多目标测量雷达

2024-09-22

多目标测量雷达（共6篇）

多目标测量雷达篇1

0 引言

靶场测量雷达精度高、波束窄,使用中捕获运动目标困难,需要对操作手进行有效的训练,才能具备快速捕获目标能力。测量雷达操作手捕获目标训练,主要是训练操作手在实际杂波背景下快速识别目标和操作雷达快速截获目标的能力,捕获目标训练的难点是没有合适的空间运动目标供训练使用,特别是多目标雷达需要提供一定空间内的多个动态目标就更加困难。以往的仿真训练系统主要是利用计算机和半实物仿真器进行仿真训练,对操作手掌握雷达操机方法起到了很好的效果,但对快速识别和截获目标能力训练的作用大大降低,主要原因是仿真信号与真实目标回波信号有差异; 仿扫描线上只有仿真信号,无杂波干扰使识别目标过于简单; 人机结合不够紧密,操作手训练与实际操机的视觉、感觉都有差异所致。研究训练系统的目的就是给操作手提供操机及捕获目标的训练条件,使操作手能够按照雷达捕获、跟踪目标过程进行仿真训练,培养快速反应能力和冷静、果断的心理素质。文中研究设计了单脉冲测角体制的多目标测量雷达实景仿真训练系统,由雷达装备,多目标信号仿真器和信号合成板组成训练系统,系统将仿真的多个空间运动目标回波信号与实际背景的杂波信号合成并在A/R显示器显示,实现操作手在实际杂波背景下,操作雷达进行多个运动目标识别、捕获的仿真训练。

1 系统概述

系统由雷达整机,多目标信号仿真器和信号合成板组成,在雷达主控计算机控制调度下运行。雷达主控计算机发送系统运行命令、控制字、目标航迹及特性参数给目标仿真器和雷达相关分系统,多目标仿真器按控制命令工作,根据目标容量和目标运动、特性参数分别计算仿真信号控制码,依据控制字中的雷达波束角度位置和对应目标航迹参数判断波束内是否有目标,若目标航迹参数转换到雷达的空间角度在雷达当前波束覆盖空间角度内,则判定目标在波束内,仿真器生成对应目标回波中频信号送信号合成板并与接收机送出的背景杂波中频信号合成后送中频接收机进行后续信号处理和记录、显示。多目标信号仿真器依据雷达周期、对应目标号产生当前目标仿真信号,实现对应的多个目标仿真信号的产生,双路波形产生器产生同波束双目标仿真信号,组成如图1 所示。

2 系统硬件

系统以多目标信号仿真器为核心与雷达整机构成嵌入结构,信号处理、运行控制利用了雷达各分系统功能,雷达部分不再赘述。多目标信号仿真器由波形产生器,功分器,衰减器,角度信号产生器,信号合成器,控制器、CPCI总线底板和电源组成,原理框图如图2 所示。功分器用于把波形产生器生成的仿真信号功分成3 路信号,2 路送角误差信号产生器,生成角误差仿真信号。信号合成器用于把两路波形产生器生成的同波束双目标仿真信号合成输出。其他单元功能如图2 所示。

2. 1 波形产生器

波形产生器产生当前雷达周期相对发射脉冲有一定时间延迟的仿真目标回波信号。采用TI公司的DAC5686 芯片实现,内部集成有数字正交调制器、32 位的DDS、16 位的高速D/A变换器和1 个8位的输出幅度控制器,可输出高品质高稳定度的信号,信号频率、幅度均可编程控制,满足不同目标仿真信号产生的需求。

仿真波形生成采用数字基带波形存储,数字正交调制和高速D/A转换技术实现[1]。对模拟波形信号s( t) 采样,生成数字正交信号[2]I( n) 、Q( n) 存入存储器,在仿真距离回波有效期间,将I ( n) 、Q( n) 分别与DDS产生的正交载波信号:

相乘,再相加得:

经D/A变换后恢复为:

式中,fd为目标多普勒频率,Φ( t) 为基带波形的相位信息,Y( t) 为带多普勒调制的中频仿真目标回波信号。

仿真目标回波信号的距离实时变化,采用数字计数方式产生目标距离回波视频脉冲。发射同步脉冲到来时,计数器开始计数,计数值送入比较器与当前周期仿真目标距离值比较,相同则产生距离回波脉冲,经脉宽控制输出。计数脉冲时钟120MHz,距离分辨率为1. 25m,满足当前测量雷达测距精度要求。

距离回波信号强度随目标距离远近而变化,由雷达方程得知,对同一目标反射面积不变且在雷达性能参数一定时,回波功率与距离R4成反比,即:

式中,C0为雷达等效参数。

依据上述公式,采取数控衰减仿真信号幅度的方法实现回波强度随距离远近的变化[6],距离仿真信号原理图如图3 所示。

多普勒频率fd的仿真,采用数字频率合成技术( DDS) 实现[3,4]。依据目标航迹参数得到径向速度Vr,由多普勒频率公式[5]得到fd,即:

式中,λ 为雷达工作波长。

采用频率锁相环的方式,通过频移控制码实现频移,生成含多普勒频率的中频仿真回波信号fo=60MHz ± fd输出。DAC5686 的频率控制字32 位,频控精度为f = 240 × 106 /232 = 0. 056Hz。

2. 2 角度误差信号产生器

角度误差信号产生器用于生成仿真的雷达电轴与目标间角度误差信号。原理图见图2 所示。波形产生器送出的和路回波信号经三功分形成和、差、差3 路信号,两路差信号送给角度误差信号产生器,由0 / π 调制器实现方位、俯仰误差极性变换,再由低相移的精密数控衰减器归一化处理生成角误差信号。角误差仿真精度可达到0. 65 /63 = 0. 01mrad。

2. 3 控制器

控制器采用单板计算机,运行Vx Works,接收雷达主控计算机送来的控制字、目标航迹参数、目标特性参数,完成目标仿真参数计算和目标信号仿真器运行控制。

3 系统软件

系统功能的实现由软件和硬件配合完成。软件计算出目标空间角度及特性控制参数,形成控制码;生成仿真器运行控制字,控制各单元电路工作和系统同步运行。软件采用模块化编程,主程序流程见图4 所示。

仿真训练时,由雷达数传机完成目标航迹参数的输入和转换运算( 或实时接收外引导数据) ,生成雷达极坐标A、E、R、Vr数据,并发送给雷达主控计算机,主控机将控制字和数据发送给雷达分系统和目标信号仿真器。仿真器软件按主程序流程工作,控制器将当前周期数据送完后,累加时间,计算下一时刻目标及运动参数,等待雷达下一周期中断信号,重复上周期工作。

目标航迹参数统一转换为地心坐标,再转到测量坐标,由测量坐标转换为测站极坐标( A、E、R送主控机) ,使数据输入规范,便于处理计算。测量采用的坐标系间可转换[7],地心坐标( X、Y、Z) 到测量坐标( X1、Y1、Z1) 转换公式如下:

转换公式中: X0、Y0、Z0为雷达站址的地心坐标。

测量坐标转换极坐标公式如下,并经象限判断给出角度值:

4 调试使用

系统在雷达使用环境中进行了调试和使用。图5 是雷达A / R显示器在雷达搜索状态下的显示截图,显示的信号是仿真飞机回波信号叠加在实际背景杂波中的效果图。

第2 行线上有明显的杂波信号,共有4 个杂波堆,左数第3、4 连续杂波堆中间的竖线和第2 杂波堆最左边的大竖线是仿真相距12km的双目标信号,其他杂波堆中的竖线为背景大目标回波信号。从图中可以看出,仿真信号与第1 行线上独立竖线的背景中大目标信号没有明显差异,与真实目标回波信号基本一致,得到了接近真实目标的多目标仿真回波信号。仿真信号可供操作手在接近实战条件下快速识别和截获目标训练使用。

5 结束语

多目标信号仿真器采用数字基带波形存储,数字正交调制和高速D/A转换技术,可灵活生成不同目标仿真回波信号,简化了硬件结构,CPCI总线减少机柜和内部走线,信号仿真控制采用高精度数控衰减器实现精度高、仿真信号逼真。

系统嵌在雷达中,有效利用了装备资源,大量减少了研制成本。在装备上利用动态目标仿真信号叠加在实际背景杂波信号中进行目标捕获跟踪训练,使训练更接近真实情况,可有效培训高水平操作手,并可用于雷达系统调试、功能检测,通过对靶场试验目标在预定飞行航路上的仿真捕获跟踪训练,可预测雷达对预定航路上试验目标捕获跟踪的难点,该系统有广阔的应用前景。

摘要：为能在测量雷达使用环境下进行捕获跟踪目标仿真训练,研究设计了多目标测量雷达实景仿真训练系统。该系统嵌在雷达中,雷达主控机送出目标运动轨迹、特性参数和控制命令,多目标信号仿真器产生中频目标仿真信号,信号合成板将仿真信号与实际背景反射信号合成后送中频接收机,合成信号经处理后送A/R显示器显示,供操作手捕获目标训练使用。经试用有效提高了操作手在杂波背景下快速识别目标和捕获目标的能力,并能预测雷达对预定航路上目标的捕获跟踪情况。

关键词：多目标测量雷达,实景,仿真训练,多目标仿真器

目标特性测量雷达平台建设构想篇2

雷达目标电磁散射特性测量是雷达系统共性基础技术,主要研究雷达观测目标在入射电磁波照射激励下,目标在频率域、角度域、极化域的电磁散射机理与特性,包括窄带特性、宽带特性、极化特性等。要多维度精细认识目标,需要获取丰富的信息资源暨特征数据作为支撑,但是目前对目标的认识是通过既有的雷达提供的数据,传统雷达使命任务往往非常单一,同一雷达平台很难提供多种信息,要充分认识目标,需要多部雷达平台协作,成本高昂,而且数据协同上存在较大技术难度。

1 目标特性的种类与作用

雷达目标特征隐含于雷达回波中,通过特定的波形设计和对回波幅度、相位、频谱等处理、分析及变换,得到表征雷达目标固有特征的参量。雷达目标电磁散射特性研究对雷达系统设计、成像与目标识别、目标隐身与反隐身探测等都具有极其重要的意义。

雷达目标特性的认识从宏观上包括两个方面:雷达目标尺度信息、雷达目标特征信息,研究内容有理论研究、仿真试验、静态测试和靶场动态测量等。当前对目标的认识主要通过静、动态测量来实现,大部分设备研制厂商更关注动态测量的效果[1]。

静态测量:室外场测量系统主要包括发射与接收设备、目标支架与转台、定标体、数据采集与记录、控制系统等。

动态测量:与静态测量相比,利用目标处于动态(飞行)等实际工作状态时,测量获取目标的电磁散射特性数据是最真实、最可信、最有效的,动态测量平台雷达可分布于靶场等测量试验区域,包括地面固定平台和为车载、舰载、机载等移动平台。

2 目标特性测量平台设计

在目标特性测量方面,国内相关单位已研制并装备频率覆盖多个波段、多种型号的目标特性测量雷达,满足动态目标特性测量的需求。但外场测量设备功能及数量有限,难以满足多平台、全频段、双站散射、多极化的测量需求。当前目标各种特征信息分析已经取得了很大的成绩,同时如何获取更为全面、精细的目标多维特征愈显重要,需要一种综合平台,实时完成目标特性信息的采集、处理、结果输出、存储及比对。

2.1 信息采集系统(雷达)

一般来说,由于发射波形、接收线性动态范围、变极化、幅度与相位标定等要求不同,特征测量与精密跟踪互相矛盾,对于一部雷达其功能只能进行设计侧重。采用模块化、集成化雷达设计思想,建立通用系统平台,其频段、波形、极化通道等模块化设计选择配装,后端数字接收、信号处理、数据处理平台公用,这样可以用一个平台完成多部雷达功能。

2.2 信息采集系统(标校)

测量平台作为标尺,其本身的精度与稳定性要求非常高,因此需要完备的标校系统来校正设备,主要完成测量平台雷达距离、角度零位标定;进行雷达发射、接收、跟踪通道的检查及配合校准等;完成雷达测量通道的一致性检查校准;数据录取、存储、导入导出功能无线指挥控制系统。

2.3 综合数据处理系统(数据库)

构建海量数据存储中心、高性能计算网络、千兆以太网络。主要完成数据的存储、传输、合分析与处理,完成处理结果的保存、显示等。重点关注以下方面:数据处理中心硬件平台、雷达目标特性数据处理软件包、对外网络接口,可进行实时处理,亦可开展事后分析。

3 结束语

对目标电磁特性认识的需求引领了测量平台的发展需求,不断提高目标电磁散射特性测量系统的性能与指标是主要发展方向。主要表现为三个方面:目标特性分析研究的发展动态和未来趋势的判断、关注目标多维特征的采集及数据处理平台建设、发展多功能目标特征分析系统。

具体的技术手段上来讲,目标特性测量雷达平台建设关注点集中在以下方面:

誗提高测量精度

誗拓展目标特性测量频段(毫米波和太赫兹测量技术)

誗提升测试效率,研究快速高效测量技术与手段

誗开展全极化测量研究

誗增强目标特性测量雷达的功能与性能(远距离、多功能、反隐身测量要求)

誗发展强大的数据处理能力(通信、存储、计算、共享)

本文针对多维度目标性提取要求及靶场等特殊场合的应用需求,设计一种多功能的目标特性测量系统平台,通过平台录取、测量、综合处理目标的特性数据,完成对目标的精细认识。已经应用于某靶场,完成对多型号飞机的动态测量,在隐身等特性设计方面提供了宝贵的数据支撑。

摘要：随着对目标精细认识的需求和技术发展,对作为其参数测量的雷达平台提出了更高要求。当前目标各种特征信息分析已经取得了很大的成绩,同时如何获取更为全面、精细的目标多维特征愈显重要,需要一种综合平台,实时完成目标特性信息的采集及处理。本文将雷达技术与目标特性分析需求结合,从目标特性多维特征信息采集、综合数据分析及共享数据库的角度阐述一种集约型多功能雷达目标特性分析系统平台建设构想。

关键词：雷达,目标特性,系统设计

参考文献

多目标测量雷达篇3

目前汽车防撞系统按目标探测方式主要有激光、超声波、红外等一些测量方法, 不同的目标探测方式其工作过程和原理有不同之处, 但其主要目的均是通过前方返回的探测信息判断前方车辆和本车间的相对距离, 并根据两车间的危险程度做出相应的预防措施。毫米波雷达测距在原理上和以上几种测距方式类似, 但其克服了其他几种探测方式在汽车防撞运用中的缺点, 具有稳定的探测性能和良好的环境适应性[2]。相对于一般雷达波, 线性调频连续波 (FMCW) 具有较大的时带积, 且具有结构简单、体积小、重量轻和较低的截获率, 比较适宜测量近距离目标, 是目前车用防撞雷达的普遍选择方式。

现代FMCW雷达系统并不依据回波信号的幅度来判定目标距离, 而是通过处理差频信号来确定。一种典型的FMCW雷达目标距离和速度检测方法是将发射波和回波的信号差频, 再对获取的差频信号作Fourier频谱分析, 即利用模/数转换器 (ADC) 将获取的差频信号转换为数字信号, 再通过快速傅里叶变换 (FFT) 对频谱进行分析。然后根据相应的信号处理算法求出频率值, 计算得到目标可能的距离和速度信息, 最后根据相关算法剔除虚假目标, 确定目标的真实速度和距离[3]。

1 FMCW雷达相关理论及多目标检测

FMCW雷达[4]基本原理是利用发射信号和回波信号之间的频率差来确定目标的速度和距离[5], 传统的FMCW信号如图1所示。图1中fc为调制信号的中心频率, f0为起始频率, B为调制带宽, td为发送信号和接收信号的延迟时间, Tm为调制周期。

FMCW[6]雷达信号经运动目标反射后的回波波形, 出了有一个时间上的延时td外, 还包含一个多普勒频偏fd。差频在上升段和下降段的频率分别为fbu和fbd。其表达式可表示为fbu=fr-fd和fbu=fr+fd, 其中为目标物体相对静止时差频信号的频率, 为多普勒频移[7]。最终目标的距离和速度如式 (1) 所示

在检测单个目标的情况下, 上述方法是简单可行的, 表现出了良好的实时性和和测速测距的功能, 但是当前方出现多个目标时, 回波信号是多个点目标回波信号的叠加, 其差频信号也可以近似为是各个目标回波信号和发射信号差频信号之差。因此假设回波信号中包含n个目标, 对频率上升段的差频信号进行频谱分析可以得到n个谱峰, 它们分别代fa1, fa2, …, fan如图2所示, 同时下降段的差频信号进行频谱分析也可以得到n个谱峰, 它们分别代表fb1, fb2, …, fbn, 如图3所示, 由于无法得到两组谱线的对应关系, 实际上根本无法得到距离和速度信息, 如果考虑所以的可能性, 也就是考虑这两组谱线所有的两两组合, 那么可以得到n2组距离和速度信息,

按照上述方法进行组合分析, 可知上升段和下降段都有3根谱线, 组合得到9组目标速度和距离的值, 其中只有3组数据代表真实目标的距离和速度, 其他6组是由于缺乏相关性而造成的假目标。由式 (1) 进行配对处理后, 可得n2组目标的速度和距离

式 (2) 中, i, j, i∈[1, n]且是整数。

2 采用FMCW+CW的多目标检测

车载FMCW雷达对多目标的检测, 文献[2]提出了变周期调频连续波雷达信号, 文献[3]提出了变斜率连续波雷达信号, 这两种方法虽然都能解决多目标检测中剔除虚假目标的问题, 但是变周期调频连续波雷达信号a段、b段、c段信号分别要计算6次FFT, 变斜率连续波雷达信号a段、b段也需计算4次FFT, 这两种算法都存在运算量较大、算法复杂、实现困难的问题, 都会导致车载雷达的成本增加和性能降低[8]。

本文在文献[2~3]的基础上提出了一种新的雷达发射波形, 如图6所示, 仅需做3次FFT运算, 再根据比配算法, 就能准确地确定目标真实距离和速度, 不仅可以较好地解决多目标检测中的剔除虚假目标问题, 还能有效降低运算量, 简化算法, 提高效率。

为实现剔除虚假目标, 新发射波形中利用CW的多普勒测速功能, 检测出目标的多普勒频率, 由多普勒频率估算出目标速度υυi, 再由FMCW段差频信号推算出n2组速度和距离值, 最后将υυi与FMCW中推算出的n2个υi进行匹配, 剔除虚假速度和距离, 确定真实的n组目标速度和距离, 算法实现如图7所示。

3 仿真结果与分析

仿真中FMCW+CW防撞雷达参数设置工作频率fc=24 GHz;a段、b段、c段信号周期相同, T=22.5 ms, 调制带宽B=300 MHz。假设存在3个目标, 距离分别为R1=150 m, R2=100 m, R3=60 m速度分别是υ1=120 km/h, υ2=90 km/h, υ3=50 km/h。通过Matlab编程并添加高斯白噪声对算法进行仿真, 仿真结果如图8所示。

考虑到存在噪声、测量误差和其他因素的影响, 对a、b段和c段数据分析时, 估算出真实目标的值必然有所偏差。因此, 为了数据处理时准确地定位目标, 要分别确定距离和速度的相关阈值, 只要距离和速度的误差在阈值Δυ范围内, 即可认定为同一个目标, 如式 (3) 所示

式中, υυi为CW段多普勒频率求解的速度;Δυ为速度步长间隔, 可根据式 (4) 求解

式中, fc为调制信号的中心频率;c为光速;fs采样频率;Ns为采样点数。

4 结束语

针对传统FMCW波形无法实现多目标检测, 变周期和变斜率算法在求解距离和速度信息时存在的运算量较大、算法实现复杂等问题, 提出了一种改进的波形, 通过对理论和仿真结果分析可以看出, 改进后的波形不仅能有效的剔除虚假目标, 准确地检测出多目标并求解出真实目标对应的距离和速度信息[9,10], 改进后的方法相对于变周期和变斜率检测方法在噪声情况下明显地提高了检测概率, 而且简化了算法、降低了运算量、提高了效率、便于工程实现。

摘要：针对传统的线性调频连续波 (FMCW) 雷达在多目标检测中存在距离速度耦合的缺陷, 提出了一种FMCW+CW的改进方法, 利用CW回波多普勒频率估算出的速度来剔除雷达多目标检测中存在的虚假目标, 有效地解决了从多目标中检测真实目标的问题, 并能估算出目标的速度和距离信息。计算机模拟仿真的结果证明了理论分析的正确性和新方法的有效性。

关键词：调频连续波,多目标检测,汽车雷达,测速测距

参考文献

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多目标测量雷达篇4

生命探测雷达可广泛应用于地震等灾害发生后压埋于倒塌建筑物、废墟中的生命体搜寻、救援，医疗上的临床生理信号监测以及反恐领域的隔墙监视等[1,2,3,4]。生命探寻和精确定位是灾后应急救援中的首要任务，时间紧迫、待搜索范围大、伤员分散是最困难的问题，而高效、高精度的生命探测设备则是提高救援成功率、最大限度减轻人员伤亡的关键。近年来，越来越多的研究小组开展了基于超宽谱（ultr wide-band,UWB）雷达的生命探测技术研究。由于UWB雷达回波的快时间维度上具有距离信息，所以其探测结果中不但具有目标有无的信息，而且具有目标的距离信息[5,6,7,8,9,10]，有的甚至可以简单区分人与动物[11]。利用雷达技术进行多目标探测和定位也有一些报道，但多数是针对运动目标，而对多个静止人体目标的探测和定位研究较少[12,13]。本文基于多通道多方位UWB雷达系统平台，研究可实现多目标、多方位穿墙探测定位的技术，采用1个发射天线、3个接收天线组成的三通道生命探测雷达系统，对≤3个的静止人体目标在实验室条件下实现了探测识别和二维定位。多目标、多方位雷达式生命探测及定位技术的实现可大幅提升我国应急救援中的伤员探寻效率，对我国生命探测雷达研究水平向国际领先水平迈进具有重要意义。

本文结构如下：第一部分介绍了研究的目的和意义。第二部分介绍了多通道UWB生命探测雷达硬件系统和天线阵列。第三部分采用多通道生命探测雷达系统对多个静止人体目标进行了探测实验，采用以反投影算法为主的方法对信号进行处理，最终给出多目标定位结果。第四、五部分对多目标、多方位穿墙探测定位技术进行了效能评价，并对实验结果进行了讨论。

1 多通道雷达探测系统

1.1 硬件系统

多通道UWB系统采用冲击脉冲雷达体制，采用收发分置天线形式，含有1个发射天线和3个接收天线，各天线通过综合电缆与主机进行连接，共组成3个通道。系统主要由500 MHz天线阵、系统主机和计算机等3个部分组成，天线阵和系统主机之间通过综合电缆连接，计算机与雷达主机之间通过USB线缆进行命令传输和数据交换，其结构如图1所示。

其工作原理为：发射机经UWB发射天线向探测区域周期性发射冲击脉冲信号，当探测区域有人体目标存在时，其生命信息（呼吸、体动等）被调制到雷达回波上，接收机对接收到的目标回波信号进行时域取样，经过主机中的高速多通道数据采集模块转换后送入计算机进行数据的分析处理以及目标的识别和定位。

1.2 探测天线阵列

多目标探测定位实验在实验室条件下进行，根据正常成人的站高和坐高情况统计，同时为了确保对目标站立姿势和坐姿均能达到最佳的探测效果，我们将天线的架设高度定为1.2 m，即发射天线和3个接收天线全部架设于高度为1.2 m的一条水平线上，紧贴厚度为24 cm的红砖墙，并穿透砖墙对墙后面的目标进行探测。

根据预试验结果，收发一体通道（即1个发射天线和1个接收天线紧密排列在一起组成的通道）回波信号强，对微弱生命信号的检测效果好，所以确定1对收发一体天线组成通道1，将通道1置于探测天线阵列的中心，将另外2个接收天线置于两侧，4个天线处于一条直线上，形成一个线形天线阵列。

通道1主要用来对不同目标进行距离上的区分，两侧的接收天线和发射天线组成通道2和3，用来确定目标的方位角，这样对3个通道回波信号进行一定的处理就可以实现目标的二维定位。为了保证探测区域角度分辨率的对称性，剩下的2个接收天线以发射天线为中心，对称布置在发射天线的两侧。通过两侧接收天线距离发射天线分别为0.5、1.0和1.5 m不同距离的探测实验发现，收发天线距离越近目标的角度分辨率越低，距离越远角度分辨率越高，即两侧接收天线与中央发射天线的距离与目标角度分辨率存在近似的反比例关系，当距离无限小到紧挨发射天线时，3个通道的效果一样，此时3个通道都仅能对多目标进行距离区分，而无角度分辨率。根据以上实验情况，为了保证最大角度分辨率，我们选择了1个接收天线Rx1紧挨发射天线Tx，而另外2个接收天线Rx2和Rx3距离发射天线1.5 m，且对称地分布在发射天线两侧。天线阵列的设置如图2所示。

2 多目标探测定位方法

2.1 实验场景

实验室多目标探测实验场景如图2所示。雷达天线阵列按图2所示展开，对墙后的探测区域进行定位探测。探测区域宽4 m，长9 m，人体目标静止站立于探测区域内，在进行多目标探测时，为了避免同一通道回波信号近端目标对远端目标的影响（后向阴影效应）[14,15]，所以规定目标的分布遵守如下规则：任意2个目标的纵向距离至少间隔0.8 m，横向角度至少错开20°。

2.2 信号处理方法

雷达各通道回波信号以脉冲波形的方式采集，每个波形包括2 048个采样点。沿着脉冲波形横坐标方向的时间轴被定义为“快时间”，快时间维度（时窗）的信号称为“快信号”，单位为纳秒（ns），对应脉冲自发射到接收的时间间隔，快信号包含距离信息。

对快时间信号进行滤波、滑动减平均、慢时间上的能量累积等处理，信号处理流程如图3所示，即可得到各个目标的信号，并可以根据能量计算出每个目标的位置[12]。雷达某一个通道对3个目标信号能量累积的结果如图4所示。

将每个通道的目标位置按照反投影思想，向探测区域内进行投影，即可得到每个目标对应距离的椭圆弧线，弧线轨迹计算公式如式（1）所示。3个通道的反投影结果相交，交叉点即为目标的二维位置。

在平面内，目标的位置是通过对电磁波行程计算来确定的，即发射天线发出的电磁波到达目标，加载了人体生命信息后又被目标反射回来，再到达各接收天线所经过的行程。我们以一发两收天线对单目标的定位为例来说明反投影思想。如图5所示，发射天线Tx[坐标为（-D/2,0）]到目标的距离为S0(t），目标到接收天线Rx1[坐标为（D/2,0）]的距离为S1(t），到接收天线Rx2的距离为S2(t）。电磁波从Tx发射出来到达目标，再从目标反射回来到达Rx1和Rx2所用的时间分别为τ1=[S0(t)+S1(t）]/c，τ2=[S0(t)+S2(t）]/c，其中c为光速，由τ1和τ2可以在水平面上投影出2个椭圆，2个椭圆的交点即为目标的二维位置。通道1(Tx和Rx1组成）的椭圆公式如公式（1）所示，其中x、y分别为目标的横坐标和纵坐标，D为Tx到Rx1的距离，a和b分别为椭圆长半轴、短半轴的长，其计算如公式（2）、（3）所示。

三通道生命探测雷达系统对2个静止人体目标的目标距离信号进行反投影的示意图如图6所示。将每个通道探测到的双目标位置信号分别进行投影，图6(a)～(c）分别为通道1、2、3的目标距离信号进行反投影的示意图，可以看出每个通道对每个目标都会在其反投影图上形成一个椭圆弧，其焦点分别为发射天线和对应的接收天线所在的位置，其长短轴的大小则与电磁波到达目标再反射回接收天线所用时间有关。对于通道1来说，由于是收发一体形式，故其在反投影图上目标对应的距离为圆弧，圆弧实际上也是一种特殊的椭圆弧。

图6(d）为采用直线形天线阵结构对双目标进行反投影重建的结果示意图。3个通道的投影信号画出6条椭圆弧相交于2点（如图中黑色圆点所示），每点均有3条弧线相交，这2点即为反投影方法成像后得到的2个静止人体目标的位置，这样就实现了多通道系统对2个静止目标的二维定位。

在实验室条件下采用多通道生命探测雷达穿墙采集2个目标信号，2个目标位置分别处于5 m偏左侧20°和7.5 m偏右侧20°，采用以上描述的反投影方法对信号进行处理并对目标定位，定位结果如图7所示。

3 方法的效能评估

滤波反投影算法的效能评价实验是在多通道生命探测雷达实验平台上完成的，天线阵的结构方式采用前文所述的一发三收线形天线阵列，所有的实验数据均为穿透24 cm砖墙采集，实验对象是根据目标个数的需要从16个志愿者中随机选取的，所有的实验数据采集时目标均为静止站立状态。目标的分布情况规定如下：任意2个目标的纵向距离至少间隔0.8 m，横向角度错开不小于20°。

我们规定目标识别定位结果分为正确判别、漏判、误判和错判。按照规定的判别结果对所采数据的定位结果进行分类，并对分类结果进行统计。

穿墙的无目标数据共采集17组。按照上述分类方式对数据处理结果进行统计，因为所有的数据均为无目标数据，所以不存在漏判和错判的情况。统计结果见表1。

穿墙的单目标数据共采集48组，穿墙双目标数据共采集60组，穿墙三目标数据共采集85组，目标位置随机分布在墙后0～9 m的探测范围内，以不同距离、不同角度组合的分布形式静止站立，统计结果分别见表2、3、4。

4 结论

多目标测量雷达篇5

关键词：雷达,侦察,多目标,模拟退火

1 研究意义

随着隐身技术的发展, 隐形飞机、巡航导弹等隐身目标会使得侦察雷达的观测误差变大, 造成目标点迹与航迹的关联性变差, 难以形成高质量的目标航迹。本文通过研究模拟退火算法在雷达侦察多目标分类问题中的应用, 建立更为精确的点迹、航迹关联关系, 不仅可形成质量较高的敌目标航迹, 而且有效的提高了侦察系统的实时性。

2 问题描述

2.1 主要借鉴算法

西安电子科技大学的卢君明在其硕士学位论文《神经网络在雷达组网反隐身中的应用研究》中, 将多目标数据关联表达为一类约束组合优化问题, 并应用Hopfield神经网络对其进行了求解。其求解思路如下:首先将雷达侦察多目标数据关联问题转化为带约束的TSP (Traveling Salesman Problem, 旅行商问题) , 随后应用Hopfield网络对转化后的约束组合优化问题进行求解。

2.2 改进算法的必要性分析

然而, 雷达侦察多目标数据关联问题与TSP并非完全等同, 二者存在以下不同点:

(1) 寻求最佳关联概率与TSP寻求最短路径并非完全等同。T S P寻求最短路径较为简单, 对于计算任意两个城市间距离只需知道两个城市的坐标方位即可;而对于多目标数据关联问题的寻求最佳关联概率, 必须区分点迹和航迹, 使之形成合适的关联配对。

(2) 考虑所有点迹、航迹关联关系与通过所有N个城市并非完全等同。对于T S P来说, 所需考虑的是各城市距离总和的最小值, 二者不能混为一谈, 具体实现时必须加以区分。

鉴于此, 必须针对原有算法做一定的适应性改进, 使雷达侦察多目标数据关联问题能够方便的采用现有的成熟技术来解决。

2.3 雷达侦察多目标分类问题的数学描述

雷达侦察多目标分类问题的数学描述如下:

(1) 问题定义:设m为已确定的航迹数目, n为新探测的点迹数目, D=[dij]为m×n阶距离矩阵, dij代表从航迹末端i到点迹j的距离 (i=1, 2, 3, …, m。j=1, 2, 3, …, m) , h (i, j) 代表航迹末端i与点迹j形成的组合配对。问题需要找出恰当的点迹、航迹配对集合使得其总路径长度最小, 实际情况中, 由于点迹丢失、新目标的出现等情况, 使得m与n可能会不相等。

(2) 解空间:解空间S包含两个部分, 形成的新的点迹、航迹配对集合H以及多余的孤立的点迹 (或航迹) 集合G。若存在孤立的点迹, 意味着可能有新目标的出现;若存在孤立的航迹末端, 则意味着可能丢失目标信息。

(3) 目标函数:目标函数为新的点迹、航迹配对集合的总路径长度或称为代价函数, 需求其最小值即为最小 (k为集合H所包含元素的个数) 。

3 基于模拟退火算法的求解过程

3.1 模拟退火算法简介

模拟退火 (Simulated Annealing, SA) 的概念最初是人们为了研究组合优化问题而提出的, 其算法思想基于固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法首先设定模型的初始温度和初始状态, 并通过温度的不断下降, 结合概率突跳特性在解空间的邻域进行随机搜索, 最终得到近似全局最优的结果。其实现过程如下:

(1) 给定模型每一个参数变化范围, 在这个范围内随机选择一个初始模型m0, 并计算相应的目标函数值E (m0) 。 (2) 对当前模型进行扰动产生一个新模型m, 计算相应的目标函数值E (m) , 得到ΔE=E (m) -E (m0) 。 (3) 若ΔE<0, 将新模型m的值赋予m0;若ΔE>0则新模型m按照一定的概率P=exp (-ΔE/T) 将其值赋予m0, 并设置初始温度T。 (4) 在温度T下, 重复一定次数的扰动和接受过程, 即重复步骤2、3。 (5) 缓慢降低温度T。 (6) 重复步骤2、5, 直至收敛条件满足为止。

3.2 基于模拟退火算法的计算处理过程

基于上述过程, 设计雷达侦察多目标分类模型的计算处理过程如图1所示。

4 性能分析

多目标测量雷达篇6

Leica TCA系列全站仪由于使用了自动目标识别功能,从而可以实现自动搜索目标、自动照准目标、自动观测,再加上测量人员对仪器的开发,即可实现无人值守的作业,大大减轻了测量人员的劳动强度,提高了作业效率,在变形监测中有很多的应用实例[1~3]。

但是在使用ATR(Automatic Target Recognition)功能进行观测时,如果望远镜的视场内出现多个目标,就会出现错误信息(如表1所示)。

在人工观测时,若出现上述信息,可以再次照准所要观测的目标,按“CONT”键,仪器便可以正常观测。而在自动监测的过程中,要做到无人值守就需要对此情况进行处理,以保证程序的正常运行[4]。

在运用机载程序或Geo COM程序观测时,增加监测点的数量对于观测时间的影响并不大,同时监测点数的增多可以详细地显示变形体的变形信息,而且合作目标是价格低廉的棱镜或反射片,有利于较大地增加监测点数[5]。然而在隧道等一些狭小的特殊区域内,较多地布置监测点很有可能使得程序在运行中出现错误信息或造成照准错误[6]。在自动监测的过程中,如何在尽可能详细反映变形信息的条件下,保证程序能够顺利运行并返回正确的观测值是研究的一个重点。本文利用Leica TCA1800全自动全站仪对望远镜视场内出现多目标的问题进行了研究,其结果对监测时选择监测站的位置、布设监测点以及程序编写提供参考。

1 ATR功能的介绍

1.1 ATR的工作原理[7]

ATR组件安装在TCA系列全站仪的望远镜上。它的工作过程是发光二极管发出的红外光束通过光学零件被同轴地投影在望远镜的轴上,然后从物镜口发出去,反射回来的光束形成一个光点,由内置的CCD相机接收,其位置以CCD相机的中心作为参考点来精确地确定,并计算出相对于CCD相机中心的接收光点位置,其偏移量用作控制马达转动仪器,以使十字丝照准棱镜中心。

1.2 ATR自动目标识别的定位过程

ATR精确定位分为搜索、目标照准和测量三个过程。即首先人工或程序控制将望远镜定位到初始位置,然后ATR检查棱镜是否在望远镜视场的感应区之内(ATR的感应区位于望远镜的中心,大约占三分之一视场。在此感应区,ATR可自动识别出棱镜)。如果探测不到棱镜,它将在望远镜视场内进行螺旋式搜索,搜索到棱镜后,望远镜会照准棱镜中心并使其处于预先设定的限差范围内。最后,ATR会测量十字丝和棱镜中心的水平和竖直偏移量,以此确定偏差并用来改正仪器上所显示的水平度盘和竖直度盘的读数(如图1所示)。

2 望远镜视场内出现多棱镜的实验

2.1 初始定位时精确照准

2.1.1 当两个棱镜距离测站点的位置大致相同时的实验

在这种情况下,人工观测时不需分别进行调焦,两目标棱镜会同时清晰地成像在望远镜视场内。根据Leica TCA1800的技术参数,在一般气象条件下ATR的测程为1000m。所以选择一条长约为900 m的较为平坦的道路,在一端架设仪器,使其在ATR打开的状态下进行观测,观测时首先进行人工照准。另一端安置两个棱镜,使两个棱镜同时出现在视场内,并且由远及近不断调整两个棱镜之间的距离直至仪器在进行观测时发现多目标。在不同距离的位置上分别放置棱镜,统计仪器观测时出现错误信息时两棱镜之间的位置关系,如表2所示。

从实验数据可以看出:(1)在目标至测站点之间为一定距离时,两目标之间的距离超过一定的数值后,即使它们同时出现在望远镜的视场内,ATR也不会有多目标的提示;(2)目标点距离测站点越远,出现错误信息时,两棱镜之间的距离越大,相反,目标点距离测站点越近,出现错误信息时,两棱镜之间的距离越小;(3)不管目标至棱镜之间的距离是多少,出现错误信息时,两目标至测站点之间的夹角基本上是一定的。

考虑Leica TCA1800的视场角为1°33′,ATR的感应区占视场角的1/3(即31′),在仪器精确照准目标后,精确照准的目标位于视场的中心,ATR感应区的边沿至视场中心的夹角为15′30″。根据上述结果,考虑观测、计算、丈量的误差以及外界环境的影响,可以推断,如果另一目标与视场中心的夹角大于15′30″(即位于ATR的感应区之外),则仪器不会发现多目标;反之,如果两个目标同时出现在ATR的感应区内,即使仪器在进行初始定位的时候精确地定位到了一个棱镜上,也会出现错误信息。

2.1.2 两个棱镜到测站点之间的距离不同时的实验

在这种情况下,人工观测时不同目标之间需要调焦才能照准。在至测站点不同距离的两处,分别安置棱镜(如图2所示),并调整两棱镜之间的相对距离,即调整测站点至两目标点的方向线之间的夹角。在不同情况下,统计仪器出现错误信息时两棱镜之间位置关系的数据,如表3所示。

上述数据基本与2.1.1节的结果一致,这与ATR进行目标识别的原理是相吻合的。

2.2 未精确照准情况下的实验

在进行长期监测的过程中,由于监测点和监测站位移的影响常常使得仪器在进行初始定位的时候不能够精确定位到棱镜的中心位置,这时仪器能否搜索到正确的目标进行观测,是监测数据是否正确可靠的关键。为此,在不同的情况下进行了试验。

如图3所示,A、B分别为两棱镜的中心点,1、2、3、4分别为A、B两点之间距离A点1/2、2/3、3/4、5/6和9/10处,用程序控制仪器在进行初始定位时分别定位于前述各点,观察仪器进行目标搜索后的定位目标。

实验分两种情况进行,第一种情况是两目标之间的距离较小,两方向之间的夹角为15′30″。这样,无论初始定位在哪一个点,两目标都会同时位于望远镜的感应区内;第二种情况两棱镜之间的距离比较大,两方向之间的夹角为48′,这样当仪器进行初始定位不准确的时候,会使得两目标同时成像在望远镜内,但有时会有一目标位于感应区内,另一目标位于感应区外。观测情况统计结果如表4所示。

同样的情况,两个棱镜的相对位置换为上下关系时,也得到了相同的结果。

实验结果分析表明,在第一种情况下,初始定位后,两目标均位于望远镜的感应区内,所以被搜索到的机会是均等的,在第二种情况下,当望远镜初始定位于1或2时,两棱镜均位于感应区外,被搜索到的机会也是均等的;但是当望远镜初始定位的位置在3或4的时候,会使得临近点(B)的棱镜位于感应区内,而另一个点(A)的棱镜位于感应区外。由于在感应区内ATR可以直接识别目标,所以搜索到了B点的棱镜。

3 结论与建议

为保证仪器在无人值守时能够正常地进行观测,确定监测点和监测站的位置时,应考虑:

(1)在保证仪器能够精确照准目标的情况下,应使得两棱镜相对于测站点的夹角大于15′30″,即观测的过程中不能够让两目标同时位于ATR的感应区内;

(2)在不能够精确定位到棱镜时,仪器会搜索到位于ATR感应区内的目标,而如果两目标同时位于感应区外,则仪器可能会搜索到其中任何一个。

在编写程序时,为使得仪器能够搜索到正确的棱镜进行观测,并使程序能够顺利运行,可以考虑:

1)在每期监测后更新各监测点的初始定位数据[8],防止仪器在搜索目标时,出现错误;

2)如果监测时确实需要布设较多的监测点,而使得望远镜的视场里出现了多个目标,可以打开机器人的“小视场”功能[9]。

摘要：利用Leica TCA1800对测量机器人视场内出现多目标的问题进行了实验研究,其结论有助于在工程监测时,作为选择监测站的位置和布设监测点的参考,以便有效地避免出错信息。同时给出了在编写自动监测程序时的处理方法,可以使得程序能够顺利运行并在监测过程中找到正确的观测点。

关键词：测量机器人,ATR,感应区

参考文献

[1]包欢,徐忠阳,张良琚.地铁自动变形监测系统在地铁结构变形监测中的应用[J].测绘学院学报,2003,20(2):103～105.

[2]卫建东.基于测量机器人的自动变形监测系统[J].测绘通报,2006,(12):41～44.