黎文杰++許彥章++湯繼偉



摘要:對于目標分辨,常規的方法是采用FFT算法估計多普勒頻率和幅度,該方法通用性好,但是當目標信號之間幅度差異較大時,對多目標不能有效分辨。本文介紹一種基于RELAX算法的多目標分辨方法,可消除多目標之間的相互影響,實現目標之間的完全分離,達到多目標分辨的目的。仿真結果表明,RELAX算法較FFT算法效果更好。
關鍵詞:RELAX算法;FFT;多目標分辨
中圖分類號:TN911.7 文獻標識碼:A 文章編號:1007-9416(2017)03-0139-01
現代戰爭中,空軍的密集編隊突擊方式,彈道導彈的多彈頭突防方式,以及可能伴隨的多個再入誘餌和智能誘餌等,要求導彈具備較強的多目標選擇能力,能夠從眾多的目標中準確選擇、精確打擊[1,2]。
單脈沖測角系統中,當同一距離單元內只有一個目標時,使用FFT估算目標多普勒信息就能得到較好的測角性能[4]。當同一距離單元內存在多個目標需要分辨,僅僅使用FFT估算目標多普勒信息時測角性能會出現明顯下降,尤其在目標信號之間的強度差異較大時,往往弱目標信號會受到強目標信號的影響而無法被檢測。以目標的電磁散射模型為物理和數學依據,利用超分辨譜估計方法(如RELAX ,MUSIC方法等)可以從復數域雷達回波中提取目標的精細位置和強度等參數[3]。
本文采用RELAX算法測量目標的多普勒信息,提高測量精度,消除目標之間的相互影響,實現目標之間的完全分離,克服FFT在多目標情況下的分辨困難。
1 RELAX算法
RELAX算法通過最小化非線性最小二乘(nonlinear least-squares, NLS)估計目標信號參數[5],具有較強的適應性,討論時對噪聲和雜波不作任何限定性假設。
假設有K個目標,則信號數據模型可寫為
(1)
式中,n=0,1,…,N-1,N為信號采樣點數;αk為第k個目標信號的復幅度;fk為第k個目標信號的頻率;環境加性噪聲e(n)為復高斯隨機過程,其均值為0,方差為σ2。
非線性最小二乘準則可由式(2)表示。
(2)
式中,y = [ y(1) y(2) y(N-1) ]T;
。
設已獲得關于目標1,2,,k-1,k+1,,K的參數{fi , αi}i≠k的估計值,則包含第k個目標信號參數的數據矢量為
(3)
結合式(3),通過最小化式(2)可得到第k個目標信號參數的估計值
(4)
(5)
由此,為周期圖的全局最大值所對應的頻率,可通過對數據序列yk做補零的FFT而快速的獲得(注意補零是必須的,以提高頻率估計精度),從而很容易由式(4)得到,是歸一化離散傅里葉變換在頻率點處的幅度值。
基于以上分析,給出RELAX算法具體步驟如下[5]:
第1步:假設K=1,使用FFT得到初始估計值和;
第2步:假設K=2,利用第1步得到的和,由式(3)得到y2,使用y2通過FFT估計得到和;然后利用和由式(3)得到y1,使用y1通過FFT重新估計和;重復這兩個子步驟直到收斂;
第3步:假設K=3,利用第2步得到的{fi , αi}i≠3
由式(3)得到y3,由y3通過FFT估計得到和;接著利用{fi ,αi}i≠1由式(3)得到y1,使用y1通過FFT重新估計和;然后利用{fi ,αi}i≠2由式(3)得到y2,由y2通過FFT重新估計得到和;重復這三個子步驟直到收斂;
剩下的步驟:繼續類似的操作直到K等于實際的或估計的目標數目。
RELAX算法迭代中的收斂值可以由第j次和第j+1次迭代的式(2)的變化量來確定,在本文的仿真中當此變化量小于或等于ε = 10-3時結束迭代。
2 計算機仿真
采用MATLAB仿真對RELAX算法實現目標分離進行驗證。仿真參數設置:空域同一距離單元有兩個目標,多普勒頻率分別為500Hz和800Hz,幅度分別為0dB和-30dB,信號采樣率fs=4kHz,采樣點數N=64。對目標回波信號直接做1024點FFT的結果如圖1所示。
由圖1可見,強信號已掩蓋弱信號而使弱信號無法被檢測。使用RELAX算法對上述信號進行處理,其仿真結果如圖2所示。
考慮到工程應用的可行性,圖2中RELAX算法使用的FFT運算點數為128點,對弱信號的頻率估計有些偏差,但已實現對強弱信號的分辨。
3 結語
同一距離單元存在多目標且存在弱信號時,在FFT無法分辨的情況下,RELAX算法仍能準確分辨,從而消除各目標之間的相互影響,實現目標之間的完全分離,達到多目標分辨的目的。
參考文獻
[1]曠志高,孫衛東,劉鼎臣.主動雷達末制導反艦導彈多目標選擇技術[J].制導與引信,2003,24(4):19-23.
[2]王志誠,高烽. Ku波段與Ka波段主動雷達導引頭之比較[J].制導與引信,2011,32(2):11-13.
[3]袁莉,陶巍.彈道導彈目標的距離像特性與特征分析[J].制導與引信,2009,30(2):7-10.
[4]趙永波,谷泓,張守宏.一種多目標情況下的單脈沖測角方法[J].西安電子科技大學學報(自然科學版),2005,32(3):383-396.
[5]Jian Li. Efficient Mixed-Spectrum Estimation with Applications to Target Feature Extraction[J]. IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING,1996,44(2):281-295.
[6]Zatman M. Production of adaptive array pattern troughs by dispersion synthesis[J]. Electronics Letters, 1995, 31(25):2141-2142.