[发明专利]一种组网雷达信号带宽的自适应调整方法有效
申请号: | 201811578166.6 | 申请日: | 2018-12-21 |
公开(公告)号: | CN109633587B | 公开(公告)日: | 2022-05-03 |
发明(设计)人: | 廖可非;牛耀;欧阳缮;黎爱琼;冯伟业 | 申请(专利权)人: | 桂林电子科技大学 |
主分类号: | G01S7/41 | 分类号: | G01S7/41;G01S7/28;G01S13/90 |
代理公司: | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人: | 覃永峰 |
地址: | 541004 广西*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 组网 雷达 信号 带宽 自适应 调整 方法 | ||
1.一种组网雷达信号带宽的自适应调整方法,其特征在于,在每部雷达对目标进行特征认知的基础上,对目标进行三维信息融合,根据目标在每个雷达融合距离向的尺寸大小,初始化雷达发射信号带宽,对雷达目标进行成像,再根据组网联合成像质量评价指标对各雷达发射信号带宽自适应调整,包括如下步骤:
(一)初始化系统参数,包括如下具体内容:M为对目标进行成像的雷达总数,光速,记做c,第i部雷达对第j个目标粗分辨率成像所用的信号带宽,记做Bi,j,第i部雷达对第j个目标的成像积累时间,记做Tci,j,第i部雷达对第j个目标成像的距离像分辨率,记做第i部雷达系统的脉冲重复频率,记做PRFi,第i部雷达系统的发射信号的脉宽,记做Tpi;
(二)每部雷达发射少量脉冲,进行目标参数估计,具体过程如下:组网雷达中的M部雷达各自发射信号带宽为Bi,j的少量脉冲,并分别接收目标的回波信号;利用传统雷达常规算法进行处理,得到第i部雷达与第j个目标的距离Ri,j,第j个目标相对第i部雷达的速度Vi,j,第i部雷达与第j个目标飞行方向的夹角θi,j;
(三)根据回波信息估计目标尺寸,具体过程如下:采用逆合成孔径雷达成像算法对每部雷达回波数据进行处理,得到第i部雷达对第j个目标的初像,记做其中f为快时间时刻,为慢时间时刻;对初像按照公式(1)进行归一化处理,记做(1)
由于每部雷达与目标飞行方向的夹角θi,j不同,根据式式中λ为波长可知,相应的方位向分辨率也不同;根据频率与目标距离的线性关系可以确定第j个目标在第i部雷达中的距离向尺寸,记做Dyi,j,第j个目标在第i部雷达中的方位向尺寸,记做Dxi,j,按照公式(2)计算如下:
其中fbigi,j、fsmalli,j表示中快时间方向上的最大频率与最小频率;表示中慢时间方向上的最大频率与最小频率;
(四)进行距离向信息融合,具体过程如下:采用投影思维方法确定三维目标在目标坐标系上各个维度的尺寸,设x,y,z是全局坐标系的三个维度坐标轴,x′,y′,z′是目标坐标系的三个维度坐标轴,第i部雷达方位向与第j个目标三个维度之间的夹角,记做第i部雷达距离向与第j个目标三个维度之间的夹角Θx′i,j、Θy′i,j、Θz′i,j,第j个目标在x′轴上的估计尺寸为:
同理,第j个目标在y′、z′轴上的估计尺寸分别为:
(4)
在获知目标三维尺寸信息的前提下,利用投影的方法计算该目标三维尺寸在每部雷达视线方向及方位向所形成平面上的尺寸,即第j个目标在第i部雷达距离向的融合尺寸,记做Iyi,j;
Iyi,j=Dx′,j·|cosΘx′i,j|+Dy′,j·|cosΘy′i,j|+Dz′,j·|cosΘz′i,j|(5);
(五)进行雷达信号初始带宽分配,具体过程如下:
在获得距离向融合尺寸Iyi,j的基础上,设对于基准距离向尺寸目标(Dy_ref)成像所需的基准距离像分辨率为ρref,以公式(6)为原则选择初始分辨率;
则第i部雷达对第j个目标雷达发射信号初始带宽为:
(六)组网雷达中第i部雷达各自发射带宽为B'i,j的雷达信号并分别接收目标j的回波信号;
(七)二维ISAR成像,采用基于CS的稀疏孔径ISAR成像算法对每部雷达的回波数据分别进行成像,第i部雷达对目标j所成像,记做Pi,j;
(八)对M部雷达综合评价指标计算,具体过程如下:对第i部雷达所成像Pi,j按照公式(8)求出信息熵,记做Hi,j,其定义式为:
式中,pi,j(q)为灰度级为q的像素点所占图像Pi,j总像素点的比率,由公式(9)计算得出:
其中q范围是[0,1…,L-1],L为图像Pi,j灰度级最大值,num(q)是灰度级为q的像素点的个数,sum为相应图像像素点总个数;
按照公式(10)求出不同雷达对综合评价指标的影响因子:
根据影响因子的不同,第n次对第j个目标的组网雷达联合成像质量评价指标为:
第i部雷达对第j个目标的粗分辨率成像所对应的信息熵按照公式(8)计算为H'i,j,设置初始组网雷达联合成像质量评价指标为:
(九)对组网联合成像质量评价指标进行判断,具体过程如下:设定一个阈值ΔH,计算如果ΔHj>ΔH,则算法进行到下一步,如果ΔHj≤ΔH,则组网雷达联合成像效果达到最佳,算法结束;
(十)增加每部雷达带宽,再次联合成像,具体过程如下:设定M部雷达增加总带宽为ΔB0,第i部雷达对第j个目标进行成像增加的带宽为:
更新第i部雷达发射信号带宽Bni,j=Bn-1i,j+ΔBi,j,每部雷达再次发射雷达信号,并获取雷达回波数据,返回到步骤(七)。
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