当前位置:首页 > 通信技术 > 通信技术
[导读]本文将宽带FMCW发射波形引入近程TR-R2多站雷达系统,利用FMCW雷达信号的高分辨率特点,分析了近程TR-R2系统的目标定位,提出了利用回波信号频谱估计细柱状目标长度的方法,并导出了计算目标长度的解析公式.速度矢量在

本文将宽带FMCW发射波形引入近程TR-R2多站雷达系统,利用FMCW雷达信号的高分辨率特点,分析了近程TR-R2系统的目标定位,提出了利用回波信号频谱估计细柱状目标长度的方法,并导出了计算目标长度的解析公式.速度矢量在目标探测与分析中,尤其是在近程目标的识别中具有重要的意义.本文首次分析了TR-R2系统中目标速度的测量方法并给出了算法公式.文中对系统性能进行了较全面的分析与仿真.

关键词:多基地雷达;调频连续波;系统分析

Analysis and Simulation for the Short Range Application of TR-R2 Multistatic Radar System

WEI Chong-yu,XU Shan-jia,WANG Dong-jin

(University of Science & Techndogy of China,Hefei 230027,China)

Abstract:The FMCW is introduced into short range TR-R2 multistatic radar system and an analysis is given,for locating the geometric center of a thin cylindrical target in short range using the high resolution of the wideband FMCW signal.A method and its analytical expressions for calculating the length of the target using echo spectrum are presented.Target velocity measurement is of important significance for target detection and analysis,especially for recognizing a target in short range.In this paper,an algorithm for measuring target velocity with TR-R2 system is analyzed for the first time,and formulae for the calculation of velocity are shown.System performances are discussed and simulated with the present algorithm.

Key words:multistatic radar;FMCW;system analysis;simulation

一、引  言

多站雷达具有许多适应现代战争环境的独特优点,所以近年来重新获得人们的重视.然而,以往这方面的研究[1~3]大都是针对远程应用.对多站雷达近程应用的研究很少.对于那些目标密度低,目标形状简单(一般为细柱状),但要求系统反应速度快的近程应用场合(作用距离在3km以内),怎样高速地对目标几何中心定位,分析目标特性并估计目标尺寸;如何分析系统对目标的探测精度;多站系统该如何布局等等,都是尚未很好研究的实际问题.本文将分析TR-R2多基地雷达系统的近程应用.

高线性度FMCW发射波形具有高分辨率特点,雷达系统采用宽带高线性度FMCW发射波形时能够实现对目标的高精度定位.但单纯的FMCW信号会发生严重的时延和频移耦合,从而使FMCW信号不能发挥应有的效能.同时这种信号的匹配滤波也会因多卜勒失真而变差.当目标速度v<0.1c/TB(c为光速,T为信号时宽,B为信号带宽)时,这种影响可以忽略[4],然而,对于大时宽带宽信号(如时宽1ms,带宽500MHz),且目标速度较高时,上述条件一般不再满足.另外,单频脉冲是一种简单的发射波形,其信号处理容易,频移测量精度高且与时延不发生耦合,很适合于用来测量目标速度.为此本文将FMCW信号与单频脉冲信号两者的优点结合起来,采用两种波形交替发射,对目标回波综合处理的办法完成时延与频移的解耦,从而构成了一种能充分发挥FMCW信号效能,同时实现高精度定位与测速的新方法.系统发射信号的频率关系如图1所示.

 

 

图1 发射频率变化规律

在0-T1时段内系统发射单频脉冲,完成多卜勒频移测量.在T1-T时段内,系统发射高线性度FMCW信号,接收机根据0-T1时段的频移测量,在回波信号中扣除频移影响,完成时延的高精度测量,实现目标几何中心定位,而后利用回波谱宽估算细柱状目标长度,并求出目标速度矢量.

文中假定测量周期T在ms量级,在这段时间内近似认为目标速度是不变的.同时考虑系统的实时性要求,本文将不讨论目标细节的识别,而是根据近程环境特点仅仅估计细柱状目标长度.文中所采用的算法也都是能一次完成计算的解析算法.

二、几何中心定位算法

多站系统的几何布局如图2所示.在T1-T时段内,t时刻的发射频率为

νT=ν0+kt (1)

t时刻经目标几何中心到达Si的信号频率为

 

 (2)

 

式中RT,Ri分别为目标几何中心与ST及Si的距离,k为FMCW线性调频的速率.t时刻直达Si的信号频率为

 

 (3)

 

RTSi为发射机直达Si的距离.假设已根据0-T1时段测出的目标多卜勒频移,并在式(2)、(3)中扣除了该频移的影响.这时,Si对νTSi与νTOSi进行相关处理,求得频差νdi

 

 (4)

 

 

 

图2 多站雷达系统布局

 

 

图3 多站系统的收发频率关
 

假设目标坐标为(x,y,z),发射机布在S3处.并设di为LTi与LT3之差,即

di=LTi-LT3=Ri-R3,i=1,2,3 (7)

根据距离关系,将站坐标Si(xi,yi,zi)和目标坐标代入式(7)展开整理并求解可得

 

 

rh=[x y]T=W-1(β-d)

ra=[x y z]T=[f1(η) f2(η) f3(η)]T (8)

式中 a=1+dTWTW-1d;

b=2rTh3W-1d-2dTW-TW-1β-2z3;

c=βTW-TW-1β-2rTh3W-1β-β3,

 

 

x3j=x3-xj,y3j=y3-yj,z3j=z3-zj,j=1,2

β3j=0.5(d2j+2djR3-ρ2j+ρ23),j=1,2

这里ρi与Si与原点的距离.

η=[d1 d2 R3]T=[η1 η2 η3]T.只要三个雷达站没有布局在同一直线上,W就是非奇异的,式(8)有确定的解.式中正负号的选取可参考文献[3],但通过合理选择坐标系可以将目标置于上半球或下半球,从而使符号选取简化.

三、定位性能分析

1.定位坐标偏移量

当TR-R系统对目标定位时,直接测得量的d1,d2,R3,设测量误差矢量为

δη=[δd1 δd2 δR3]T=[δη1 δη2 δη3]T (9)

目标定位误差矢量为

δra=ra-r0=[δx δy δz]T (10)

其中r0为目标的真实位置矢量,由式(7)得

δηi=δLTi-δLT3=δLTi-2δR3 (11)

上式表明,δηi之间不独立.

设各雷达站对频率的测量相互独立,频率测量误差符合零均值正态分布.则各雷达站对距离的测量相互独立,且测量误差δLTi及δR3都符合零均值正态分布.而δηi与δLTi及δR3是线性关系,因而δηi也符号零均值正态分布,这时有

E[δηi]=E[δLTi]-2E[δR3]=0 (12)

但是,由于目标几何中心定位坐标与ηi的函数关系是非线性的,因此δηi将使定位坐标产生偏移.即使E[δra]≠0,偏移量的期望值可通过式(8)估算.

为求δra的数学期望,将ra=f(η)在r0附近展为η的Taylor级数,保留到二阶偏微分项,并考虑到δηi的相关性,可得定位坐标偏移量期望值的表达式

 

 (13)

 

式中σ2为单站雷达测距方差,b1,b2,b3分别表示坐标偏移量bx,by,bz.

2.目标定位误差的GDOP因子

一阶近似情况下,δra的协方差矩阵P为

p=E{(δra-E[δra][δra-E[δra]]T)}=FSFT-bbbTb (14)

其中  bb=[bx by bz]T,

 

 

P的对角线元素为定位坐标方差σ2x,σ2y,σ2z.目标定位误差的GDOP因子为

 

 (15)

 

四、目标速度测量

在0-Ti时段系统发射单频脉冲,已经测得运动目标回波的多卜勒频移,由此可求得目标速度在相应方向的投影,将这些投影看做空间矢量,就可估计目标速度.

在TR-R2多站雷达系统中,S3构成单站雷达的同时还分别与S1,S2构成双基地系统.根据单站与双基地系统多卜勒关系得到方程

 

 (16)
 

vi为目标速度在Si——目标视线上的投影,νdi为Si中测得的目标多卜勒频移,

i=vi+v3.由式(16)解得vi,并以矢量

 

v=[q1 q2 q3]T (17)

表示目标速度,利用Si——目标视线的方向余弦(cosαi,cosβi,cosγi),将vi表示为

vi=q1cosαi+q2cosβi+q3cosγi,i=1,2,3 (18)

整理后写成矩阵形式解得

V=Φ-1μ (19)

式中

 

 

Φ为已知,因此可求得速度v,速度的数值由下式计算

 

 (20)

 

五、速度测量性能分析

当各雷达站的频率测量相互独立,测量误差符合具有相同方差的零均值正态分布时,由于

1与νdi是线性关系,则

i也是正态分布的

 

 

 (21)

 

式中σ2v为

1的方差,

0i为

i的均值,式(16)表明vi与

i是线性关系,故目标在各雷达站方向的速度投影vi也符合正态分布.同样式(19)表明qi与vi也是线性关系,因此qi也符合正态分布,其概率密度公式为

 

 

 (22)

 

其中,

,为qi的均值,σ2qi=[k21i+k22i+1/4(k1i+k2i-k3i)2]σ2v为qi的方差,而kij=Δ′ij/Δ′,Δ′=det(Φ),Δ′ij为Δ的代数余子式.

 

根据式(22)写出q1,q2,q3的联合概率密度函数

 

 (23)

 

式中B为qi的协方差矩阵,其元素为

B(i,j)=E[(qi-q0i)(qj-q0j)],μt=[q01 q02 q03]T

为求v的概率密度函数,对式(23)作如下的变量代换,令

q1=ξcosθcosφ,q2=ξcosθsinφ,q3=ξsinθ.

变换后的变量取值范围相应变为

 

 

此变换的Jacobian行列式为J=ξ2cosθ,这样ξ即v的概率密度函数可以写成

 

 (24)

 

目标速度期望值及其方差分别为

 

 (25)

 

 

 (26)

 

六、定位误差对速度测量的影响

目标速度估算是在定位之后完成的.由于速度估算公式中要用到Si——目标视线的方向余弦,这些方向余弦的精度取决于目标几何中心定位误差.因此,定位精度将直接影响速度测量精度.为便于分析,下面在考虑定位误差影响时,不考虑其它因素.

令δv为因定位误差所产生的速度误差,将速度v展为定位坐标的Taylor级数,在一阶近似条件下求得其偏移量计算式为

 

 (27)

 

速度估计方差为

 

 (28)

 

其中ε2i=2σ2

 


 

七、细柱状目标长度估计

雷达发射FMCW波形时,体目标回波频谱将占据一定的带宽,对回波信号作频谱分析则可以提取到此频宽信息.

设细柱状目标的长度为m,接收机Si的接收信号谱宽为Δνi,目标在Si方向的投影为mi,则有如下关系成立

 

 (29)

 

这里,目标投影及频谱宽度均应有正负号,符号的选取由目标相对各雷达站的位置关系及目标的空间取向确定.位置关系取决于几何中心坐标,而空间取向可由目标回波的频谱特性或速度的方向判别.将投影mi以矢量mi表示,其方向由相应雷达站Si——目标视线的方向余弦确定,即

mi=mi[cosαi cosβi cosγi]T (30)

再将细柱状目标以空间矢量M表示,其在三个坐标轴上的投影分量分别为X1,X2,X3,利用矢量关系求得

M=Φ-1δ (31)

式中δ=[m1 m2 m3]T.目标长度的估计式为

 

 (32)

 

八、目标长度估计性能分析

因各雷达站对频率的测量相互独立,且频率测量误差符合具有相同方差的零均值正态分布,则Δνi是正态分布的.而

i与Δνi是线性关系,因此

i正态分布.其概率密度函数为

 

 

 (33)

 

式中

0i为

i的均值.式(29)表明mi与

i是线性关系,故mi也符合正态分布.同样式(31)表明Xi与mi也是线性关系,故Xi也符合正态分布.即

 

 

 (34)

 

式中,

为Xi的均值,σ2Xi=σ2[k21i+k22i+1/4(kli+k2i-k3i)2]为Xi的方差.根据式(34)可写出X1,X2,X3的联合概率密度函数

 

 

 (35)

 

式中H为Xi的协方差矩阵,其元素为

h(i,j)=E[(Xi-X0i)(Xj-X0j)];

εt=[X01 X02 X03]T

九、计算机仿真结果

选择一种代表性的情况模拟各种参数对系统性能的影响.将三个站分别布在XOY平面内半径为L(称为布站半径)的圆周上,坐标分别为(-L

/2,-L/2,0),(L

/2,-L/2,0),(0,L,0).在假定目标始终指向坐标原点的情况下模拟目标数据,分析探测性能.假定目标真实长度为3m,速度500m/s,单站测距均方根误差0.5m,测速均方根误差20m.

 

1.目标几何中心定位

(1)定位坐标偏移量 图4给出几种不同情况下目标定位坐标偏移量分布,由图看出,当目标高度在200m以下时,坐标估计偏移量较大.目标在200m以上时坐标偏移量已很小,一般可以忽略.同时系统布站半径L越大坐标偏移量越小.

 

 

图4 不同情况下定位坐标估计偏移量分布

(2)定位误差的GDOP因子 图5图6分别给出了定位误差的GDOP因子与目标高度及系统布站半径的关系.显然,目标越高定位误差的GDOP因子越小.而增大统布站半径时,GDOP因子越小.而增大统布站半径时,GDOP因子先是减小,然后又增大,这种变化不是单调的.当考虑中心附近2km见方的近程区域时,L=2km的情况为最好.

 

 

图5 高度不同时的GDOP曲线(L
 

 

图6 不同布站半径时的GDOP曲线(z=500m)

2.目标速度测量

(1)目标速度估计期望值 分析图7图8给出的目标速度期望值与高度及布站半径的关系可以看出,由于式(23)的非线性关系,估计目标速度时也会产生偏移量,此偏移量的大小随目标高度的增加而减小.同时当系统布站半径增大时,偏移量先是减小随后又增大.在L=2km时,效果最好.

(2)目标速度估计均方根误差 速度估计均方根误差分析结果如图9图10,可以看出,目标越高速度均方根误差越小,而L增大时中心区域的速度均方根误差也增加.

 

 

图7 速度期望值与高度的关系(L=2km)

 

 

图8 速度期望值与布站半径的关系(z=500m)

 

 

图9 速度均方根误差与高度的关系(L=2km)

 

 

图10 速度均方误差与布站半径的关系(z=500m)

(3)定位误差对速度测量的影响 分析表明,高精度定位情况下定位误差对速度测量的影响很小.目标定位误差引起的速度估计偏移量及均方根误差远小于因单站雷达多卜勒测速误差产生的测速偏移量及均方根误差,一般可以忽略.但是,当定位误差增大时,其对速度测量的影响会迅速增大,这时定位误差的影响就不能忽略了.

3.细柱状目标长度

细柱状目标长度估计的分析结果如图11,12所示,可以看出,z越大偏移量越小,L增大时偏移量先是减小接着又增大,变化关系不是单调的,L=2km时性能最好.目标长度均方根误差与高度及布站半径的关系也有相同的变化规律.

 

 

图11 目标长度期望值分布(z=500m)

 

 

图12 目标长度期望值分布(L=2km)

另外,按第六节的方法分析定位误差对目标长度估计的影响,结果表明高精度定位情况下,定位误差对目标长度估计的影响也可以忽略不计.如果不是高精度定位,只需要考虑定位误差的影响.

十、结  论

本文将FMCW波形和单频脉冲波形引入多站雷达系统,在考虑时延和频移解耦,选择合适发射波形的基础上,就近程应用情况下TR-R2系统对目标几何中心定位,目标速度测量及细柱状目标长度估计等问题进行了全面的分析与仿真.得出了一些对工程实践有一定指导意义的结论.特别是文中所讨论的解耦方法具有普遍适用的意义.

对系统性能所进行的分析表明,系统性能既与目标位置有关,又与系统布局的几何参数有关.

由于存在非线性关系,多站系统在对目标进行定位,测量目标速度及估计目标长度时都会产生偏移量.当目标高度较低时偏移量较大,目标较高时偏移量较小.另外,目标定位误差的GDOP因子,速度以及目标长度估计均方根误差也都随高度的增加而减小.

系统布局对性能的影响主要表现为系统布站半径的影响.布站半径越大,定位坐标偏移量越小,目标速度及长度偏移量随布站半径的变化不是单调的,GDOP因子的变化也不是单调的,在本文分析的情况下,L=2km时系统性能最好.

高精度定位情况下,定位误差对目标长度及速度测量的影响很小,可以忽略不计.

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

9月2日消息,不造车的华为或将催生出更大的独角兽公司,随着阿维塔和赛力斯的入局,华为引望愈发显得引人瞩目。

关键字: 阿维塔 塞力斯 华为

加利福尼亚州圣克拉拉县2024年8月30日 /美通社/ -- 数字化转型技术解决方案公司Trianz今天宣布,该公司与Amazon Web Services (AWS)签订了...

关键字: AWS AN BSP 数字化

伦敦2024年8月29日 /美通社/ -- 英国汽车技术公司SODA.Auto推出其旗舰产品SODA V,这是全球首款涵盖汽车工程师从创意到认证的所有需求的工具,可用于创建软件定义汽车。 SODA V工具的开发耗时1.5...

关键字: 汽车 人工智能 智能驱动 BSP

北京2024年8月28日 /美通社/ -- 越来越多用户希望企业业务能7×24不间断运行,同时企业却面临越来越多业务中断的风险,如企业系统复杂性的增加,频繁的功能更新和发布等。如何确保业务连续性,提升韧性,成...

关键字: 亚马逊 解密 控制平面 BSP

8月30日消息,据媒体报道,腾讯和网易近期正在缩减他们对日本游戏市场的投资。

关键字: 腾讯 编码器 CPU

8月28日消息,今天上午,2024中国国际大数据产业博览会开幕式在贵阳举行,华为董事、质量流程IT总裁陶景文发表了演讲。

关键字: 华为 12nm EDA 半导体

8月28日消息,在2024中国国际大数据产业博览会上,华为常务董事、华为云CEO张平安发表演讲称,数字世界的话语权最终是由生态的繁荣决定的。

关键字: 华为 12nm 手机 卫星通信

要点: 有效应对环境变化,经营业绩稳中有升 落实提质增效举措,毛利润率延续升势 战略布局成效显著,战新业务引领增长 以科技创新为引领,提升企业核心竞争力 坚持高质量发展策略,塑强核心竞争优势...

关键字: 通信 BSP 电信运营商 数字经济

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 8月21日,由中央广播电视总台与中国电影电视技术学会联合牵头组建的NVI技术创新联盟在BIRTV2024超高清全产业链发展研讨会上宣布正式成立。 活动现场 NVI技术创新联...

关键字: VI 传输协议 音频 BSP

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 在8月23日举办的2024年长三角生态绿色一体化发展示范区联合招商会上,软通动力信息技术(集团)股份有限公司(以下简称"软通动力")与长三角投资(上海)有限...

关键字: BSP 信息技术
关闭
关闭