一种mimo雷达近场三维成像方法
阅读说明：本技术 一种mimo雷达近场三维成像方法 (MIMO radar near-field three-dimensional imaging method ) 是由 刘楠 杨明磊 王晓冉 陈晓玲 黎鹏斌 于 2020-11-02 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种MIMO雷达近场三维成像方法,包括：S1：获取目标回波信号；S2：对目标回波信号进行去斜、重构以及加窗处理,得到虚拟阵列加窗后的差拍信号；S3：按照三维形式将成像区域划分为若干网格,并计算雷达的不同阵元到不同方位向及距离向位置上的网格点的时延；S4：根据网格点的时延,得到虚拟阵列的相位补偿向量；S5：根据虚拟阵列的相位补偿向量对虚拟阵列加窗后的差拍信号进行补偿,并对网格点进行相干叠加和加窗叠加,得到该网格点处的回波强度值；S6：重复步骤S4-S5,遍历整个成像区域,以完成图像的重建。本发明提供的MIMO雷达近场三维成像方法避免了孔径渡越效应的影响,保证了近场三维成像结果的正确性。(The invention discloses a near-field three-dimensional imaging method for an MIMO radar, which comprises the following steps: s1: acquiring a target echo signal; s2: performing deskewing, reconstruction and windowing on the target echo signal to obtain a beat signal after the virtual array is windowed; s3: dividing an imaging area into a plurality of grids according to a three-dimensional form, and calculating time delay from different array elements of the radar to grid points in different azimuth directions and distance direction positions; s4: obtaining a phase compensation vector of the virtual array according to the time delay of the grid point; s5: compensating the windowed beat signal of the virtual array according to the phase compensation vector of the virtual array, and performing coherent superposition and windowed superposition on the grid points to obtain the echo intensity value of the grid points; s6: repeating steps S4-S5, traversing the entire imaging region to complete the reconstruction of the image. The MIMO radar near-field three-dimensional imaging method provided by the invention avoids the influence of the aperture transit effect and ensures the correctness of the near-field three-dimensional imaging result.)
技术领域
本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种MIMO雷达近场三维成像方法。
背景技术
近年来，雷达近场探测技术逐渐成为雷达应用研究的热点问题之一，近场雷达可以应用于不同的场合，例如；穿墙探测、手势识别、近距离无损检测等。目前，雷达工作于近场条件下时，基本是以探测为主，成像的应用较少。
在阵列信号处理领域，由于计算复杂度的原因，常常以远场假设来降低计算复杂度，但随着成像场景的多元化，对于近场条件下成像精度的要求也在不断提高，不适合再按照远场的信号模型进行处理。现有的基于波束形成的近场成像算法，其主要采用先对回波信号进行距离向压缩，然后近场波束形成的方法实现近场成像。
然而，对于实现高分辨率的成像结果，则需要大孔径的阵列。而当阵列孔径比较大的时候，采用先距离向压缩，后近场波束形成的方法在成像时会出现孔径渡越效应，从而导致成像结果与目标的真实位置错开，使成像结果失真。此外，现有的近场三维成像算法需要分别完成距离向压缩和近场波束形成两步，算法步骤较多，过程较为复杂。
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MIMO雷达近场三维成像方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
一种MIMO雷达近场三维成像方法，包括：
S1：获取目标回波信号；其中，所述目标回波信号为多个发射阵元按照分时方式分别发出的调频连续波的目标回波信号；
S2：对所述目标回波信号进行去斜、重构以及加窗处理，得到虚拟阵列加窗后的差拍信号；
S3：按照三维形式将成像区域划分为若干网格，并计算雷达的不同阵元到不同方位向及距离向位置上的网格点的时延；
S4：根据所述网格点的时延，得到虚拟阵列的相位补偿向量；
S5：根据所述虚拟阵列的相位补偿向量对所述虚拟阵列加窗后的差拍信号进行补偿，并对所述网格点进行相干叠加和加窗叠加，得到该网格点处的回波强度值；
S6：重复步骤S4-S5，遍历整个成像区域，以完成图像的重建。
在本发明的一个实施例中，所述目标回波信号的表达式为：
其中，s(·)表示目标回波信号，Tp表示第p个发射阵元，1≤p≤P，P表示发射阵元个数，ni表示第i个散射点，1≤i≤I，I表示散射点个数，Rq表示第q个接收阵元，1≤q≤Q，Q表示接收阵元个数，表示快时间，A表示回波强度，τ表示回波时延，fc表示雷达的工作频率，γ表示调频斜率，TFM表示调频周期。
在本发明的一个实施例中，步骤S2包括：
S21：对所述目标回波信号与参考信号做去斜处理，得到去斜后的差拍信号；
S22：根据发射阵元间的关系对所述去斜后的差拍信号进行重构，得到虚拟阵列对应的差拍信号；
S23：对所述虚拟阵列对应的差拍信号进行加窗处理，得到虚拟阵列加窗后的差拍信号。
在本发明的一个实施例中，所述虚拟阵列对应的差拍信号表示为：
其中，表示发射阵元Tp发射时，接收阵列接收到的差拍信号，且表示目标回波信号经过去斜后的差拍信号。
在本发明的一个实施例中，所述虚拟阵列加窗后的差拍信号表示为：
其中，表示虚拟阵列对应的差拍信号，表示虚拟阵列对应的加窗权矢量。
在本发明的一个实施例中，所述网格点的时延表示为：
其中，表示网格点bw的时延，c表示光速，和分别表示为：
表示网格点bw的三维坐标，表示第q个接收阵元的三维坐标，表示第p个发射阵元的三维坐标。
在本发明的一个实施例中，步骤S4包括：
S41：根据每个网格点的时延得到该网格点对应的相位补偿向量；
S42：根据发射阵元间的关系，对每个网格点对应的相位补偿向量进行重组，得到虚拟阵列对应的相位补偿向量。
在本发明的一个实施例中，所述网格点对应的相位补偿向量表示为：
其中，表示时刻发射阵元为Tp、聚焦点为网格点bw时接收阵列对应的相位补偿向量，表示发射阵元为Tp、聚焦点为网格点bw、接收阵元为Rq时对应的相位补偿向量，且：
其中，1≤p≤P，P表示发射阵元个数，1≤q≤Q，Q表示接收阵元个数，表示快时间，τ表示回波时延，fc表示雷达的工作频率，γ表示调频斜率。
在本发明的一个实施例中，所述虚拟阵列对应的相位补偿向量表示为：
其中，表示时刻网格点为bw时，虚拟阵列对应的相位补偿向量。
在本发明的一个实施例中，对所述网格点进行相干叠加和加窗叠加，得到该网格点的像素值，包括：
对所述网格点进行相干叠加，得到相干叠加结果，为：
其中，表示时刻网格点bw的相干叠加结果，表示时刻网格点为bw时虚拟阵列对应的相位补偿向量，表示时刻虚拟阵列加窗后的差拍信号；
对所述相干叠加结果在距离向上进行加窗叠加，得到该网格点的像素值，为：
其中，K表示采样次数，表示第k个采样时刻对应的加窗权值，表示第k个采样时刻对应的相干叠加结果。
本发明的有益效果：
1、本发明提供的MIMO雷达近场三维成像方法通过先进行方位向的处理，后进行距离向的处理，避免了孔径渡越效应的影响，保证了近场三维成像结果的正确性；
2、本发明提供的MIMO雷达近场三维成像方法将方位向的处理和距离向的处理合并到了相位补偿上，简化了算法步骤，提高了算法的运行效率。
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MIMO雷达近场三维成像方法流程示意图；
图2是在仿真1和2中使用的MIMO雷达阵面结构图；
图3是图2的部分放大图；
图4是仿真1中设置的5个散射点的空间位置分布图；
图5是仿真1中使用本发明的方法所得的固定距离阵面参考阵元5m时对应的成像结果切片图；
图6是仿真1中使用本发明的方法所得的固定X坐标为0m时对应的成像结果切片图；
图7是仿真1中使用本发明的方法所得的固定Y坐标为0m时对应的成像结果切片图；
图8是仿真2中使用的MIMO雷达阵面在空间中的位置形式图；
图9是仿真2中设置的阵元与目标的几何关系示意图；
图10是仿真2中假设被遮挡的部分没有散射点时阵元与目标的几何关系示意图；
图11是仿真2中使用本发明的方法结合重心测距法所得的成像点云图；
图12是为了验证孔径渡越效应对不同成像算法的影响而采用的阵列形式图；
图13是仿真3中采用图12所示的阵列后，根据现有的基于波束形成的近场成像算法所得的固定距离阵面参考阵元5m时对应的成像结果切片图；
图14是仿真3中采用图12所示的阵列后，根据本发明的方法所得的固定距离阵面参考阵元5m时对应的成像结果切片图；
图15是为了进一步验证孔径渡越效应对不同成像算法的影响而采用的孔径更大的阵列形式图；
图16是仿真3中采用图15所示的阵列后，根据现有的基于波束形成的近场成像算法所得的固定距离阵面参考阵元5m时对应的成像结果切片图；
图17是仿真3中采用图15所示的阵列后，根据本发明的方法所得的固定距离阵面参考阵元5m时对应的成像结果切片图。
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MIMO雷达近场三维成像方法流程示意图，包括：
S1：获取目标回波信号；其中，目标回波信号为多个发射阵元按照分时方式分别发出的调频连续波的目标回波信号。
本实施例提供的近场成像方法应用于MIMO雷达，要先对多个发射阵元的信号发射方式进行调整，以便于后续的近场成像，
具体地，假设雷达具有P个发射阵元和Q个接收阵元，设置P个发射阵元按照分时的方式分别发出调频连续波，发射阵元发射的信号可以表示为：
其中，TFM表示调频周期，表示快时间，fc表示雷达的工作频率，也即载频，γ表示调频斜率。
则接收到的目标回波信号可以表示为：
其中，s(·)表示目标回波信号，Tp表示第p个发射阵元，1≤p≤P，P表示发射阵元个数，ni表示第i个散射点，1≤i≤I，I表示散射点个数，Rq表示第q个接收阵元，1≤q≤Q，Q表示接收阵元个数，表示快时间，A表示回波强度，τ表示回波时延，且
其中，表示第p个发射阵元到第i个散射点间的距离，表示第q个接收阵元到第i个散射点间的距离，c表示光速。
S2：对目标回波信号进行去斜、重构以及加窗处理，得到虚拟阵列加窗后的差拍信号，包括：
S21：对目标回波信号与参考信号做去斜处理，得到去斜后的差拍信号，其表达式为：
其中，表示发射阵元Tp发出的调频信号经过散射点ni回到接收阵元Rq的目标回波信号经过去斜后的差拍信号，表示发射信号的共轭。
S22：根据发射阵元间的关系对去斜后的差拍信号进行重构，得到虚拟阵列对应的差拍信号。
具体地，假设阵列有P个发射阵元，Q个接收阵元，则对于某个时刻阵元Tp发射时接收阵列接收到的差拍信号可以表示为：
则虚拟阵列对应的差拍信号可以表示为：
S23：对虚拟阵列对应的差拍信号进行加窗处理，得到虚拟阵列加窗后的差拍信号。
具体地，假设时刻虚拟阵列对应的加窗权矢量为：
则所述虚拟阵列加窗后的差拍信号可以表示为：
S3：按照三维形式将成像区域划分为若干网格，并计算雷达的不同阵元到不同方位向及距离向位置上的网格点的时延。
具体地，按照三维形式将成像区域划分为若干网格，得到若干网格点，也即像素点。
假设某一个网格点bw的三维坐标为第p个发射阵元发射信号，经过bw反射，由第q个接收阵元接收该信号时，时延为：
其中，表示网格点bw的时延，c表示光速，和分别表示为：
表示网格点bw的三维坐标，表示第q个接收阵元的三维坐标，表示第p个发射阵元的三维坐标。
S4：根据网格点的时延，得到虚拟阵列的相位补偿向量，包括：
S41：根据每个网格点的时延得到该网格点对应的相位补偿向量。
具体地，假设阵列有P个发射阵元，Q个接收阵元，则对于某个时刻当阵元T1发射，聚焦点为网格点bw时，接收阵列对应的相位补偿向量为：
相应的，当阵元Tp发射，聚焦点为网格点bw时，
其中，表示发射阵元为Tp、聚焦点为网格点bw、接收阵元为Rq时对应的相位补偿向量，且：
S42：根据发射阵元间的关系，对每个网格点对应的相位补偿向量进行重组，得到虚拟阵列对应的相位补偿向量。
具体地，整个虚拟阵列对应的相位补偿向量可以表示为：
S5：根据虚拟阵列的相位补偿向量对虚拟阵列加窗后的差拍信号进行补偿，并对网格点进行相干叠加和加窗叠加，得到该网格点处的回波强度值。
首先，根据上一步得到的相位补偿向量对虚拟阵列的差拍信号进行对应的补偿。
对于某个时刻当聚焦点为网格点bw时，此时虚拟阵列对应的相位补偿向量为虚拟阵列加窗后的差拍信号为则对虚拟阵列的差拍信号进行对应的补偿，并对对每个像素点进行相干叠加的过程为：
其中，表示时刻网格点bw的相干叠加结果。
接着对相干叠加结果在距离向上进行叠加。
假设一共采样了K次，获得了K个时刻的差频信号，第k个采样时刻得到的是相干叠加结果为此时对应的加窗权值为则K个次采样所得的结果叠加为：
该叠加结果即为该网格点(像素点)的像素值。
S6：重复步骤S4-S5，遍历整个成像区域，以完成图像的重建。
具体地，将成像区域按照三维的形式划分成网格，每个网格点bw都作为聚焦点，分别按照步骤S4和步骤S5重复进行，得到对应像素点的值out(bw)，从而完成图像的重建。
本实施例提供的MIMO雷达近场三维成像方法通过先进行方位向的处理，后进行距离向的处理，避免了孔径渡越效应的影响，保证了近场三维成像结果的正确性。同时，在后续处理过程中，将方位向的处理和距离向的处理合并到了相位补偿上，简化了算法步骤，提高了算法的运行效率。
本发明提供的雷达近场三维成像方法不仅可以得到精确的三维图像，避免孔径渡越效应的影响，不会出现成像位置的偏移，同时该算法针对MIMO阵列，同样阵元数的条件下可以实现更高的成像分辨率。
实施例二
下面通过仿真实验对本发明的有益效果作进一步验证说明。
仿真1：使用本发明的方法对多个点目标的成像进行仿真。
1.1仿真条件：
信号采用锯齿调频连续波的形式，设发射信号的载频为300GHz，信号带宽为10GHz，调频周期为100us，采样率为16MHz。MIMO阵列的接收阵元间距离为半波长，即0.5mm，发射阵元间距离为10.5mm，这样形成的虚拟阵列是无孔的，具体的阵列形式图参见图2和图3，图2是本发明实施例提供的MIMO雷达阵面结构图，图3是图2的部分放大图。其中，5个散射点目标分别位于：[0m,0m,3m]，[-0.12m,0m,3m]，[0.12m,0m,3m]，[0m,-0.12m,3m]，[0m,0.12m,3m]，其中第1个数字表示散射点在阵面上投影的X轴坐标，第2个数字表示散射点在阵面上投影的Y轴坐标，第3个数字表示散射点与参考阵元间的距离，空间位置分布如图4所示。
1.2仿真内容与结果分析：
在上述1.1的仿真条件下，使用本发明的方法对上述5个散射点目标进行三维成像仿真，得到的成像结果是一个三维的数据矩阵。为了更加直观的表现出成像的结果，采用切片的方式来展现。请参见图5～7，图5是本发明实施例提供的固定距离阵面参考阵元5m时对应的成像结果切片图，图6是本发明实施例提供的固定X坐标为0m时对应的成像结果切片图，图7是本发明实施例提供的固定Y坐标为0m时对应的成像结果切片图。从图5、6、7可以看出，成像结果能够与目标的真实位置对应上，验证了本发明提供的三维成像算法的正确性。
仿真2：使用本发明的方法对一圆柱体进行成像仿真。
2.1仿真条件：
信号采用锯齿调频连续波的形式，设发射信号的载频为300GHz，信号带宽为10GHz，调频周期为100us，采样率为16MHz。MIMO阵列的接收阵元间距离为半波长，即0.5mm，发射阵元间距离为10.5mm，这样形成的虚拟阵列是无孔的。具体的阵列形式如图2所示，其在空间中的位置形式如图8所示，其中符号“×”代表发射阵元，符号“○”代表接收阵元。
本次仿真实验成像的对象是一个圆柱体模型及背景面，背景面与阵面平行，为4m*4m的矩形面，高度为-5m，x轴取值范围为(-2m，2m)，y轴取值范围为(-2m，2m)。圆柱上底面圆心坐标为(0，0，-4.5m)，半径为1m，圆柱高为0.5m，阵元与目标的几何关系如图9所示。
假设背景面被圆柱面遮挡的部分没有散射点，圆柱侧面没有散射点，并且从发射阵元出发到上底面投影至背景面的区域也没有散射点，则阵元与散射点的关系如图10所示。
2.2仿真内容与结果分析：
在上述2.1的仿真条件下，使用本发明的方法对上述成像对象进行三维成像仿真，再对每个波位的输出结果求重心，根据重心对应的距离和波位对应的角度，给一个三维测量点，画出所有的三维测量点，得到成像点云图。
所得的成像点云图结果如图11所示。从图中可以看出，成像结果能够与实际情况对应上，验证了本发明提供的三维成像算法的正确性。
仿真3：对本发明的方法与现有的基于波束形成的近场成像算法进行仿真比较。
3.1、仿真条件：
因为孔径渡越效应主要是与阵列的孔径大小有关，为了简化验证的步骤，减少计算量，阵列采用的是一发多收的形式。
信号采用锯齿调频连续波的形式，设发射信号的载频为300GHz，信号带宽为10GHz，调频周期为100us，采样率为16MHz。点目标位于方位角为10度，俯仰角为30度，距离为5m的位置。
3.2仿真内容与结果分析：
在上述3.1的仿真条件下，使用本发明的方法与现有的基于波束形成的近场成像算法的成像效果进行对比，阵列形式分别如图12和图15所示，采用图12所示的阵列时，根据现有的基于波束形成的近场成像算法所得的固定距离阵面参考阵元5m时对应的成像结果切片图如图13所示，根据本发明的方法所得的固定距离阵面参考阵元5m时对应的成像结果切片图如图14所示。采用图15所示的阵列时，根据现有的基于波束形成的近场成像算法所得的固定距离阵面参考阵元5m时对应的成像结果切片图如图16所示，根据本发明的方法所得的固定距离阵面参考阵元5m时对应的成像结果切片图如图17所示。其中，成像结果均为方位-俯仰维的成像结果。
在所有表示成像结果的图中，符号“+”都代表目标的真实位置。由图13可以看出，因为孔径渡越效应的影响，采用现有的基于波束形成的近场成像算法所得的成像结果与目标的实际位置存在偏差，是由于图12所示的阵列的孔径比较小，孔径渡越效应的影响不是很大，所以偏差并不明显。而在图14中，可以看出，使用本发明的方法所得的成像结果能够完全对准目标的实际位置，不存在偏差，没有受到孔径渡越效应的影响。
为了能够更加清楚的表现出孔径渡越效应，采用一个孔径更大的阵列，如图15所示。在图16中，可以看出，因为孔径渡越效应的影响，采用现有的基于波束形成的近场成像算法所得的成像结果与目标的实际位置存在较大偏差。而在图17中，可以看出，使用本发明的方法所得的成像结果能够完全对准目标的实际位置，没有受到孔径渡越效应的影响。同时，通过图16和图13的比较，可以证明随着阵列孔径的增大，孔径渡越效应的影响会越来越大。
综上，本发明方法能够避免孔径渡越效应的影响，保证近场三维成像结果的正确性。同时将方位向的处理和距离向的处理合并到了相位补偿上，简化了算法步骤，提高了算法的运行效率。
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。