基于空域滤波的雷达目标二维散射中心快速提取

作者:张肖;周建江;汪飞 刊名:电子与信息学报 上传者:林荧权

【摘要】针对几何绕射(GTD)模型,该文提出一种基于空域滤波的2维散射中心参数快速提取方法。该方法利用空域滤波过程将2维散射中心参数提取问题分解为多个1维散射中心提取问题,并利用1维旋转不变技术(1D-ESPRIT)来估计散射中心各维参数,最后利用最小欧氏距离实现2维参数的配对。与基于2维旋转不变技术(2D-ESPRIT)的方法相比,该方法避免了高维数的特征值分解,因而可以显著地降低计算的复杂度。仿真实验表明,与2D-ESPRIT高分辨算法相比,该方法不仅能够显著降低计算量,并且还能获得较好的估计精度,可以有效地用于提取目标散射中心参数信息。

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1引言当雷达工作在高频区域时,获得的目标回波可以认为是目标局部散射源电磁散射的相干合成,这些局部性的散射源就被称为目标的散射中心。利用若干孤立的散射中心就可以较准确地表征复杂目标在高频区的散射,这对于深入研究复杂目标的电磁散射机理具有重要的意义[1]。散射中心包含有目标强散射点所在的位置、散射的强度以及目标结构特征等信息,利用这些信息进行目标识别是自动目标识国家部级基金和江苏高校优势学科建设工程资助课题别(ATR)领域的一个研究热点[2-6]。目前,提取2维散射中心的方法主要有基于稀疏表示的方法,2D-MUSIC方法,2D-ESPRIT方法等[7-11]。文献[7]和文献[8]提出用基于稀疏表示的方法来提取散射中心,这类方法都无需预估计散射中心的数目,且在频带缺失和非均匀采样时仍然有效,但是由于要进行迭代运算,因此计算量较大。文献[9]提出的2D-MUSIC方法充分利用了信号子空间和噪声子空间的正交性,具有较高的估计精度和分辨率。但是,2D-MUSIC算法需要进行2维的谱峰搜索,因而在高维参数估计中,实时性较差。针对2D-MUSIC算法的不足,文献[10]提出用2D-ESPRIT方法来提取散射中心,该方法利用了信号子空间的旋转不变性来进行参数估计,从而避免了复杂的谱峰搜索过程。但是,2D-ESPRIT算法仍需要进行高维数增广矩阵的特征值分解,在观测数据矩阵较大时,仍需要较大的计算量。本文主要针对几何绕射(GTD)模型[12],提出了一种基于空域滤波的散射中心提取方法。该方法利用空域滤波将2维散射中心提取分解为多个1维散射中心提取的问题,并用1D-ESPRIT分别对各维参数进行估计,最后根据位置参数粗估计与精确估计之间的近似关系,通过最小欧氏距离实现配对。因此,本文方法无需构造高维数的增广矩阵,从而避免了高维数的特征值分解,大大降低了计算量。22维GTD散射模型以频率步进雷达为例,根据几何绕射理论(GTD),在宽带小转角条件下,忽略角度依赖性,目标总的回波可以表示为[10]()10(,)4expcossin(,)dimiimininfEmnAjffjxycwmnapqq=???=????-??+y???????t+?(1)其中E(m,n)表示目标总的散射回波;w(m,n)表示零均值复高斯白噪声,其方差为2ws;d表示散射中心个数;c表示光速;iA表示复散射强度系数;m0f=f+mDf,m=0,1,?,M-1表示频率步进雷达的发射频率;,0,1,,1nq=nDqn=?N-表示视角;xi和yi分别表示第i个散射中心相对参考中心的距离向坐标和方位向坐标;ia表示散射中心的频率依赖因子。根据GTD理论,a的取值应为1/2的整数倍:a=1为平板、二面角散射;a=1/2为单曲面散射;a=0为点、双曲面或直边镜面散射;a=-1/2为边缘绕射;a=-1为尖顶绕射。经极坐标插值后回波数据可以近似为10(,)44exp(,)dimiimcniifEmnAjfffjxjywmnccappq=???=???????--+???(2)其中()01/2cf=f+M-Df。将式(2)写成矩阵形式为HE=ASB+W(3)其中1122[(,),(,),,(,)]ddA=aaxaax?aax为Md维矩阵,12[(),(),,()]dB=byby?by为Nd维矩阵,()1010(,)[1,(/)iexp4/,,(/)iiiiMxffjfxcffaaap-a=-D?()Texp4(1)/]i?-jpDfxM-c,()=[1,exp(4icibyjpfDqyT/),,exp(4(1)/)]

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