基于块正交匹配追踪预处理的米波多输入多输出雷达测高方法研究

郑桂妹,  宋玉伟,  胡国平,  李槟槟,  张栋

文章导航 > 雷达学报  > 2020 >  9(5): 908-915
赵博, 黄磊, 周汉飞, 张亮, 李强, 黄敏. 基于单频时变阈值的1-bit SAR成像方法研究[J]. 雷达学报, 2018, 7(4): 446-454. doi: 10.12000/JR18036
引用本文: 郑桂妹, 宋玉伟, 胡国平, 等. 基于块正交匹配追踪预处理的米波多输入多输出雷达测高方法研究[J]. 雷达学报, 2020, 9(5): 908–915. doi: 10.12000/JR20042
shu
Zhao Bo, Huang Lei, Zhou Hanfei, Zhang Liang, Li Qiang, Huang Min. 1-bit SAR Imaging Method Based on Single-frequency Time-varying Threshold[J]. Journal of Radars, 2018, 7(4): 446-454. doi: 10.12000/JR18036
Citation: ZHENG Guimei, SONG Yuwei, HU Guoping, et al. Height measurement for meter-wave MIMO radar based on block orthogonal matching pursuit preprocessing[J]. Journal of Radars, 2020, 9(5): 908–915. doi: 10.12000/JR20042
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基于块正交匹配追踪预处理的米波多输入多输出雷达测高方法研究

DOI: 10.12000/JR20042
  • 1.

    空军工程大学防空反导学院 西安 710051

  • 2.

    空军预警学院 武汉 430019

  • 3.

    中国人民解放军66135部队 北京 100041

基金项目: 陕西省青年托举人才项目(20180109)，国家自然科学基金面上项目(61871395, 61971438)，陕西省自然科学基金面上项目(2019JM-155, 2020JM-345)
详细信息
    作者简介:

    郑桂妹(1987–)，男，福建福州人，副教授，研究方向为阵列空间谱估计算法

    宋玉伟(1986–)，女，辽宁大连人，博士研究生，研究方向为MIMO雷达谱估计

    胡国平(1964–)，男，江西南昌人，教授，研究方向为阵列信号处理

    李槟槟(1990–)，男，江西上饶人，讲师，研究方向为阵列空间谱估计

    张　栋(1990–)，男，河北辛集人，工程师，研究方向为阵列空间谱估计

    通讯作者:

    郑桂妹 zheng-gm@163.com

  • 责任主编：陈伯孝 Corresponding Editor: CHEN Baixiao

  • 中图分类号: TN953

Height Measurement for Meter-wave MIMO Radar Based on Block Orthogonal Matching Pursuit Preprocessing

  • 1.

    Air and Missile Defense College, Air Force Engineering University, Xi’an 710051, China

  • 2.

    Air Force Early Warning Academy, Wuhan 430019, China

  • 3.

    PLA 66135, Beijing 100041, China

Funds: The Young Talent fund of University Association for Science and Technology in Shaanxi of China(20180109), The National Natural Science Foundation of China(61871395, 61971438), The Natural Science Basic Research Plan in Shaanxi Province of China (2019JM-155, 2020JM-345)
More Information
    Corresponding author: ZHENG Guimei, zheng-gm@163.com

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    摘要
  • 摘要: 米波雷达具有很好的反隐身性能。多输入多输出(MIMO)雷达的波形分集具有高自由度特点，使MIMO雷达在检测和参数估计等方面具有更多优势，故米波MIMO雷达受到广泛研究。而测高是米波MIMO雷达最重要的问题之一。针对米波MIMO雷达测高问题，最大似然和广义多重信号分类方法是米波MIMO阵列雷达测高方法行之有效的算法，但其计算量大，工程中难以接受。该文提出一种基于块正交匹配追踪(BOMP)预处理的方法来降低计算量。首先对MIMO阵列接收数据稀疏化处理，然后通过数学操作将其变形至适合于BOMP算法的信号模型，然后利用粗栅格得到角度粗估计。并以此为初始值中心，取MIMO雷达波束宽度作为搜索范围。仿真结果表明该算法能有效降低搜索类测高算法的计算量。

     

    Abstract: Meter-wave radar has good anti-stealth performance. The waveform diversity of Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) radar can result in a higher degree of freedom, which makes MIMO radar more advantageous in detection and parameter estimation. Therefore, meter-wave MIMO radar has been widely studied. The radar height measurement is one of the most important research problems of the meter-wave MIMO radar. The maximum likelihood and generalized multiple signal classification algorithms are effective for measuring the radar height. However, they feature heavy computation complexity. In this paper, a preprocessing method based on Block Orthogonal Matching Pursuit (BOMP) is proposed to reduce the computation. First, the received data of MIMO array are sparse-processed, and then, using a mathematical operation, they are transformed into a signal model suitable for the BOMP algorithm; then coarse angle estimation is obtained using a large search grid. The coarse angle estimation is taken as the initial value, and the MIMO radar beam width as the search range. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively reduce the computation of the search-type height measurement algorithm.

     

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  • 1.   引言

    海用雷达在对海上目标探测过程中易受海杂波影响，高海况、复杂气象条件下尤为严重。开展海杂波特性、海杂波抑制、海上目标检测跟踪与识别方法研究[1-5]，需要多种条件下的海杂波和海上目标回波实测数据，海军航空大学海上目标探测课题组于2019年提出一项“雷达对海探测数据共享计划”[6]，旨在利用X波段固态全相参雷达等多型雷达开展对海探测试验，获取不同海况、分辨率、擦地角条件下海杂波数据和海上目标回波数据，并同步获取海洋气象水文数据、目标位置与轨迹的真实数据，形成信息全记录的雷达试验数据集。

    2020年度主要开展了3个方面的多次试验，包括目标雷达散射截面积(Radar Cross-Section, RCS)定标数据采集试验、不同海况海杂波与目标探测数据采集试验、海上机动目标检测跟踪数据采集试验。下面针对每个方面的试验进行介绍，并给出典型数据示例。

    2.   目标RCS定标数据采集试验

    目标RCS定标数据采集试验，主要是在海上投放定标体(不锈钢球，RCS为0.25 m2)，使其漂浮于海面以上，用船只拖拽定标体沿雷达径向慢速往返运动，在沿途部分位置点静止(漂浮)，雷达工作模式固定不变，采集试验全程的雷达与配合传感器数据。

    如图1所示，试验期间，雷达架设地点为烟台养马岛试验点[6]，架高约为30 m。如图2所示，渔船用尼龙绳拖拽不锈钢球沿图1中所示的航线慢速运动。不锈钢球放置在4个泡沫塑料浮子上，使其完全浮于海面以上，如图2(d)所示，渔船与不锈钢球沿雷达径向的间距为100 m以上，且二者在方位上也错开一定的角度。渔船在设定海上航线的部分位置点(见图1所示航线中的黄色圆点)处静止(漂浮)，此时调整了雷达天线转速，采集多种转速条件下的雷达数据。试验期间海面状态如图2(f)所示，对应的气象水文数据如图3所示，红色原点与试验时段相对应，每15 min更新一次，综合判断海况等级为1级。

    图  1  试验点及定标体运动轨迹示意图
    Figure  1.  Experimental site and schematic diagram of calibration body’s trajectory
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    图  2  试验场景
    Figure  2.  Experimental scenario
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    图  3  浪(有效波高、浪向、周期、浪速)和风(风向、风速)要素信息(红色标点对应试验时段)
    Figure  3.  Wave (effective wave height, direction, period, speed) and wind (direction, speed) information (The red punctuation marks correspond to the experimental period)
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    X波段试验雷达具体参数请见文献[6]，此处不再赘述。试验期间，定标体在较近距离时雷达工作于3 nm量程，脉冲重复频率(Pulsed Repetitive Frequency, PRF)为3 kHz；定标体在较远距离时雷达工作于6 nm量程，PRF为1.6 kHz。整个试验过程中，雷达主要工作于2 r/min的扫描速度，在目标静止(漂浮)时天线转速有所调整。雷达工作模式调整与采集雷达数据对应的情况，在与数据配套的数据记录表中有详细对照说明。由于雷达转速较慢，单次扫描周期的数据量大，这里仅给出了目标所在扇区的回波数据，示例数据如图4所示。

    图  4  典型数据示例
    Figure  4.  Typical data examples
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    试验过程中，还同步获取了渔船的自动定位系统(Automatic Identification System, AIS)数据(MMSI: 413659899，见表1)，以及雷达视野内其他非合作船只目标的AIS数据。由于试验中所使用AIS设备自身原因，数据更新率为每次2～6 min，因此，AIS给出的位置信息与雷达给出的位置信息并不严格同步，在数据使用中可通过插值实现时空信息同步。

    表  1  配试船只目标AIS数据示例
    Table  1.  The sample AIS data of the experimental boat
    东经(°)北纬(°)时间
    121.6096537.474042020-07-08 09:10:00
    121.6113437.475512020-07-08 09:38:00
    121.6127537.4766852020-07-08 09:40:00
    121.6162837.4790152020-07-08 09:42:00
    ·········
    121.6250737.483452020-07-08 13:50:00
    121.6212437.4802552020-07-08 13:56:00
    121.6180337.47742020-07-08 13:58:00
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    3.   海杂波与目标探测数据采集试验

    海杂波与目标探测数据采集试验，主要是采集不同海况等级条件下的海杂波数据、海上船只目标数据。此试验以天线凝视观测模式为主，采集不同方位下的雷达回波数据。

    试验期间，雷达架设地点为烟台第1海水浴场试验点，如图5所示，架高约为80 m，在不同海况等级等环境下，调整雷达天线凝视的方位，凝视海面锚泊船只或航道浮标，采集几秒至几分钟时长不等的雷达凝视模式数据。采集数据时雷达工作量程为3 nm, 6 nm，对应的PRF分别为3.0 kHz, 1.6 kHz。

    图  5  海杂波与目标探测试验场景
    Figure  5.  Sea clutter and target detection experimental scenario
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    采集数据列表如表2所示。前7组数据均为天线凝视模式数据，由于采集数据期间，风速较大，雷达天线凝视方位随风有轻微偏移，具体偏移情况从雷达数据头中的“方位”信息位中可以得到；第8组数据为天线扫描模式数据，其中方位143°～274°范围内为发射屏蔽区，此区域内雷达发射静默。此外，扫描模式数据还有配套的AIS数据，但由于试验时海况等级较高，所有船只均回港避风，因此无运动目标，仅有锚泊的船只和航道浮标两类目标。

    表  2  海杂波与目标回波数据列表
    Table  2.  List of sea clutter and target echo data
    序号数据类型海况等级(级)凝视方位(°)脉冲个数描述信息
    1海杂波3～41.53>1044.84 km处有一个航道浮标
    2海杂波3～442.18>104纯海杂波
    3海杂波3～448.36>104近程为纯海杂波，6 km后有岛屿回波
    4海杂波+目标3～417.36>1042.778 km和4.115 km处有2个漂浮目标(船+航道浮标)
    5海杂波+目标3～48.01>1042.81 km和4.16 km处有2个漂浮强目标(2艘锚泊船只)，5.5 km后为岛屿回波
    6海杂波+目标29.58>104小快艇，回波较强，距离8.15 km进入雷达视野而后离开，存在同频异步干扰
    7海杂波+目标258.31>1043.86 km和7.15 km处有2个目标(船+岛屿)
    8海杂波+目标3～4扇区：257～360
    0～126    		9个扫描周期24 r/min扫描模式数据，有配套AIS数据
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    典型的海杂波数据、海杂波+目标数据如图6(a)—图6(d)所示，限于篇幅，这里仅给出两组实测数据的时域原始回波与多普勒谱。

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    6  海杂波、目标回波典型数据示例
    6.  Typical sea clutter and target echo data
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    4.   海上机动目标检测跟踪数据采集试验

    海上机动目标检测跟踪数据采集试验，主要是利用小型快艇作为配试目标，沿预定航线运动，并在某些特定位置点进行机动，雷达工作于扫描模式，采集试验全程的雷达与配合传感器数据。

    试验期间，雷达架设地点为烟台第1海水浴场试验点，架高约为80 m，如图5所示。雷达工作于6 nm量程、24 r/min的扫描模式，PRF为1.6 kHz。试验时间为14:32—15:18，共采集1186个连续扫描周期数据，雷达工作模式调整与采集雷达数据对应的情况，在与数据配套的数据记录表中有详细说明。典型试验数据示例如图7所示，试验期间风和浪要素数据如图8所示，有效波高为1 m左右，综合判断海况等级为3级。

    图  7  雷达数据示例
    Figure  7.  Typical radar echo data
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    图  8  浪(有效波高、浪向、周期、浪速)和风(风向、风速)要素信息(红色标点对应试验时段)
    Figure  8.  Wave (effective wave height, direction, period, speed) and wind (direction, speed) information (The red punctuation marks correspond to the experimental period)
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    配试目标为约10 m长小型快艇，如图9所示，沿预定航线行驶，示意图如图10所示，受海上航道来往船只影响，小快艇的实际航线与预定航线有偏差。快艇上安装了AIS设备，具体位置信息可查阅AIS数据(MMSI: 413659899)，如表3所示。此外，试验时还同步记录了雷达视野内非合作目标的AIS信息，可用作参考。

    图  9  配试目标
    Figure  9.  Experimental target
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    图  10  设定航线
    Figure  10.  Set trajectory
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    表  3  配试船只目标AIS数据示例
    Table  3.  The sample AIS data for experimental boat
    东经(°)北纬(°)时间
    121.420637.5512582020-07-22 14:32:00
    121.42177637.5532262020-07-22 14:34:00
    121.428837.5611042020-07-22 14:40:00
    121.4301637.5591052020-07-22 14:42:00
    ·········
    121.4365137.5536542020-07-22 15:14:00
    121.4317737.548672020-07-22 15:16:00
    121.428837.5476382020-07-22 15:18:00
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    5.   总结

    “雷达对海探测数据共享计划”2020年度完成了雷达目标RCS定标数据采集试验、不同海况海杂波与目标探测数据采集试验、海上机动目标检测跟踪数据采集试验3个方面的多次试验，获取了不同海况、目标以及雷达工作模式下的海杂波与目标回波数据，并同步获取了风和浪要素数据、目标AIS数据、可见光/红外数据等配合传感器数据。同时在试验过程中也发现了一些问题，例如目标AIS信息更新率过慢，导致将目标AIS数据作为真值数据使用时，与雷达数据存在严重的数据时空不匹配；可见光/红外设备数据在恶劣天气下获取图像不清晰或难以获取远距离目标图像；现有雷达在高海况、恶劣天气下天线凝视方位不稳定等问题，后续还需不断解决。

    附录

    X波段雷达对海探测实测数据的公开共享将依托雷达学报官方网站进行，试验数据于每次试验后上传至“数据/雷达对海探测数据”页面中(如附图1所示)，具体网址为http://radars.ie.ac.cn/web/data/getData?dataType=DatasetofRadarDetectingSea，数据将根据对海探测试验进度定期更新。

    2020年度对海探测实测数据量巨大，因此截取具有代表性的试验段数据分3期发布，数据发布信息表如附表1所示。

    第1期主要发布海杂波与目标凝视模式探测数据，分为两组，包括纯海杂波数据、海杂波+目标回波数据，数据量约17 GB；第2期主要发布雷达目标RCS定标试验数据，提供下载的数据为截取的配试船拖不锈钢球向雷达运动阶段的数据，数据量大于20 GB；第3期主要发布海上机动目标检测跟踪试验数据，提供下载的数据是截取的配试快艇沿图10所示航线中右上方第1个圆运动的数据，数据量不低于40 GB。

    1  雷达对海探测数据发布地址
    1.  Release address of sea-detecting radar data
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    1  2020年度数据发布信息表
    1.  Annual data release information table of 2020
    发布期号试验日期海况等级(级)数据量(GB)雷达天线
    工作模式    		发射脉冲
    模式    		目标位置
    信息记录    		气象水文
    数据
    12021.01.04～
    2021.01.06    		2～4>10凝视、扫描模式2有距离方位记录有
    22020.07.081～2>20扫描(2 r/min为主)模式2有船只AIS数据有
    32020.07.223>40扫描(24 r/min为主)模式2有船只AIS数据+5个航道浮标距离方位记录有
    注：① 所有雷达数据均为脉压后的I/Q复数据；② 发射脉冲模式2，对应每个重复周期雷达相继发射1个单载频脉冲和1个LFM脉冲；③ AIS数据更新周期较长，约2 min更新一次，与雷达目标数据率不匹配；④ 数据格式与2019年度第1期数据格式相同[6]。
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  • 图  1  米波MIMO雷达低仰角测高镜面反射模型示意图

    Figure  1.  Schematic diagram of height measurement of low elevation target with meter wave MIMO radar under specular reflection model

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    图  2  基于BOMP稀疏恢复的支撑位置估计结果

    Figure  2.  Support position estimation results based on BOMP sparse recovery algorithm

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    图  3  最大似然和广义MUSIC的全空域搜索估计结果

    Figure  3.  Estimation results of maximum likelihood and generalized MUSIC under whole airspace searching

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    图  4  10次独立实验的基于BOMP预处理后最大似然的搜索范围结果

    Figure  4.  10 independent experiments results based on maximum likelihood after BOMP preprocessing

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    图  5  10次独立实验的基于BOMP预处理后广义MUSIC的搜索范围结果

    Figure  5.  10 independent experiments results based on generalized MUSIC after BOMP preprocessing

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    图  6  最大似然和广义MUSIC算法的角度估计RMSE

    Figure  6.  RMSE of angle estimation with maximum likelihood and generalized MUSIC algorithms

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    图  7  最大似然和广义MUSIC算法的高度测量RMSE

    Figure  7.  RMSE of height measurement with maximum likelihood and generalized MUSIC algorithms

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    图  8  预处理和非预处理算法运算时间比较结果

    Figure  8.  Comparison results of run time of preprocessing and non-preprocessing algorithms

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    表  1  阵列雷达噪声子空间和导向矢量、导向矩阵的正交性

    Table  1.   Orthogonality of noise subspace of array radar and steering vector, manifold matrix

    噪声子空间导向矢量导向矩阵(信号子空间)
    常规阵列雷达正交(MUSIC)正交(广义MUSIC)
    MIMO阵列雷达不正交(MUSIC)正交(广义MUSIC)
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    表  2  BOMP算法的计算流程

    Table  2.   Calculation process of BOMP algorithm

    　输入：匹配滤波后的矢量化数据、角度网格数、目标数。
    　初始化：用接收数据初始化残差、用角度网格数初始化字典、初
    始化支撑集。
    　迭代：(1) 利用残差和字典计算投影；
    　　　　(2) 根据投影寻找块最大的坐标值，并将此值坐标放入块
    支撑集；
    　　　　(3) 利用块支撑集更新残差；
    　　　　(4) 迭代(1)至(3)，迭代次数达到目标数停止。
    　输出：利用块支撑集计算块支撑向量。
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    • 参考文献(17)
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-04-17
  • 修回日期:  2020-06-04
  • 网络出版日期:  2020-10-28

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摘要
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  • 1.   引言

  • 2.   目标RCS定标数据采集试验

  • 3.   海杂波与目标探测数据采集试验

  • 4.   海上机动目标检测跟踪数据采集试验

  • 5.   总结

  • 附录

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