表现为目标各部分的不同运动状态;对于扩展非刚体目标/分布式目标,微动表现为多目标或目标各部件之间的不同运动形式.可以说,目标微动表征了目标运动状态的细节.目标微动状态下对电磁波的调制效应主要包括多普勒特征、回波功率调制特征以及成像特征等.从多普勒效应来看,若点目标径向存在非匀速运动,则多普勒频移是时变的,表现在频谱上就是存在频谱旁瓣或展宽;对于非刚体运动目标,目标各部件的不同运动状态也会使其回波频谱存在频谱旁瓣或展宽,这种现象称为微多普勒效应(M icro 2D oppler E ffect )[2],也称为时频像(T ime 2frequency Profile ),描述微动引起的瞬时多普勒效收稿日期:2006206220;修回日期:2006211203基金项目:国家自然科学基金项目(N o.60402032)第3期2007年3月电 子 学 报ACT A E LECTRONICA SINICA V ol.35 N o.3M arch 2007应.微多普勒是从频率上描述了目标微动的雷达特征,反映了多普勒频移的瞬时特性,表征了目标微动的瞬时径向速度.在微多普勒的基础上,相继提出了微多普勒率和多普勒谱等概念,其中微多普勒率反映了多普勒变化率的瞬时特性,表征目标微动瞬时径向加速度;多普勒谱则体现了多普勒在时间和空间的积累,表征一定观测时间内目标各部件微动径向速度的分布.目标微动的雷达回波功率调制特征,主要体现为RCS时间序列,表征目标的姿态变化引起的RCS起伏.目标微动的成像特征,主要指目标雷达成像以及利用雷达像能够获得的结构、尺寸和运动特征,具体包括:结构特征—转动或振动中心,称为微动结构;尺寸特征—转动半径或振动幅度,称为微动尺寸;运动特征—转动频率或振动频率,称为微动频率等.根据目标微动对电磁波的调制效应分析可知,利用先进的时频信号处理手段,可以从微动目标的雷达回波中提取和估计目标微动信息.一般的,微动点目标的电磁回波包含了点目标的速度信息.对于扩展刚体目标,RCS调制序列反映了目标姿态的变化,而目标姿态变化是由微动规律决定的,由此可以根据微动目标的RCS时间序列反演微动规律.在微动目标的成像方面,可以综合利用多个时刻微动目标的成像结果估计目标的微动结构、微动尺寸和微动频率.3 目标微动特征的分析与处理技术 微动本质上是一种非匀速运动或非刚体运动,目标微动特征信号具有非线性和非平稳的特点,因此目标微动特征分析和处理的核心问题是时变信号处理,主要包括以下技术和方法:时频分析技术,时频分析技术是目标微动特征分析和处理中使用最广泛的技术,其着眼于真实信号组成成份的时变谱特征,通过构造时间和频率的密度函数,将信号以二维的时间2频率密度函数形式表示出来,以揭示信号中所包含的频率分量及其演化特性.已用于微多普勒信号分析和处理的时频分析技术包括W igner2Ville分布,G abor变换,小波分析技术和自适应时频分析技术等.独立成分析技术,时域和空域联合独立成分析技术将目标微动特征信号分解成独立的基函数的线性组合,每个基函数对应一种微动特性,组合系数表征了空时微多普勒特征.例如经验模式分解技术(Em pirical M ode Decom position,E M D)就是将目标微动特征信号频率调制模式分解成不同的调制模式的叠加.匹配傅立叶变换技术,若已知微多普勒信号的形式,可根据先验信息设计对应的指数基函数代替傅立叶变换基函数,将微多普勒信号进行分解,这种技术可称为匹配傅立叶变换技术.例如对于正弦振动激励的微多普勒信号,可用正弦调制指数基函数分析.参数搜索技术,若目标微动可用多项式运动规律表示,如匀加速运动或多阶运动等,则可用运动参数搜索技术,本质上仍然是一种基函数展开技术,将特征信号表示成多项式相位信号之和,使用遗传算法等搜索技术,通过最优匹配理论搜索运动参数.4 目标微动特征的研究现状及其应用领域 多普勒现象敏感于工作频率,微动和微多普勒的概念首先是从相干激光雷达系统中引出,随着现代信号处理技术特别是时频分析技术发展,使得微多普勒现象在雷达中也可实际观测到,自2000年起,陆续出现了关于雷达目标微动特征和微多普勒信号分析抽的报道.411 空间目标探测与识别中的微动特征典型的弹道导弹飞行过程如图1所示,弹道导弹从发射到攻击一般经历弹箭分离、诱饵释放、惯性飞行以及再入等特征事件,由于弹箭分离以及诱饵释放时对弹头的横向干扰,弹头在中段和再入段飞行过程中存在微动[3].从美国导弹防御系统雷达技术及目标识别的发展进程看(如图2),20世纪80年代至今基于运动特征的分辨算法是研究重点,超宽带雷达的微动测量和基于带宽外推技术的微动特征提取尤其是值得关注的焦点[4].125第 3 期庄钊文:目标微动特性研究进展 文献披露,洛克希德・马丁相干技术公司在激光雷达领域处于世界领先地位,研究与开发相干探测成像传感器,实现微多普勒成像(M icro 2D oppler Imaging ),并利用成像序列估计目标的运动状态[5].马克资源公司自20世纪70年代开始研究使用雷达测量分辨弹头和诱饵,称为雷达目标运动分辨(T arget M otion Resolution ,T MR ),也称为相位导数测距(Phase Derived Range ,PDR )或多普勒时间密度(D oppler T ime Intensity ,DTI )处理,可以得到目标的轨道特征、速度与加速度特征(再入时的减速特性)以及微动特征(如弹头的自旋、进动、章动以及抖动等),微动特征是中段目标特性的重要方面,可望为目标识别难题提供新的解决手段[6].美国导弹防御局2004年资助了一项“S 波段雷达微多谱勒特征用于弹道导弹识别”的创新研究,使得宙斯盾防御系统的AN/SPY 21相控阵S 波段雷达能利用微多谱勒特征识别威胁目标[7].1990年3月29日和10月20日美国进行了两次Firefly 试验,验证利用微动特性进行弹道导弹中段真假目标识别的可行性.试验过程中,诱饵装在存储罐中,自旋弹出后膨胀成2米的锥体气球,可控锥体气球模拟了几种不同的进动过程,如图3,利用Firepond 激光雷达对整个过程进行了观测,激光成像雷达成功的观测到700km 以外的诱饵过程,并估计出了目标运动参数[8].波音公司开展了基于微多普勒的非合作目标识别与分类研究,开发的微多普勒激光雷达系统已经在新概念技术演示计划的精确瞄准与识别中投入实用,其机载样机在毛伊岛空间监测基地已经进行了试验测试[9].312 空中目标探测与识别中的微动特征当雷达观测直升机、螺旋桨飞机、喷气式飞机等空中目标时,在一定的姿态角范围内由于飞机旋转运动部件对雷达回波的调制,雷达回波往往含有周期性调制成分.例如对于喷气引擎飞机,雷达信号的调制现象来自于喷气发动机压缩叶片的旋转,表现出活动部件的周期调制谱线对应着引擎的旋转频率.美国陆军研究实验室使用92G H z 连续毫米波雷达对M i 224“雌鹿”D 型直升机进行了微多普勒测量,分析了直升机目标的多普勒频谱构成,包括喷气发动机的调制效应(Jet Engine M odulation ,J E M )、主旋翼和尾旋翼的多普勒谱等,并测量了不同视角的微多普勒特征[10].M arple 使用X 波段雷达测量了荷兰BO 2105双引擎直升机,并利用时频分析技术从回波信号中提取了主旋翼和尾旋翼的微多普勒成分,在信噪比相差70dB 的动态信号范围内有效提取出微多普勒成分,这为直升机的探测和识别提供了新的有效的途径[11].波音公司开发了多功能光学系统试验台,包括微多普勒相干探测激光雷达、中波和长波红外摄像仪、可视CC D 摄像仪等,测试表明相干探测激光雷达可以通过测量飞机发动机的振动特征来识别目标.在微多普勒特征提取方面,其分辨率可以达到0.3H z ,对X 波段雷达其微径向速度分辨力能够达到5mm/s 量级,这对稀薄大气层内各类飞行器的检测、分辨、跟踪与识别是极为有用的特征[12].313 地面目标探测与识别中的微动特征微动特性提供了一种新的研究目标特性的手段,例如汽车引擎产生的振动可以从汽车表面探测到,根据表面振动形成的微多普勒特征可以分辨坦克与汽车,甚至可根据微多普勒特征估计引擎转速来进一步确认发动机类型.“辐射亡命徒”先期技术演示计划(Radiant Outlaw AT D )已经演示了综合利用形状和振动微多普勒处理可靠地识别舰船目标,地面目标外场测量表明微多普勒提取技术对于地面车辆目标识别也具有非常重要的意义[13].美国的联合监视目标攻击雷达系统(Joint ST ARS )利用了S AR 和G MTI 雷达双模式工作,即利用S AR 成像发现静止目标,利用G MTI 发现敌方的运动目标,再利用精细的雷达目标微动特征分辨,对地面坦克、装甲车、移动导弹发射架、人员和动物等进行探测与识别[14].225 电 子 学 报2007年 得克萨斯大学奥斯汀分校设计和制造了微多普勒数据采集雷达,研究微多普勒特征提取及目标识别.雷达工作频率从4G H z ～10G H z 可调,为零差频(H om o 2dyne )I/Q 双通道探测模式.该雷达提取了行人步法产生的微多普勒率,为分析非刚体目标的微多普勒和其它复杂目标多散射现象提供了条件[15].在图6中可以看出,躯体(胸膛)多普勒频移近似为常量,手臂的微多普勒频移近似为正弦形式,并且可以估计出摆臂频率约1.2Hz.新加坡南洋理工大学使用经验模式分解(Em pirical M ode Decom position ,E M D )技术提取出了静止卡车发动机的微多普勒特征[16],实验中雷达置于距目标10米处,工作频率为100～900MH z ,实验表明当雷达工作在低载频时,微多普勒处于±30H z 附近,如图7,乔治亚理工学院使用X 波段零差频雷达,通过分析有大型车辆通过桥梁时的微多普勒特征,获取桥梁的共振频率信息,预测桥梁寿命.依据载重、货物布置和吸振装置不同,拖车的自然共振频率约为1～5H z [17].另外,雷达探测仪照射人体时,回波信号包含了人体运动调制的多普勒频率[18],在X 段人体呼吸所产生的多普勒频率大约在0.12～1H z 范围内,通过检测多普勒频率就能够提取出人体的生命参数(如呼吸或心跳),该技术可用于地震、雪灾等情况下生命定位探测等.325第 3 期庄钊文:目标微动特性研究进展5 雷达目标微动特性研究的发展趋势 雷达目标的微动特征通过微时间(M icro2tem poral)、微距离(M icro2range)和微频率(M icro2frequency)的概念,展示了时间2空间2频率三维特征空间的变化特性[11],在此三维特征空间中,微多普勒/多普勒谱、高分辨距离像、IS AR像/S AR像可以分别视为时间2频率像(T ime2 frequency Profile)、时间2距离像(T ime2range Profile)和距离2多普勒像(Range2D oppler Profile),是雷达目标三维特征空间的切片.目标微动特征反映了目标的电磁散射特性、几何结构特性和运动特性,为雷达目标探测和识别提供了新的途径.雷达目标微动特征提取是运动学与雷达信号处理交叉结合的一个新兴的研究方向,涉及运动建模,时频分析,变采样滤波,雷达成像理论和技术等,随着研究的不断深入,预计将在以下方面取得有价值的研究成果:(1)建立完善的雷达目标微动特征体系.目前,国外对雷达目标微动特征的分析和研究还主要集中在点目标微多普勒方面,在微动对电磁波的调制效应分析方面还未见系统的阐述,并且对微多普勒分析尚未形成统一的方法.通过建立完善的雷达目标微动特征体系,从频率、功率、极化、成像等方面描述雷达目标微动特性,将会为雷达目标的探测和识别提供新的途径.(2)建立系统的微多普勒提取技术.微多普勒是估计目标微动参数的前提,其关键在于瞬时频率的高精度估计,需要重点突破具有高时频分辨能力的时频分布及其高效计算.另外,目前研究主要集中在基于微多普勒的单目标微动特性分析,而基于多种微多普勒分量的多目标微动特性分析尚不多见,这对于微动目标分辨,包括刚体目标的多种运动成分分辨、非刚体目标的运动组件分辨、运动目标群的分辨等问题具有重要意义,为目标的精细描述提供技术基础.(3)具备稳健的目标微动成像能力.高分辨雷达已成为目标特性测量的主要手段,雷达目标的微动成像主要包括刚体/非刚体目标复杂运动状态下的IS AR成像,尤其对于目标各部件具有不同的平动和转动速度的非刚体目标IS AR成像,为微动目标的结构特性描述提供基础.目标微动成像能力的技术难点是不同的散射中心运动规律和不同的散射中心强度分布,存在复杂的时间、频率和距离的耦合,如多普勒效应就是时间量与频率量之间的复杂耦合,其解决途径是时2频解耦,具体而言,对于距离像要获得零多普勒纵向像估计,对方位像要获得零微多普勒横向像估计.(4)初步解决目标微动识别难题.从国外的研究进展分析,微动特性被视为目标独一无二的特征,在目标识别方面有独到的优势.为解决目标微动识别问题,需要探索目标微动特性与目标物性参数的关系,如目标质量分布特征、惯量比特征、发动机特征等,为实现可靠的目标识别提供基础.另外,需要解决目标微动探测与识别系统开发中的实用化问题,面向系统的任务和功能,基于目标微动特性分析有针对性的开展相关技术方案的设计和实现.参考文献:[1]Chen V C,Li F,Ho S,Wechsler H.Micro2doppler effect inradar2phenomenon,model and simulation Study[J].IEEE Trans on AES,2006,42(1):2-21.[2]Chen V C.Micro2Doppler effect of micro2motion dynamics:areview[A].Proceedings of SPIE on Independent Component Analyses,Wavelets,and Neural Networks[C].Orlando,USA: SPIE Press,2003.240-249.[3]Nunn E C.The US army white sands missile range develop2ment of target motion resolution[A].Proceedings of IEEE Electronics and Aerospace Systems Conventions[C].Arlington, USA:IEEE Press,1980.346-352.[4]Camp W W,Mayhan J T,O’Donnell R M.Wideband radar forballistic missile defense and range Doppler imaging of 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关 键 词 ：微 多普 勒 ；进 动 ；锥 体 ；参 数 估 计
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致 相 同 ， 难 利 用 轨 道 和 速 度 来 区 分 弹 头 与 诱 饵 。 由 于 作 很 战 的 需 要 ， 头 释 放 时 通 常 通 过 自旋 保 持 空 间 姿 态 定 向川 。 弹 根 据 刚 体 姿 态 动 力 学 可 知 ， 体 自 旋 时 受 横 向 干 扰 则 会 产 刚
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弹 道 目标 微 动 特 征 分 析 与 提 取 方 法
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摘 要 ： 动 特 征 对 导 弹 防 御 目标 识 别 具 有 重 要 意 义 。 建 立 了单 频 信 号 下 雷 达 观 测 弹 头 的 进 动 模 型 和 回 波 进
第 ３ ２卷
第 １期
系 统 工 程 与 电子 技 术
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在 弹 道 导 弹 攻 防 对 抗 中 ， 了实 现 有 效 突 防 ， 般 在 主 为 一
在 雷 达 目标 特 性 研 究 中 得 到 越 来 越 多 的 关 注 。 目前 ， 外 国 开 展 了 较 多 对 典 型 微 动 目标 的 研 究 ， 括 直 升 机 、 人 、 包 行 轮 式 车 、 带 车 、 船 等 ］ 在 微 动 目标 电磁 散 射 建 模 ］ 微 履 舰 ， 、
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模 型 ， 过 对 进 动 弹 头 回 波 频 谱 与 微 多普 勒 调 制 特 性 的 定 量 分 析 ，ｇ 了利 用 回 波 相 关 方 法 和 频 谱 展 宽 估 计 进 动 通 提出
参 数 的 方 法 ， 利 用 暗 室 测 量 数 据 对 该 方 法 的 性 能 进 行 了 实 验 验 证 。 实 验 结 果 表 明 ， 方 法 在 目标 进 动 角 不 大 条 并 Ｋ 该