超分辨算法在米波雷达测高中的应用_胡坤娇

吴剑旗 ( 1966- ) , 男, 四 川泸 州人, 研究 员, 硕 士, 主要 研究方向为雷达系统研究。
利用一套米波雷达试验系统, 开展了针对超分 辨算法的外场测高试验。本文介绍了超分辨算法测
高的基本原理, 给出了试验系统的组成, 以及若干淡 水反射面条件下的外场试验数据。
1 超分辨算法基本原理
空间谱估计技术是一门新兴的空域信号处理技 术 [ 2, 3] , 其主要目标是研究提高在处理带宽 内空间 信号 ( 包括 相互独立信号、部分相 关信号和相干信 号 ) 的角度 估计精度、角度分辨力 及提高运算速度 的各种算法。基于子空间类的超分辨算法一般要求 信号是非相干的, 当信号是相干的时候, 需要进行预 处理, 如空间平滑 [ 4, 5] , 先进行信号解相干。
0引 言
米波段地面反射系数大, 加之米波雷达天线波 瓣宽, 主瓣打 地, 多径 效应非常明显 [ 1] 。在多径效 应的作用下, 经雷达天线阵列接收的回波, 其携带的 关于目标仰角的相位信息被破坏, 采用常规比幅或 比相测高等技术必然带来很大的测高误差, 雷达在 低仰角测高精度已不能满足必须的测量要求, 因此 必须寻求超分辨处理等新的测高方法。
Application of Super-resolution A lgorithm in M eter-wave Radar Heigh t-find ing
HU K un- jiao1, CHEN Bo-x iao2, WU Jian-q i1
( 1. East China R esearch Institute o f E lectron ic Eng ineering, H e fei 230031, China; 2. X id ian U n iversity, X ipan 710071, China)
收稿日期: 2008-04-03 修订日期: 2008-05-27
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2008年第 5期
1. 1 空间平滑
如图 1所示, 设信源数为 D, 子阵长度为 M \ D + 1, 则最大可获得的子阵数为 L = N - M + 1个。
非实时处理出目标的高度值。试验利用同时记录的 二次雷达数据与处理结果进行比对, 以验证超分辨 算法的测角精度。
[ 3] SIM ON HAYK IN. Adaptive R adar S ignal P rocessing[M ]. [ S. J]: W iley P ress, 2007.
[ 4] T IE-JUN SHAN. O n Spatia l Sm ooth ing for D irection-o-f arr iva l Estim ation o f Coheren t S igna ls[ J] . IEEE T rans. on A coustics, Speech, and S igna lP rocessing, 1985, ASSp-33( 4): 806-811.
( 4)
式中, PAL = I - A ( H) [ AH ( H) A ( H) ] - 1 AH ( H)为正交
Hale Waihona Puke 投影矩阵; RX = E [ X ( t )XH ( t) ] 为天线阵协方差矩
阵; A ( H) = [ a ( H0 ), ,, a ( HD ) ] 为信号导向矩阵; D
为信源数。
/ 10, 其他全为 / 00的交换矩阵。
1. 2 最大似然估计
为了提高角度分辨力, 空域谱分析也必然要采
用类似时域谱估计中的非线性处理, 如最大似然估 计的超分辨算法 [ 6] , 该算法是已知信号概率分布情
况下的最优估计算法, 其似然函数为
L ( H) =
arg m in{ H
tr[ PLA RX ] }
胡坤娇 等: 超分辨算法在米波雷达测高中的应用
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误差。也就是说, 在满足一定信噪比的条件下, 试验 系统通过超分辨算法得到 了精确的目标仰 角测量 结果。
4结 语
图 4 常规测高和超分辨测高的对比
噪比进行均方根统计, 得到如图 5、图 6所示的统计 结果。
超分辨算法在米波雷达中的测高试验表明, 在 淡水反射面条件下, 采用空间平滑 + 最大似然算法 可以有效提高低仰角下米波雷达的测高精度。对超 分辨算法的理论而言, 淡水反射面是比较理想的多 径反射条件, 试验系统还需要进一步开展不同反射 面、不同地面起伏条件下的超分辨算法应用研究。
作者简介
胡坤 娇 ( 1969 - ), 女, 安 徽 肥 东 人, 高级工程师, 主要研究方向为 雷达 总体技术;
可以看出, 在雷 达整 机信 噪比 达到 20 dB, 即 单个阵元的平均信噪比为 8 dB时, 米波雷达在低仰 角采用超分辨处理可以实现小于 0. 3b的仰角测量
陈伯孝 ( 1966- ) , 男, 安 徽宿 松人, 教授, 博 士, 主 要研 究方向为雷达系统设计、雷达信号处理、阵列信号处理等;
第 5期 2008年 10月
工程与应用
Journa l of CA EIT
V o.l 3 No. 5 O ct. 2008
超分辨算法在米波雷达测高中的应用
胡坤娇1, 陈伯孝 2, 吴剑旗1
( 1. 华东电子工程研究所, 合肥 230031; 2. 西安电子科技大学, 西安 710071)
摘 要: 简要介绍了超分辨算法实现测高的基本原理, 以及采用超分辨算法开展的米波雷达测高试 验情况, 给出了若干淡水反射面条件下的外场试验数据。试验统计结果表明: 在满足一定信噪比的 条件下, 采用空间平滑 + 最大似然超分辨处理法可有效提高米波雷达在低仰角的测高精度。 关键词: 超分辨; 米波; 测高 中图分类号: TN 959. 1 文献标识码: A 文章编号: 1673-5692( 2008) 05-507-03
Abstract: T he pr inciple of ang le super- reso lut ion algo rithm, briefs the he igh-t m easuring trial research o f m eter-w ave radar in VH F band, and gives som e outfie ld experim ental da ta on the signal reflection from freshw ater surface. The statistica l results from the experience indicate tha,t in the cond it ion o f som e signa-l to-no ise ra tios ( SNR ), the m ax im um like lihood m ethod w ith spatial sm ooth ing algo rithm can effect ive ly im prove the a ltitude precision in low elevation ang le of m eter-w ave radar. K ey w ord s: super-reso lution; m eter-w ave; he igh-t find ing
图 3 常规测高和超分辨测高的对比
试验系统采集了多批目标的试验数据。试验表 明, 针对常规测高方法, 在高仰角 (约一个波束宽度 以上 )空域, 雷达可以实现较高的测高精度; 但在低 仰角 (一个波束宽度以下 )空域, 其测量精度已无法 满足要求。
我们对超分辨算法下多批目标的角度误差和信
2008年 第 5期
2 试验系统组成
米波雷达试验系统为宽发窄收、数字波束形成 ( DBF )工作体制, 如图 2所示, 系统主要由全固态发 射机和宽波束发射天线构成的单路发射通道、接收 天线和多通道数字化接收机构成的 16路接收通道、 信号处理及数据采集器等组成, 其中接收天线为一 维阵列天线, 垂直口径为 14. 5个波长。 16路数字 I/Q 信号经数据采集器采集下来, 采用超分辨算法
参考文献:
[ 1] M ERR ILL I SKOLN IK. 雷 达手 册 [ M ]. 王 军, 等, 译. 第 2版. 北京: 电子工业出版社, 2003.
[ 2] PRA BHAKAR S NA IDU. Sensor A rray S ignal P rocess ing [M ] . [ S. J]: CRC P ress, 2001.
[ 5] 张力, 等. 空间平滑法在 米波雷 达中的 应用 [ J]. 现代 电子技术, 2004( 1): 81-82.
[ 6] ILAN Z ISK IND. M ax imum L ike lihood Loca lization ofM u-l tip le Soucres by A lternating P ro jection[ J]. IEEE T rans. on A coustics, Speech and S igna l P rocess ing, 1988, 36 ( 10): 1 553-1 560.
最大似然算法要做多维搜索, 对信号是否相干
没有要求。在雷达应用中, 经过一些预处理和简化,
可以实时实现该算法。
图 2 试验系统组成框图
3 淡水反射面试验结果
试验雷达架设在平地上, 对民航飞机进行定向 观测, 天线朝向区域为淡水湖面。我们采用空间平 滑 + 最大似然算法对采集的低仰角数据进行角度超 分辨处理。如图 3、图 4所示, 采用常规测高方法和 超分辨处理分别得出的两批目标高度测量数据, 其 中超分辨处理的快拍数为 1。
图 1 子阵选取方式
第 l个子阵的输出为 X l ( t), 其协方差矩阵为
R l = E [ X l ( t)XHl ( t) ]
( 1)
经过平滑的协方差矩阵为
L
6 Rf =
Rl
( 2)
i= 1
前后向平滑矩阵为
Rfb = Rf + J (R f )* J
( 3)
其中上标 / * 0表示 共轭, J 是 斜对 角线 上为