阅读说明：本技术 基于多径判断的阵列雷达复杂地形低仰角估计方法 (Array radar complex terrain low elevation angle estimation method based on multipath judgment ) 是由 赵永波 陈�胜 牛奔 苏洪涛 于 2020-06-18 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于多径判断的阵列雷达复杂地形低仰角估计方法,包括：根据阵列雷达系统参数建立目标多径信号模型；根据所述目标多径信号模型计算第一多径特征值,以得到鉴反射系数幅度曲线；获取雷达系统采集的目标回波数据,并根据所述目标回波数据计算第二多径特征值；根据所述鉴反射系数幅度曲线和所述第二多径特征值得到反射系数幅度估计值；采用波束扫描算法对所述目标回波数据进行扫描,得到波束扫描曲线的3dB波束宽度；根据所述反射系数幅度估计值与所述波束扫描曲线的3dB波束宽度进行多径判断,得到最终的目标仰角估计值。本发明提供的阵列雷达复杂地形低仰角估计方法,减弱了复杂反射面对测角的影响,提高了测角精度与稳健性。(The invention discloses a low elevation angle estimation method for an array radar complex terrain based on multipath judgment, which comprises the following steps: establishing a target multipath signal model according to the array radar system parameters; calculating a first multipath characteristic value according to the target multipath signal model to obtain an amplitude curve of the reflection coefficient; acquiring target echo data acquired by a radar system, and calculating a second multipath characteristic value according to the target echo data; obtaining a reflection coefficient amplitude estimation value according to the reflection coefficient amplitude curve and the second multipath characteristic value; scanning the target echo data by adopting a beam scanning algorithm to obtain the 3dB beam width of a beam scanning curve; and performing multipath judgment according to the reflection coefficient amplitude estimation value and the 3dB beam width of the beam scanning curve to obtain a final target elevation angle estimation value. The array radar complex terrain low elevation angle estimation method provided by the invention weakens the influence of a complex reflecting surface on angle measurement, and improves the angle measurement precision and robustness.)

基于多径判断的阵列雷达复杂地形低仰角估计方法

技术领域

本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种基于多径判断的阵列雷达复杂地形低仰角估计方法。

背景技术

雷达最主要的任务就是对目标进行有效的检测，同时实现对目标的测角和跟踪。其中，阵列雷达在对低仰角目标定位时，雷达波束打地，使得目标的直达波和地面反射的多径反射波在天线波束主瓣内叠加。直达波信号与多径信号是相干的，这两路相干信号同时被雷达天线接收，多径信号的存在将会引起雷达垂直面的波瓣***和上翘，不仅影响信号的检测，还会严重影响雷达对目标仰角的估计，尤其是在反射面复杂时，多径反射信号的影响更为复杂。

目前，针对包含多径信号的仰角估计，现有技术主要提供了以下几种方法：现有技术一公开了一种阵列雷达低仰角估计方法，该方法是利用合成导向矢量测出目标真实位置的测角方法。该合成导向矢量法是利用反射系数的先验信息，用多径条件下复合导向矢量代替自由空间中的常规导向矢量，再用最大似然方法进行仰角方向估计。然而，该方法要求反射面必须是平坦的，当反射面复杂时，部分目标回波中不包含多径信号，信号模型与实际情况不匹配，测角精度将严重下降。

现有技术二公开了一种米波雷达低仰角估计方法，该方法是利用经过地形修正的合成导向矢量测出目标真实位置的测角方法。传统的经过地形修正的合成导向矢量法是先利用反射区的地形信息修正天线架高，然后用多径条件下的合成导向矢量代替自由空间中的常规导向矢量，再用最大似然方法进行仰角方向估计。该方法存在的不足之处是：当地形过于复杂时，难以获取有效的地形信息，并且反射系数会存在误差，导致测仰角性能严重下降。

现有技术三公开了一种二维搜索低仰角估计方法，该方法是对目标仰角与天线高度同时进行搜索来估计目标仰角，同时利用交替投影算法减小了二维搜索的运算量。该方法对天线架高进行搜索可以等效为对反射系数的相位也进行了搜索，并且不需要地形信息。然而，该方法存在的不足之处是：忽略了有些地形(尤其是起伏特别严重的地形)没有多径时的情况，当目标回波中不含多径信号时该方法的测仰角性能将严重下降。

现有技术四公开了一种阵列雷达仰角估计方法，该方法是利用常规导向矢量测出目标真实位置的测角方法。然而，该方法要求目标回波中不包含多径信号，当目标回波中包含多径信号时，测角精度将严重下降。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于多径判断的阵列雷达复杂地形低仰角估计方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

一种基于多径判断的阵列雷达复杂地形低仰角估计方法，包括：

根据阵列雷达系统参数建立目标多径信号模型；

根据所述目标多径信号模型计算第一多径特征值，以得到鉴反射系数幅度曲线；

获取雷达系统采集的目标回波数据，并根据所述目标回波数据计算第二多径特征值；

根据所述鉴反射系数幅度曲线和所述第二多径特征值得到反射系数幅度估计值；

采用波束扫描算法对所述目标回波数据进行扫描，得到波束扫描曲线的3dB波束宽度；

根据所述反射系数幅度估计值与所述波束扫描曲线的3dB波束宽度进行多径判断，得到最终的目标仰角估计值。

在本发明的一个实施例中，所述目标多径信号模型为：

y＝ws；

其中，y表示阵元接收的回波信号，且y∈C^M×1，C表示复数集合，M 表示天线阵元数，w表示复合导向矢量，其表达式为： w＝a(θ_r)+ρe^-jψa(-arcsin(sin(θ_r)+2h_r/R_d))，其中，a(θ_r)表示直达波信号的导向矢量，θ_r表示目标仰角的真实值，ρ表示反射系数，ψ表示直达波信号和多径信号在阵列参考点的相位差，且ψ＝2πΔR/λ，ΔR表示直达距离与多径距离的距离差，λ表示雷达工作波长；a(-arcsin(sin(θ_r)+2h_r/R_d))表示多径信号的导向矢量，h_r表示天线架高的真实值，R_d表示目标与雷达天线距离，s表示目标直达波信号的复包络。

在本发明的一个实施例中，根据所述目标多径信号模型计算第一多径特征值，以得到鉴反射系数幅度曲线，包括：

根据所述目标多径信号模型计算多径信号的M个阵元数据的均值；

根据所述多径信号的M个阵元数据的均值计算去除零频分量的回波幅度；

对所述去除零频分量的回波幅度进行FFT处理，得到第一多径特征值；

将所述第一多径特征值随反射系数幅度的变化曲线作为所述鉴反射系数幅度曲线。

在本发明的一个实施例中，所述第一多径特征值的表达式为：

F_y＝max(F(m))；

其中，F_y表示第一多径特征值，max(·)表示取最大值操作，F(m)表示去除零频分量的回波幅度的频谱，其表达式为

m表示频谱点数，Y表示去除零频分量的回波幅度，M表示天线阵元数。

在本发明的一个实施例中，所述目标回波数据的表达式为：

x＝ws+n；

其中，x表示目标回波数据，且x∈C^M×1，C表示复数集合，M表示天线阵元数，w表示复合导向矢量，s表示目标直达波信号的复包络，n表示零均值圆高斯白噪声，且n∈C^M×1。

在本发明的一个实施例中，根据所述鉴反射系数幅度曲线和所述第二多径特征值得到反射系数幅度估计值，包括：

找出所述鉴反射系数幅度曲线中与所述第二多径特征值最接近的值，并将其对应的反射系数幅度作为所述反射系数幅度估计值。

在本发明的一个实施例中，根据所述反射系数幅度估计值与所述波束扫描曲线的3dB波束宽度得到最终的目标仰角估计值，包括：

若判断所述反射系数幅度估计值大于第一预设值或者BD≥T，则根据交替投影二维搜索算法对目标仰角进行估计，得到第一目标仰角估计值，并将其作为最终的目标仰角估计值输出；

否则，根据波束扫描算法对目标仰角进行估计，得到第二目标仰角估计值，并将其作为最终的目标仰角估计值输出；

其中，BD表示波束扫描曲线的3dB波束宽度，T表示波束扫描曲线的3dB 宽度门限。

在本发明的一个实施例中，在根据交替投影二维搜索算法对目标仰角进行估计，得到第一目标仰角估计值之前，还包括：

若判断所述反射系数幅度估计值小于等于第二预设值，且BD≥T，则令所述反射系数幅度估计值为0.9；否则，保持所述反射系数幅度估计值不变。

在本发明的一个实施例中，根据交替投影二维搜索算法对目标仰角进行估计，得到第一目标仰角估计值，包括：

设置天线架高的初始估计值；

将所述天线架高的初始估计值作为所述天线架高的真实值，并对目标仰角进行一维搜索，计算所述目标仰角的初始估计值；

将所述目标仰角的初始估计值作为所述目标仰角的真实值，并对所述天线架高进行一维搜索，得到所述天线架高的估计值；

重复对所述目标仰角和所述天线架高进行一维搜索，直至迭代结果收敛，得到第一目标仰角估计值。

在本发明的一个实施例中，所述第二目标仰角估计值的计算公式为：

其中，

表示第二目标仰角估计值，

表示使T(·)取得最大值时θ_r的值；θ_r表示目标仰角的真实值，T(θ_r)表示波束扫描代价函数值。

本发明的有益效果：

1、本发明提供的基于多径判断的阵列雷达复杂地形低仰角估计方法利用多径信号的特征值估计了反射系数的幅度，并根据反射系数幅度的估计值和波束扫描曲线的3dB宽度判断目标特征以选取更合适的测角算法，从而得到最终的目标仰角估计值，减弱了复杂反射面对测角的影响，提高了测角精度与稳健性；

2、本发明提供的阵列雷达复杂地形低仰角估计方法在目标回波数据中包括多径信号时，采用交替投影二维搜索算法，降低了二维搜索算法的运算量；同时二维搜索算法无需天线高度的信息和地形信息，即可得到目标仰角的估计值，进一步提高了测角稳健性。

以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种基于多径判断的阵列雷达复杂地形低仰角估计方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的多径反射模型示意图；

图3是本发明实施例提供的另一种基于多径判断的阵列雷达复杂地形低仰角估计方法的流程示意图；

图4是本发明实施例提供的现有二维搜索算法和波束扫描算法与本发明方法的测角均方根误差随目标仰角的变化曲线对比图；

图5是本发明实施例提供的现有二维搜索算法和波束扫描算法与本发明方法的测角均方根误差随直达波检测信噪比的变化曲线对比图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例一

请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种基于多径判断的阵列雷达复杂地形低仰角估计方法的流程示意图，包括：

步骤1：根据阵列雷达系统参数建立目标多径信号模型。

具体地，请参见图2，图2是本发明实施例提供的多径反射模型示意图，其中，θ_r表示目标仰角的真实值，h_r表示天线架高的真实值，R_d表示目标与雷达天线距离，h_t表示目标高度的真实值。

假设天线为垂直均匀等距线阵，不考虑噪声的影响，则目标多径信号模型为：

y＝ws；

其中，y表示阵元接收的回波信号，且y∈C^M×1，C表示复数集合，M 表示天线阵元数，w表示复合导向矢量，其表达式为：

w＝a(θ_r)+ρe^-jψa(-arcsin(sin(θ_r)+2h_r/R_d))；

其中，a(θ_r)表示直达波信号的导向矢量，ρ表示反射系数，ψ表示直达波信号和多径信号在阵列参考点的相位差，且ψ＝2πΔR/λ，ΔR表示直达距离与多径距离的距离差，λ表示雷达工作波长； a(-arcsin(sin(θ_r)+2h_r/R_d))表示多径信号的导向矢量，s表示目标直达波信号的复包络。

进一步地，在本实施例中，由于反射系数ρ的幅度可以取0～1之间的任何数值，因此，建立的目标多径信号模型是随着反射系数幅度的变化而变化的。

步骤2：根据所述目标多径信号模型计算第一多径特征值，以得到鉴反射系数幅度曲线，包括：

2a)根据所述目标多径信号模型计算多径信号的M个阵元数据的均值；

具体地，多径信号的M个阵元数据的均值z的计算公式为：

其中，|·|表示求模运算。

2b)根据所述多径信号的M个阵元数据的均值计算去除零频分量的回波幅度；

具体地，M个阵元接收的回波幅度的模值减去其均值，即可得到去除零频分量的回波幅度Y，即

Y＝|y|-z。

2c)对所述去除零频分量的回波幅度进行FFT处理，得到第一多径特征值；

具体地，把去除零频分量的回波幅度Y看作时间序列，并对Y作FFT处理，得到其频谱将频谱的峰值定义为第一多径特征值F_y，其表达式为：

F_y＝max(F(m))；

其中，max(·)表示取最大值操作，m表示频谱点数。

2d)将所述第一多径特征值随反射系数幅度的变化曲线作为所述鉴反射系数幅度曲线。

具体地，由于本实施例中的反射系数幅度是变化的，其变化范围为0～1，因而第一多径特征值会随着反射系数幅度的变化而改变，第一多径特征值随反射系数幅度的变化曲线即为鉴反射系数幅度曲线。

步骤3：获取雷达系统采集的目标回波数据，并根据所述目标回波数据计算第二多径特征值。

具体地，目标回波数据的表达式为：

x＝ws+n；

其中，x表示目标回波数据，且x∈C^M×1，C表示复数集合，M表示天线阵元数，w表示复合导向矢量，s表示目标直达波信号的复包络，n表示零均值圆高斯白噪声，且n∈C^M×1。

在本实施例中，零均值圆高斯白噪声n与信号不相关，且零均值圆高斯白噪声方差为Var(n)＝σ²I，其中σ²表示其方差值大小，I表示单位矩阵。

根据目标回波数据x计算第二多径特征值F_x。

在本实施例中，由于第二多径特征值F_x是由雷达系统采集的真实的目标回波数据计算得到的，因而，每组目标回波数据对应的第二多径特征值F_x是唯一的。第二多径特征值F_x与第一多径特征值F_y的计算原理一样，在此不再赘述。

步骤4：根据所述鉴反射系数幅度曲线和所述第二多径特征值得到反射系数幅度估计值。

具体地，找出鉴反射系数幅度曲线中与第二多径特征值F_x最接近的值，并将其对应的反射系数幅度作为反射系数幅度估计值。

在本实施例中，鉴反射系数幅度曲线是根据第一多径特征值F_y和反射系数幅度得到的，其涵盖了目标多径信号模型的所有情况，因而将根据雷达系统真实接收的目标回波数据得到的第二多径特征值F_x与之进行对比，找到最接近的值对应的反射系数幅度，将其作为反射系数幅度估计值，记为P。

步骤5：采用波束扫描算法对所述目标回波数据进行扫描，得到波束扫描曲线的3dB波束宽度，具体包括：

5a)选取波束扫描代价函数值为：T(θ_r)＝w^Hx，H表示共轭转置。

5b)计算波束扫描算法的仰角估计值

其计算公式为：

其中，T(·)表示使T(·)取得最大值时θ_r的值。

5c)令

lg(·)表示以10为底的对数，在仰角值

左右两侧分别找出T_dB中最接近-3dB时对应的仰角值θ_L和θ_R，则波束扫描曲线的3dB波束宽度BD，其表达式为BD＝θ_R-θ_L。

步骤6：根据所述反射系数幅度估计值与所述波束扫描曲线的3dB波束宽度进行多径判断，得到最终的目标仰角估计值，包括：

若判断所述反射系数幅度估计值P大于第一预设值或者BD≥T，则根据交替投影二维搜索算法对目标仰角进行估计，得到第一目标仰角估计值，并将其作为最终的目标仰角估计值输出；

否则，根据波束扫描算法对目标仰角进行估计，得到第二目标仰角估计值，并将其作为最终的目标仰角估计值输出；

其中，BD表示波束扫描曲线的3dB波束宽度，T表示波束扫描曲线的3dB 宽度门限。

具体地，本实施例中的第一预设值为0.3，波束扫描曲线的3dB宽度门限 T的计算公式为：

其中，d表示阵元间距。

当满足P＞0.3或者BD≥T，则认为目标回波中包含多径信号，选择交替投影二维搜索算法对目标仰角进行估计，得到交替投影二维搜索算法的目标仰角估计值

也即第一目标仰角估计值，并将此值作为最终的目标仰角估计值输出。

当同时满足条件P≤0.3，且BD＜T，则认为目标回波中不包含多径信号，选择波束扫描算法对目标仰角进行估计，得到波束扫描算法的仰角估计值也即第二目标仰角估计值。由于在上述步骤5b)中已经得到了波束扫描算法的仰角估计值因而此处可直接将其作为最终的目标仰角估计值输出。请参见图3，图3是本发明实施例提供的另一种基于多径判断的阵列雷达复杂地形低仰角估计方法的流程示意图。

本实施例首先根据阵列雷达多径信号的特点建立鉴反射系数幅度曲线，然后对目标回波信号的反射系数幅度进行估计，进而判断回波中是否包含多径信号，若该信号中包含多径信号，则利用交替投影二维搜索算法对目标仰角进行估计得到目标仰角的估计值，若该信号中不包含多径信号，则利用波束扫描算法对目标仰角进行估计得到目标仰角的估计值，减弱了复杂反射面对测角的影响，提高了测角精度与稳健性。

进一步地，在根据交替投影二维搜索算法计算最终的目标仰角估计值之前，还包括：

若判断反射系数幅度估计值P小于等于第二预设值，且BD≥T，则令反射系数幅度估计值P为0.9；否则，保持反射系数幅度估计值P不变。

在本实施例中，第二预设值为0.5。当满足P≤0.5且BD≥T时，令P＝0.9，否则，保持P值不变。

进一步地，根据交替投影二维搜索算法对目标仰角进行估计，得到第一目标仰角估计值，包括：

首先，设置天线架高的初始估计值

然后，将天线架高的初始估计值作为天线架高的真实值，并对目标仰角进行一维搜索，计算目标仰角的初始估计值。

具体地，令天线架高的真实值

对目标仰角进行一维搜索，求出目标仰角的初始估计值

为：

其中，L(θ_r)表示代价函数值，其表达式为：

P_w＝w[w^Hw]^-1w^H，H示共轭转置。

接着，将目标仰角的初始估计值作为目标仰角的真实值，并对天线架高进行一维搜索，得到天线架高的估计值。

具体地，令目标仰角的真实值对天线架高进行一维搜索，求出天线架高的估计值为：

重复对目标仰角和天线架高进行一维搜索，直至迭代结果收敛，得到交替投影二维搜索算法的目标仰角估计值也即第一目标仰角估计值，并将其作为最终的目标仰角估计值输出。

本发明提供的阵列雷达复杂地形低仰角估计方法在目标回波数据中包括多径信号时，采用交替投影二维搜索算法，降低了二维搜索算法的运算量；同时二维搜索算法无需天线高度的信息和地形信息，即可得到目标仰角的估计值，提高了测角稳健性。

实施例二

下面通过仿真实验对本发明的有益效果进行进一步地说明。

1、仿真条件：

本实施例仿真实验的运行平台配置如下：

CPU：Intel(R)Core(TM)i7-7700 [email protected]，内存8.00GB；

操作系统：Windows 10家庭版64位操作系统。

仿真软件：MATLAB R(2016a)。

本实施例仿真实验的仿真参数设置如下：

使用垂直均匀等距线阵，设阵元数M＝16，波长λ＝2m，阵元间距 d＝1m，天线架高h_r＝10m，目标与雷达天线距离R_d＝150km，反射系数ρ＝0.9e^jπ。

假设每个阵元的接收噪声均为独立同分布的零均值圆高斯白噪声。目标仰角的估计精度定义为：

其中，为第l次实验得到的估计值，θ_r为目标仰角的真实值，MC为 Monte-Carlo实验的总次数，在本次仿真实验中，MC＝1000，在每次实验中目标信号中是否含有多径信号是随机的。RMSE越小，代表仰角估计的误差越小。

2、仿真内容与结果分析：

仿真实验1：在上述仿真条件下，设定目标仰角为θ_r∈[0.7°，8°]，直达波检测信噪比为30dB，建立目标回波信号，分别采用本发明提供的方法与现有的二维搜索算法和波束扫描算法对目标仰角进行估计。

请参见图4，图4是本发明实施例提供的现有二维搜索算法和波束扫描算法与本发明方法的测角均方根误差随目标仰角的变化曲线对比图；其中，图4的横坐标表示目标仰角，纵坐标表示仰角测量值的均方根误差，虚线表示现有的波束扫描算法的测角均方根误差随仰角的变化曲线，实线表示现有的二维搜索算法的测角均方根误差随仰角的变化曲线，加号实线表示本发明的测角均方根误差随仰角的变化曲线。从图4中可以看出，本发明与现有的二维搜索算法和波束扫描算法相比，其测角精度更高。

仿真实验2：在上述仿真条件下，设定目标仰角为4°，直达波检测信噪比为15～35dB，建立目标回波信号，分别用提供的方法与现有的二维搜索算法和波束扫描算法对目标仰角进行估计。

请参见图5，图5是本发明实施例提供的现有二维搜索算法和波束扫描算法与本发明方法的测角均方根误差随直达波检测信噪比的变化曲线对比图；其中，图5的横坐标表示直达波检测信噪比，纵坐标表示仰角测量值的均方根误差，虚线表示现有的波束扫描算法的测角均方根误差随直达波检测信噪比的变化曲线，实线表示现有的二维搜索算法的测角均方根误差随直达波检测信噪比的变化曲线，加号实线表示本发明的测角均方根误差随直达波检测信噪比的变化曲线。从图5中可以看出，本发明与现有的二维搜索算法和波束扫描算法相比，其测角精度更高。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。