基于相位补偿的外辐射源雷达旋翼目标特征提取

周子铂; 张朝伟; 夏赛强; 许道明; 高妍; 曾晓双

doi:10.12000/JR21132

基于相位补偿的外辐射源雷达旋翼目标特征提取

doi: 10.12000/JR21132

1.
空军预警学院武汉 430019
2.
中国人民解放军31001部队北京 100095

基金项目: 国家部委基金

详细信息

作者简介:
周子铂(1994–)，男，江西九江人。2018年在国防科技大学ATR实验室获得硕士学位，现为空军预警学院助教。主要研究方向为微波成像、目标识别与分类以及阵列信号处理，目前已发表论文十余篇

张朝伟(1978–)，男，安徽亳州人。2006年在军械工程兵学院获得博士学位，2012年在北京理工大学博士后出站，现为空军预警学院副教授。目前出版教材3本，发表论文30余篇。主要从事雷达装备教学，保障与作战运用研究

夏赛强(1994–)，男，湖南常德人。2018年空军预警学院获得硕士学位，现为空军预警学院讲师。主要研究方向是微动目标识别，目前已发表论文17篇

许道明(1992–)，男，辽宁桓仁人。2017年陆军工程大学硕士毕业，现为空军预警学院讲师。研究方向为雷达装备原理与保障

高　妍(1992–)，女，内蒙古赤峰人。2019年辽宁工程技术大学硕士毕业，现为空军预警学院助教，主要研究方向为雷达装备保障

曾晓双(1993–)，男，山东潍坊人。2018年在国防科技大学获得硕士学位，现在解放军某部担任研究实习员。主要研究方向为空间目标信息获取与处理

通讯作者:
周子铂 zibo_travel@163.com

责任主编：张群 Corresponding Editor: ZHANG Qun
中图分类号: TN957.51
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2021-09-18
- 修回日期: 2021-10-29
- 网络出版日期: 2021-11-19
- 刊出日期: 2021-12-28

Feature Extraction of Rotor Blade Targets Based on Phase Compensation in a Passive Bistatic Radar

1.
Airforce Early Warning Academy, Wuhan 430019, China
2.
PLA 31001 Army, Beijing 100095, China

Funds: The National Ministries Foundation

More Information

Corresponding author: ZHOU Zibo, zibo_travel@163.com

摘要

摘要: 全球定位导航系统(GNSS)作为一种覆盖广泛的稳定信号源，对于微动目标特性识别具有相当大的实用价值。针对外辐射源旋翼目标识别问题，该文提出基于相位补偿的旋翼特征提取新思路。通过分析旋翼目标时频域内闪烁分布的数学形成机理，提出利用相位补偿的方法将相同叶片的闪烁聚焦到特定多普勒频率，进而估计旋翼的叶片数。然后依据闪烁中心频率距离基准频率最近的原则从参数矩阵中估计叶片转速等参数，并利用闪烁占据的带宽计算叶片的长度。最后仿真实验结果验证该方法对参数空间设置的适用性更强，估计精度也更高，并且可以在回波域实现旋翼目标的叶片分离。
- 外辐射源雷达 /
- 微动 /
- 时频闪烁 /
- 相位补偿 /
- 中心频率
Abstract: As a stable and widely covered signal resource, a Global Navigation Satellite System (GNSS) plays an important part in micro-Doppler extraction in a near field. This paper aims at the problems associated with rotor blade target recognition and proposes a novel solution based on phase compensation. First, the mathematical mechanism of flicker distribution in a time-frequency field is analyzed, and phase compensation is used to achieve the Doppler focusing, and then the blade number can be estimated. Second, according to the that the minimum delta frequency principle between the center frequency and standard frequency, the rotation velocity of the rotor blade is obtained. Next, blade lengths can be calculated through the flicker bandwidth in the time-frequency domain. Finally, the simulation experiments validate the effectiveness of the proposed method.
- Passive bistatic radar /
- Micro-motion /
- Time-frequency flicker /
- Phase compensation /
- Center frequency

HTML全文

图 1 外辐射源雷达旋翼目标微动模型

Figure 1. Micro-motion model of rotor targets in PBR

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图 2 单个叶片的时频图谱

Figure 2. The TFD of signal blade

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图 3 不同正弦函数差值导数波形图

Figure 3. The result of different sinusoidal function

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图 4 算法执行框图

Figure 4. The flowchart of the proposed method

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图 5 非对称旋翼目标回波分析

Figure 5. The echoes of asymmetry rotor targets

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图 6 非对称旋翼结构相位补偿之后的时频图谱

Figure 6. The TFD of asymmetry rotor blade after phase compensation

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图 7 同一叶片不同闪烁中心频率的变化

Figure 7. The variety of center frequency of standard flashes during iterations

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图 8 最佳参数搜索结果

Figure 8. The optimal parameters search result

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图 9 对称旋翼结构相位补偿之后的时频图谱

Figure 9. The TFD of symmetry rotor blade after phase compensation

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图 10 迭代过程中基准闪烁中心频率变化

Figure 10. The variety of center frequency of standard flashes during iterations

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图 11 最佳迭代之后的参数搜索结果

Figure 11. The optimal parameters search result

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图 12 不同角频率补偿相位对闪烁位置的影响

Figure 12. The effect of different angular velocity on locations of standard flashes

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图 13 叶片分离的效果

Figure 13. The blade separation effect

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图 14 叶片回波分离

Figure 14. The echoes of different blade

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图 15 时频图中的叶片分离

Figure 15. The TFD of echoes of different blade

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图 16 傅里叶变换的结果

Figure 16. The result of Fourier transform

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图 17 Hough变换的结果

Figure 17. The result of Hough method

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图 18 OMP参数估计方法的实验结果

Figure 18. The experiment result of OMP algorithm

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表 1 仿真实验参数

Table 1. The parameters in simulation experiments

参数	数值
频段	1575.42 MHz
叶片数	3, 4
叶片长度	7.3 m
旋转速率f_r	4.8 r/s
信噪比	–10 dB
采样率	2.046 MHz

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表 2 非对称旋翼结构基准闪烁的更新

Table 2. The update of standard flashes in asymmetry rotor target

迭代次数	基准闪烁位置
1	(0.067 s)
2	(0.067 s, 0.171 s)
3	(0.067 s, 0.171 s, 0.275 s)
4	(0.067 s, 0.171 s, 0.275 s, 0.379 s)

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表 3 对称旋翼结构基准闪烁的更新

Table 3. The update of standard flashes in symmetry rotor target

迭代次数	基准闪烁/位置
1	(0.067 s)
2	(0.067 s, 0.275 s)
3	(0.067 s, 0.275 s, 0.483 s)

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表 4 OMP算法实验条件

Table 4. The experiment condition of OMP algorithm

方法	叶片数	叶片长度L (m)	初相角 (°)
实验a	1, 3, 5, 7	5:0.01:8	0:2.4:120
实验b	1, 3, 5, 7	6:0.01:8	0:2.4:120
实验c	1, 3, 5, 7	6:0.01:8	0:12:120

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表 5 参数估计结果对比

Table 5. The parameter estimation result of different algorithms

方法	叶片数$ \hat Q $ (个)	长度$ \hat L $ (m)	角速度$ \hat w $ (rad/s)
本方法，Q=3	3	7.34	$ 2\pi \times 4.80 $
本方法，Q=4	4	7.38	$ 2\pi \times 4.80 $
Hough，Q=3	3	7.35	$ 2\pi \times 4.77 $
OMP，实验a	无效	5.82	$ 2\pi \times 11.21 $
OMP，实验b	3	7.45	$ 2\pi \times 4.80 $
OMP，实验c	无效	7.05	$ 2\pi \times 6.73 $

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参考文献(19)

[1]	曹伟. LTE外辐射源雷达多旋翼无人机探测技术研究[D]. [博士论文], 国防科学技术大学, 2018. CAO Wei. Research of multi-rotor UAV detection techniques based on LTE passive radar[D]. [Ph. D. dissertation], National University of Defense Technology, 2018.
[2]	KUSCHEL H, CRISTALLINI D, and OLSEN K E. Tutorial: Passive radar tutorial[J]. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, 2019, 34(2): 2–19. doi: 10.1109/MAES.2018.160146
[3]	LI Kaiming, QU Xiaoyu, WU Yong, et al. A method for Micro-Doppler extraction under passive radar based on communiction signal[C]. IGARSS 2019 - 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Yokohama, Japan, 2019: 3760–3763.
[4]	张群, 胡健, 罗迎, 等. 微动目标雷达特征提取、成像与识别研究进展[J]. 雷达学报, 2018, 7(5): 531–547. doi: 10.12000/JR18049 ZHANG Qun, HU Jian, LUO Ying, et al. Research progresses in radar feature extraction, imaging, and recognition of target with micro-motions[J]. Journal of Radars, 2018, 7(5): 531–547. doi: 10.12000/JR18049
[5]	ZHANG Wenyu, LI Gang, and BAKER C. Radar recognition of multiple micro-drones based on their Micro-Doppler signatures via dictionary learning[J]. IET Radar, Sonar & Navigation, 2020, 14(9): 1310–1318. doi: 10.1049/iet-rsn.2019.0225
[6]	CRESPO-BALLESTEROS M, ANTONIOU M, and CHERNIAKOV M. Wind turbine blade radar signatures in the near field: Modeling and experimental confirmation[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2017, 53(4): 1916–1931. doi: 10.1109/TAES.2017.2675241
[7]	马娇, 董勇伟, 李原, 等. 多旋翼无人机微多普勒特性分析与特征提取[J]. 中国科学院大学学报, 2019, 36(2): 235–243. doi: 10.7523/j.issn.2095-6134.2019.02.011 MA Jiao, DONG Yongwei, LI Yuan, et al. Multi-rotor UAV’s micro-Doppler characteristic analysis and feature extraction[J]. Journal of University of Chinese Academy of Sciences, 2019, 36(2): 235–243. doi: 10.7523/j.issn.2095-6134.2019.02.011
[8]	宋子龙, 李开明, 张群, 等. 基于PC-OFDM信号外辐射源雷达的低空旋翼目标微动特征提取[J]. 电光与控制, 2021, 28(7): 26–30. doi: 10.3969/j.issn.1671-637X.2021.07.006 SONG Zilong, LI Kaiming, ZHANG Qun, et al. Micro-motion feature extraction of low-altitude rotor target based on PC-OFDM passive radar[J]. Electronics Optics &Control, 2021, 28(7): 26–30. doi: 10.3969/j.issn.1671-637X.2021.07.006
[9]	占伟杰, 万显荣, 易建新, 等. 外辐射源雷达目标扇叶微多普勒效应实验研究[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(6): 1468–1476. doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2021.06.03 ZHAN Weijie, WAN Xianrong, YI Jianxin, et al. Experimental study on micro-Doppler effect of target blades in passive radar[J]. Systems Engineering and Electronics, 2021, 43(6): 1468–1476. doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2021.06.03
[10]	陈小龙, 南钊, 张海, 等. 飞鸟与旋翼无人机雷达微多普勒测量实验研究[J]. 电波科学学报, 2021, 36(5): 704–714. doi: 10.12265/j.cjors.2020192 CHEN Xiaolong, NAN Zhao, ZHANG Hai, et al. Experimental research on radar micro-Doppler of flying bird and rotor UAV[J]. Chinese Journal of Radio Science, 2021, 36(5): 704–714. doi: 10.12265/j.cjors.2020192
[11]	陈小龙, 陈唯实, 饶云华, 等. 飞鸟与无人机目标雷达探测与识别技术进展与展望[J]. 雷达学报, 2020, 9(5): 803–827. doi: 10.12000/JR20068 CHEN Xiaolong, CHEN Weishi, RAO Yunhua, et al. Progress and prospects of radar target detection and recognition technology for flying birds and unmanned aerial vehicles[J]. Journal of Radars, 2020, 9(5): 803–827. doi: 10.12000/JR20068
[12]	CLEMENTE C and SORAGHAN J J. GNSS-based passive bistatic radar for micro-Doppler analysis of helicopter rotor blades[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2014, 50(1): 491–500. doi: 10.1109/TAES.2013.120018
[13]	朱名烁, 韦旭, 周毅恒, 等. 旋翼类目标雷达回波建模及对微动特性影响分析[J]. 中国电子科学研究院学报, 2019, 14(10): 1068–1076. doi: 10.3969/j.issn.1673-5692.2019.10.013 ZHU Mingshuo, WEI Xu, ZHOU Yiheng, et al. Rotor targets radar echo modeling and its influence on micro-motion characteristics[J]. Journal of CAEIT, 2019, 14(10): 1068–1076. doi: 10.3969/j.issn.1673-5692.2019.10.013
[14]	陈永彬, 李少东, 杨军, 等. 旋翼叶片回波建模与闪烁现象机理分析[J]. 物理学报, 2016, 65(13): 138401. doi: 10.7498/aps.65.138401 CHEN Yongbin, LI Shaodong, YANG Jun, et al. Rotor blades echo modeling and mechanism analysis of flashes phenomena[J]. Acta Physica Sinica, 2016, 65(13): 138401. doi: 10.7498/aps.65.138401
[15]	LIU Jin, AI Xiaofeng, ZHAO Feng, et al. Motion estimation of micro-motion targets with translational motion[C]. IET International Radar Conference 2015, Hangzhou, China, 2015: 1–5.
[16]	李宇倩, 易建新, 万显荣, 等. 外辐射源雷达直升机旋翼参数估计方法[J]. 雷达学报, 2018, 7(3): 313–319. doi: 10.12000/JR17125 LI Yuqian, YI Jianxin, WAN Xianrong, et al. Helicopter rotor parameter estimation method for passive radar[J]. Journal of Radars, 2018, 7(3): 313–319. doi: 10.12000/JR17125
[17]	张群, 屈筱钰, 李开明, 等. MMV模型下无源双基雷达低空目标微动特征提取[J]. 华中科技大学学报:自然科学版, 2020, 48(3): 69–74. doi: 10.13245/j.hust.200313 ZHANG Qun, QU Xiaoyu, LI Kaiming, et al. Micro-Doppler feature extraction of low-altitude targets based on MMV model under passive bistasic radar[J]. Journal of Huazhong University of Science and Technology:Natural Science Edition, 2020, 48(3): 69–74. doi: 10.13245/j.hust.200313
[18]	夏赛强, 向虎, 陈文峰, 等. 基于CEMD的旋翼微动目标杂波抑制方法[J]. 航空学报, 2018, 39(9): 322082. doi: 10.7527/S1000-6893.2018.22082 XIA Saiqiang, XIANG Hu, CHEN Wenfeng, et al. Clutter suppression method for rotor micro-motion target based on CEMD[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2018, 39(9): 322082. doi: 10.7527/S1000-6893.2018.22082
[19]	XIA Saiqiang, YANG Jun, CAI Wanyong, et al. Adaptive complex variational mode decomposition for micro-motion signal processing applications[J]. Sensors, 2021, 21(5): 1637. doi: 10.3390/s21051637