探地雷達陣列成像算法研究_本科畢業論文設計(編輯修改稿)

　

【文章內容簡介】 的布陣方式不再局限于圓陣結構，收發天線陣分布更加靈活，可以為線陣、圓陣、面陣。 MIMO 雷達的搭載平臺多種多樣，可以是地基、機載或星載等平臺。 MIMO雷達尚處 于理論研究和實驗驗證階段，還沒有一個嚴格統一的定義表述。然而， MIMO雷達基本概念已被大家所認同，其形成可以認為是在 2020年和 2020年的一些學術會議上，會議設專題討論 MIMO 雷達的相關理論問題。根據會議文獻中的 MIMO雷達概念模型 (如圖 122)，可以總結出 MIMO雷達概念的基本構成（如圖 123）。 圖 122 概念模型 4 圖 123 基本構成 MIMO雷達的天線陣元間距沒有特別限定，可以是密集或稀疏布陣，發射正交信號波形，廣域覆蓋空間范圍。多基地雷達中，一般自發自收，不產生虛擬陣元， 各個雷達大都獨立工作，各自信號處理完成之后再送中央處理器做數據融合，而 MIMO雷達強調將所有原始回波數據進行聯合信號處理。 分布式 MIMO雷達的研究主要以 Fishler、 Haimovich、 Blum為代表。分布式 MIMO雷達利用目標 RCS起伏來改善雷達的檢測性能。觀測復雜起伏目標時，雷達觀測角度的細微變化可能會導致目標 RCS數十分貝的變化，分布式 MIMO雷達利用大間距天線陣從多個角度獲得相互獨立的多路目標回波。由于全部回波基本不會同時出現深度衰落，從而通過非相干積累來克服目標的 RCS起伏，提高雷達檢測性 能以及對隱身目標的探測能力。分布式天線布陣提高了 MIMO雷達的抗摧毀能力。為得到統計獨立的目標回波，可將發射天線陣、接收天線陣，或收發天線陣同時在空間分布式配置來對目標形成空間分集。根據收發分集的組合形式，分布式 MIMO雷達分為三種：發射分集 MIMO雷達、接收分集 MIMO雷達、收發全分集 MIMO雷達 (又稱統計 MIMO雷達 )。 緊湊式 MIMO雷達的研究以林肯實驗室和 Li、 Stoica 等為主。其發射陣列和接收陣列構型與分布式 MIMO 雷達不同，陣元間距較小，收發陣列和目標通常滿足遠場關系。由于緊湊式 MIMO雷 達的多通道回波數據不是統計獨立的，可聯合進行相干信號處理，從而完成數字波束形成、參數估計等功能。緊湊式 MIMO雷達與傳統雷達相比有許多優勢 綜上所述， MIMO雷達概念的實現形式如圖 124所示， 圖中將 SIAR和泛探雷達作為MIMO雷達的兩種特例。 5 圖 124 MIMO雷達概念的實現形式 6 第二章 陣列成像算法概述 167。 MIMO 雷達基本原理 引言 MIMO 雷達通過多個發射天線同時發射多種相互正交波形，并采用多個接收天線接收所有波形的回波。 MIMO雷達采用這種波形分集技術，從而具 有傳統相控陣雷達所不具備的優點，包括突破陣元間距半波長限制、較高的系統自由度以及空間全覆蓋特性等。 正交波形是 MIMO 雷達的一種基本波形，下面以正交多相碼信號為例，介紹 MIMO雷達的基本原理及特性，并引入 MIMO 雷達信號模型。 雷達成像技術大體上可以分成三大類：實孔徑成像技術、合成孔徑成像技術和二者兼有的成像技術。其中，實孔徑成像技術主要用于實孔徑 (陣列 )成像雷達， Steinberg等做過深入的研究。合成孔徑成像技術的典型代表是 SAR 和 ISAR。二者兼有的成像技術包括ARTINO(Airborne Radar for Threedimensional Imaging and Nadir Observation)。 ARTINO 是一種三維成像雷達，分別利用平行于雷達平臺航向的合成孔徑、垂直于航向的線性陣列及下視的寬帶信號所提供的三個方向分辨率來獲得目標的空間分布信息。 MIMO 雷達通過實際的多個發射天線和接收天線來探測目標，通過單次“快拍”發射就能得到攜帶目標信息的多路觀測回波數據。 MIMO 雷達成像劃歸于二者兼有的成像技術。 MIMO雷達的虛擬陣元和實際物理陣元是同時空間并存的，不同于時間積累所得的合成 孔徑。因此， MIMO雷達的等效陣列孔徑可以理解為空間意義上的合成孔徑。在 MIMO雷達成像過程中，等效陣列和虛擬陣元將直接影響成像性能。 在成像方法方面， Xu等進行 MIMO雷達成像時借助自適應超分辨譜估計方法，利用 GLRT來確定目標數目，分別研究了 Capon、 APES等自適應技術存在和不存在陣列校正誤差情況下的分辨性能和抗干擾能力。 Roberts等用 IAA(Iterative Adaptive Approach，一種基于加權最小二乘的迭代自適應方法 )來完成 MIMO雷達成像，并分別給出了 IAA方法的RangeDoppler圖像和 AngleRange圖像，通過與 DAS(DelayAndSum)獲得的圖像作對比，證明 IAA方法具有高分辨能力，同時還證明了 MIMO 陣列的多普勒和角度分辨能力都比SIMO(SingleInput and MultipleOutput)陣列高。 Xu和 Roberts 等本質上都是在探討MIMO陣列信號處理問題，用于實現 MIMO雷達的多目標分辨與定位。 在成像模型和成像算法及陣列設計等方面， Fortuny Guasch和 Martinez vazquez討論了 UWB MIMO雷達 陣列小空域監視問題，利用反向投影 (BP)算法對理想點目標進行成像， 7 然后推導得到 MIMO 陣列的方向圖，比較一發一收、單發多收和多發多收三種陣列形式的聚焦圖像和方向圖，證明 MIMO陣列有優良成像性能。韓興斌等研究了基于 MIMO雷達體制的分布式多通道雷達成像問題，對多通道雷達的空間譜域支撐區分布情況進行了描述，對MIMO雷達的成像性能和陣元位置誤差進行了分析，針對簡單的收發陣列共直線排布構建了MIMO雷達二維成像模型，分別利用寬帶發射信號和 MIMO陣列實現了運動目標的單次“快拍”成像。 Ma和 Wang分別研究 MIMO雷達收發垂直布陣窄帶成像。 MIMO雷達的收發陣列同為線陣且相互垂直，根據空間卷積原理，雙線陣可以形成等效面陣，進而利用窄帶發射信號實現二維實時成像，大大減少了物理天線陣元數目。在窄帶 MIMO雷達成像基礎上，段廣青等建立了一種寬帶 MIMO雷達三維成像模型，并給出了相應的三維成像算法。 167。 MIMO 雷達基本模型 虛擬陣列 虛擬陣列是 MIMO雷達的一個基本概念，假設一個由 NT個發射陣元和 NR個接收陣元組成的陣列。 NT個發射陣元發射的波形相互正交，接收陣元采用匹配濾波器組分離接收，因而總共 形成 NTNR個“發射 接收”通道。 MIMO 雷達的陣列結構及接收機結構框圖分別如圖221和圖 222所示。 圖 21 MIMO雷達陣列結構 8 圖 22 MIMO雷達接收機結構 設 NT， NR分別為發射陣列和接收陣列的陣元位置矢量： () () 其中，（ i=1,2， … ， NT）為第 i個發射陣元在直角坐標系中的坐標。（ j=1,2， … ， NR）為第 j個接收陣元在直角坐標系中的坐標， []T表示轉置運算。假設一個點目標位于遠場處，由第 i個發射陣元發射的信號，到達遠場目標，反射到第 j個接收陣元 ，經過的相對時延為（相對于發射陣列和接收陣列的參考點）： （ ） 其中，（）是發射相對時延，（）是接收相對時延，因此，（）又稱為雙程相對時延。個“發射 接收”通道的雙程相對時延構成一個長度為的時延矢量： D= () 定義 MIMO雷達的陣列導向矢量為： v= () 其中，是發射信號載頻。定義發射陣列導向矢量和接收陣列導向矢量分別為： = () = () 則： v= () 由式（ ）知，由發射陣列和接收陣列的陣元位置卷積構成的大孔徑陣列稱為虛擬陣列。圖 23列出了幾種典型的 MIMO虛擬陣列結構，其中（ a）、（ b）用收發分置天線，但收發天線均分布在較小范圍內，目標遠場假設仍然成立，以便實現多天線間的相參處理。這種集中的收發分置結構稱為“偽單基”結構，提高了系統設計的靈活性和自由度。（ c）是“單基”結構，相同設備量條件下，“單基”結構虛擬陣列的基線短，空間分辨率低，但是其方向圖旁瓣（天線方向圖上最大輻射波束旁邊的小波束）電平較 低。 9 圖 23 MIMO虛擬陣列 發射波形 正交發射波形關系到 MIMO雷達能否實現通道分離，并對虛擬陣列的角度分辨能力、目標的距離和多普勒分辨能力都有一定的影響。正交信號的中心頻率不一定是相同的。中心頻率相同的條件下，常用的有二相碼、多相碼和頻率編碼。其中，多相碼信號有更好的自相關特性和多普勒頻率特性，且信號結構比較復雜，不易檢測和分析，另外，多相碼的低成本脈沖壓縮處理技術已經成為可能。因此，正交多相碼信號是一種較好的選擇。 假設多相碼正交信號集中含有個信號，每個信號有 L個子脈沖，每個子脈 沖的相移數為 P，每個子脈沖寬度為 T，則正交多相碼信號集可表示為： （ ） （ ） （ ） 信號的自相關函數為： 10 （ ） 為了提高發射信號的距離分辨率，理想的自相關函數滿足，當 k=0時， R（ ,k）最大，其他情況自相關函數接近于零。 信號的互相關函數為： （ ） 為提高發射信號的正交性，應當是互相關函數最小。 相位碼的設計原則是使自相關函數的旁瓣峰值和互相關函數的峰值最小。 信號模型 設第 i個發射陣元的發射信號為，為基帶波形，為載頻。發射信號經過遠場點目標反射到 第 j個接收陣元上的信號為： （ ） 167。 算法綜述 MIMO雷達成像由于其復雜的多收發陣列結構而很難直接應用現有的許多常用成像算法，因而需要探尋合適的 MIMO 雷達成像算法。首先，將傳統反向投影（ BP）算法推廣應用于 MIMO雷達成像，得到 MIMO雷達標準 BP 算法，不受 MIMO雷達陣列形式的限制。 而后， 基于時延曲線校正原理，提出了一種能夠大大降低標準 BP 算法運算量的MIMO 雷達 TCCBP 算法。綜合傳統的距離多普勒 (RD)算法和 BP 算法而提出的 MIMO雷達 RDBP 算法，在保證成像質 量的同時，相比標準 BP 算法和 TCCBP 算法提高了成像處理的運算效率。 結合 MIMO 雷達陣列設計，在 SAR RM算法的基礎上，從空間譜域角度對 MIMO雷達成像算法進行了研究。首先，通過分析雷達成像與空間譜域填充的關系，提出了基于譜域填充的 MIMO雷達 SFRM算法。而后根據相位中心近似原理，進行了 MIMO雷達天線陣列設計，進而基于均勻等效線陣處理提出了 MIMO 雷達 UELARM 算法。最后，結合收發正交線陣設計，提出了一種能夠有效實現窄帶 MIMO 雷達二維“方位 方位”向成像 11 的 MIMO雷達 OLARM 算法。 BP 算法和 RM 算法都是為了重建目標圖像，而不能解決成像系統固有的高旁瓣和分辨率受限的問題。為了提高 MIMO 雷達的成像質量，進一步對 MIMO 雷達成像旁瓣抑制和超分辨算法進行研究。首先基于空間頻譜支撐區變形原理，提出了 MIMO 雷達成像旁瓣抑制算法 — SRSR 算法，它不損失分辨率且簡單、有效。在 SRSR 算法基礎