CN109581322A - 一种在欺骗干扰下基于Hough变换的MIMO雷达目标识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种在欺骗干扰下基于Hough变换的MIMO雷达目标识别方法，包括以下具体步骤：(1)MIMO雷达发射信号模型分析；(2)回波信号相参积累；(3)欺骗干扰特点分析；(4)回波点经Hough变换投影到参量空间，所得曲线C_l在相应的积累单元进行投票积累；(5)门限判决；(6)Hough逆变换。本发明根据MIMO雷达通过多发多收得到多幅接收图像，目标在不同图像中的空间位置相同，干扰在不同图像中空间位置有所不同的特点，解决了回波图像中干扰和虚警目标较多、计算量大、识别困难的技术问题，适用于MIMO雷达在欺骗干扰下对目标的识别。

Description

一种在欺骗干扰下基于Hough变换的MIMO雷达目标识别方法

技术领域

本发明属于传感器数据技术领域，具体涉及一种在欺骗干扰下基于Hough变换的MIMO雷达目标识别方法。

背景技术

MIMO雷达发射正交信号，信号的正交性使得向空间任一点的辐射能量相等，即不形成发射方向图；接收端采用阵列接收目标回波，利用综合脉冲与孔径技术将各子带宽合成大带宽，并形成发射和接收双程方向图，同时获得目标距离、方位和俯仰三维信息；具有大带宽和高孔径利用率的优点。

目前对MIMO雷达的干扰多为传统的压制干扰和欺骗干扰等形式。其中，压制干扰多为噪声干扰，但是由于无法获得压缩增益而导致功率要求较高，容易被发现和抑制。相比之下，欺骗干扰可以获得和雷达回波相同的压缩处理增益，功率要求更低，因此，实际中对MIMO雷达的干扰更倾向于实施欺骗干扰。

目前MIMO雷达抗干扰领域的研究少，多为对多径杂波抑制技术的研究，李伟等(基于数据融合的MIMO雷达抗欺骗干扰算法.李伟，张辉，张群.信号处理，第27卷第2期，2011年2月)通过二维模糊函数对MIMO雷达进行了分析，然后基于数据融合给出抗干扰算法。但是只是从原理上进行了笼统的说明，模糊函数的各成分的相互作用和影响，如何消除等具体过程没有阐述。各个接收阵元间信号如何处理也没有提及。

发明内容

针对现有技术的缺陷和不足，本发明通过提供一种在欺骗干扰下基于Hough变换的MIMO雷达目标识别方法，以解决回波图像中干扰和虚警目标较多、计算量大、识别困难的技术问题。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种在欺骗干扰下基于Hough变换的MIMO雷达目标识别方法，包括以下具体步骤：

(1)MIMO雷达发射信号模型分析：为使各阵元发射的信号具有较好的正交性，MIMO雷达发射信号采用FMCW信号，在一个相参周期内，每个发射阵元均发射Q个脉冲；

(2)回波信号相参积累：接收阵元接收其他发射阵元发射的信号经混频及匹配滤波后相参积累，接收阵元接收自身发射阵元发射的信号经滤波后图像直接叠加；

(3)欺骗干扰特点分析：雷达跟踪对象为远场点目标，并携带自卫式欺骗干扰机，雷达发射信号照射到目标后，干扰机捕获一种干扰信号形式，并进行距离和速度的拖引；经步骤(2)中的匹配滤波和相参积累后，可以得到M幅图像，图像中包含目标和干扰，进行MIMO雷达的回波处理；

(4)回波点经Hough变换投影到参量空间，所得曲线C_l在相应的积累单元进行投票积累；

(5)门限判决：设定门限Thr₁，计算投票数的数目，当数目超过一定值Q时，保留相应的投票单元l；

(6)Hough逆变换：经过步骤(5)后，得到有效的参量曲线在相应存储器单元中读出相应的状态数据最终完成目标从参量空间到笛卡尔空间的映射。

进一步，步骤(1)中，第m个发射阵元发射的第q个脉冲信号为：

进一步，步骤(1)中，由于信号正交，当干扰机捕获信号并且产生欺骗干扰，则干扰只能在一个或相应的几个回波图像中存在，可以通过恒虚警检测将干扰滤除；即使干扰同时存在较强的功率，致使其他接收图像有干扰存在，由于接收信号的不同，因此干扰在不同接收图像中的位置也不同，同样可以利用恒虚警检测进行杂波的滤除；但是，当干扰机侦获了大部分的发射信号并且成功复制并调制了干扰信号，步骤(1)的方法则易失效。

进一步，步骤(2)中，接收阵元接收其他发射阵元的信号，由于阵元的空间分布，需要对接收信号进行相位补偿，要实现同一个发射阵元同一个脉冲信号在不同阵元间的时间同步，对回波乘以exp(-πf_m,qnλcosθ)，即可实现回波脉冲信号的在横向上的相参积累；在一个相参积累周期内，经回波信号的相位补偿和横向积累后，得到的回波信号形成Q组图像，每组中含有M幅图像，每幅图像中都包含着目标点迹，而干扰则存在于干扰机捕获信号对应的图像中，将Q·M幅图像进行简单叠加，则叠加后图像中目标位置处的点迹有Q·M个。

进一步，步骤(3)中，所述干扰信号形式为：

J(t)＝A_JS(t-τ-ρ(t))exp(j2παt)

进一步，步骤(3)中，MIMO雷达的回波处理流程为：

M个发射阵元发射M个信号，每个接收单元接收信号数为m个；如果m＝M，说明该接收单元没有接收到干扰信号；如果m>M，说明该接收单元接收信号中存在干扰信号，此时，如果m<3M/2，即存在干扰的图像少于半数，可以通过图像比对识别出干扰；如果m>3M/2，就不易判断出干扰和虚警，此时采用Hough变换方法进行检测和识别。

进一步，步骤(4)中，每个接收单元将接收信号进行相参积累，得到回波图像，回波图像通过Hough变换从笛卡尔空间投影到参数空间，通过参数空间的能量积累特点来识别目标；由于欺骗干扰尽可能地使雷达追踪到虚假目标，因此干扰和真实目标的空间位置一般不会太接近，合理设定积累单元距离，使同一回波点落入相同的积累单元，并依次记录每个回波点所在积累单元的单元号，记为序列L_l，将回波点在参量空间的曲线逐一投票，并逐一记录每个序列的积累值，得到新的序列H_l。

进一步，步骤(4)具体操作方法为：

(a)参量空间划分：

将参数空间ρ-θ进行划分成积累单元，ρ＝[ρ₁,ρ₂,...,ρ_n],θ＝[θ₁,θ₂,...,θ_n]每个积累单元的中心点为：

(b)建立积累单元累加器和存储器：

建立积累单元累加器P(ρ,θ)，置每一单元为0，建立存储器阵列Memory(ρ,θ)，置存储单元指针为1：Index(ρ,θ)＝1；

(c)将回波点{X_ij}经过Hough变换映射到参数空间中，即把每个回波状态数据按照以下Hough变换方程转化到参量空间：

定义对应的参数曲线为C_l；

(d)投票积累和状态数据存储：

在曲线C_l对应的积累单元进行投票，并将所处的ρ积累单元的单元号记录成序列L_l，记录序列L_l的每个积累单元上的积累值成序列H_l，同时将状态数据存储在相应的存储单元Memory(ρ,θ)中；

(e)重复(b)～(d)直到将所有回波点的状态都映射到参数空间中。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：

(1)本发明采用的欺骗干扰下基于Hough变换的MIMO雷达目标方法将回波图像进行叠加处理，不需要对每个接收阵元的回波进行逐一计算，大大减小了计算量，容易工程实现。

(2)本发明利用真实目标在每个接收阵元回波信号的空间位置是相同的，而干扰在每个接收阵元回波信号的空间位置不确定的特点，结合笛卡尔空间相同坐标位置点经Hough变换后落入相同积累单元的特性，通过门限判决获得真实目标回波点。

本发明根据MIMO雷达通过多发多收得到多幅接收图像，目标在不同图像中的空间位置相同，干扰在不同图像中空间位置有所不同的特点，解决了回波图像中干扰和虚警目标较多、计算量大、识别困难的技术问题，适用于MIMO雷达在欺骗干扰下对目标的识别。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1为MIMO雷达布阵及与目标关系图；

图2为MIMO雷达回波处理流程；

图3为Hough处理示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明提出的在欺骗干扰下基于Hough变换的MIMO雷达目标识别方法，包括以下具体步骤：

1、MIMO雷达发射信号模型分析：如图1所示，为使各阵元发射的信号具有较好的正交性，MIMO雷达发射信号采用FMCW信号，在一个相参周期内，每个发射阵元均发射Q个脉冲，

第m个发射阵元发射的第q个脉冲信号为：

其中，为门控函数，f_m,q为相应的信号载频，k为调频斜率。

由于信号正交，若干扰机捕获信号并且产生欺骗干扰，则干扰只能在一个或相应的几个回波图像中存在，可以通过恒虚警检测将干扰滤除；即使干扰同时存在较强的功率，致使其他接收图像有干扰存在，由于接收信号的不同，因此干扰在不同接收图像中的位置也不同，同样可以利用恒虚警检测进行杂波的滤除。但是如果干扰机侦获了大部分的发射信号并且成功复制并调制了干扰信号，上述的方法就有可能失效。

2、回波信号相参积累：接收阵元接收其他发射阵元发射的信号经混频及匹配滤波后相参积累，接收阵元接收自身发射阵元发射的信号经滤波后图像直接叠加。

接收阵元接收其他发射阵元的信号，由于阵元的空间分布，需要对接收信号进行相位补偿，要实现同一个发射阵元同一个脉冲信号在不同阵元间的时间同步，对回波乘以exp(-πf_m,qnλcosθ)，即可实现回波脉冲信号的在横向上的相参积累。

在一个相参积累周期内，经回波信号的相位补偿和横向积累后，得到的回波信号形成Q(每个阵元发射的脉冲数)组图像，每组中含有M幅图像。每幅图像中都包含着目标点迹，而干扰则存在于干扰机捕获信号对应的图像中，将Q·M幅图像进行简单叠加，则叠加后图像中目标位置处的点迹有Q·M个。

3、欺骗干扰特点分析：雷达跟踪对象为远场点目标，并携带自卫式欺骗干扰机。雷达发射信号照射到目标后，干扰机捕获一种信号形式，并进行距离和速度的拖引。干扰信号为：

J(t)＝A_JS(t-τ-ρ(t))exp(j2παt)

图经步骤二中的匹配滤波和相参积累后，可以得到M幅图像，图像中包含目标和干扰，此种情况下MIMO雷达的回波处理流程如图2所示：

M个发射阵元发射M个信号，每个接收单元接收信号数为m个；如果m＝M，说明该接收单元没有接收到干扰信号；如果m>M，说明该接收单元接收信号中存在干扰信号，此时，如果m<3M/2，即存在干扰的图像少于半数，可以通过图像比对识别出干扰；如果m>3M/2，就不易判断出干扰和虚警，此时采用Hough变换方法进行检测和识别。

4、回波点经Hough变换投影到参量空间，所得曲线C_l在相应的积累单元进行投票积累：首先图3给出了回波经Hough处理示意。

每个接收单元将接收信号进行相参积累，得到回波图像，回波图像通过Hough变换从笛卡尔空间投影到参数空间，通过参数空间的能量积累特点来识别目标。

由于欺骗干扰尽可能地使雷达追踪到虚假目标，因此干扰和真实目标的空间位置一般不会太接近，合理设定积累单元距离，使同一回波点落入相同的积累单元，并依次记录每个回波点所在积累单元的单元号，记为序列L_l。将回波点在参量空间的曲线逐一投票，并逐一记录每个序列的积累值，得到新的序列H_l，具体操作为：

(1)参量空间划分：

将参数空间ρ-θ进行划分成积累单元，ρ＝[ρ₁,ρ₂,...,ρ_n],θ＝[θ₁,θ₂,...,θ_n]每个积累单元的中心点为

(2)建立积累单元累加器和存储器：

建立积累单元累加器P(ρ,θ)，置每一单元为0，建立存储器阵列Memory(ρ,θ)，置存储单元指针为1：Index(ρ,θ)＝1；

(3)将回波点{X_ij}经过Hough变换映射到参数空间中，即把每个回波状态数据按照以下Hough变换方程转化到参量空间

定义对应的参数曲线为C_l；

(4)投票积累和状态数据存储：

在曲线C_l对应的积累单元进行投票，并将所处的ρ积累单元的单元号记录成序列L_l，记录序列L_l的每个积累单元上的积累值成序列H_l，同时将状态数据存储在相应的存储单元Memory(ρ,θ)中；

(5)重复(2)～(4)直到将所有回波点的状态都映射到参数空间中。

5、门限判决：设定门限Thr₁，计算投票数的数目，当数目超过一定值Q时，保留相应的投票单元l。

6、Hough逆变换：经过步骤(5)后，得到有效的参量曲线在相应存储器单元中读出相应的状态数据最终完成目标从参量空间到笛卡尔空间的映射。

由上可知，本发明采用的欺骗干扰下基于Hough变换的MIMO雷达目标方法将回波图像进行叠加处理，不需要对每个接收阵元的回波进行逐一计算，大大减小了计算量，容易工程实现。而且，本发明利用真实目标在每个接收阵元回波信号的空间位置是相同的，而干扰在每个接收阵元回波信号的空间位置不确定的特点，结合笛卡尔空间相同坐标位置点经Hough变换后落入相同积累单元的特性，通过门限判决获得真实目标回波点。

以上所述仅为发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种在欺骗干扰下基于Hough变换的MIMO雷达目标识别方法，其特征在于，包括以下具体步骤：

(1)MIMO雷达发射信号模型分析：为使各阵元发射的信号具有较好的正交性，MIMO雷达发射信号采用FMCW信号，在一个相参周期内，每个发射阵元均发射Q个脉冲；

(2)回波信号相参积累：接收阵元接收其他发射阵元发射的信号经混频及匹配滤波后相参积累，接收阵元接收自身发射阵元发射的信号经滤波后图像直接叠加；

(3)欺骗干扰特点分析：雷达跟踪对象为远场点目标，并携带自卫式欺骗干扰机，雷达发射信号照射到目标后，干扰机捕获一种干扰信号形式，并进行距离和速度的拖引；经步骤(2)中的匹配滤波和相参积累后，可以得到M幅图像，图像中包含目标和干扰，进行MIMO雷达的回波处理；

(4)回波点经Hough变换投影到参量空间，所得曲线C_l在相应的积累单元进行投票积累；

(5)门限判决：设定门限Thr₁，计算投票数的数目，当数目超过一定值Q时，保留相应的投票单元l；

(6)Hough逆变换：经过步骤(5)后，得到有效的参量曲线在相应存储器单元中读出相应的状态数据最终完成目标从参量空间到笛卡尔空间的映射。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(1)中，第m个发射阵元发射的第q个脉冲信号为：

。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤(1)中，由于信号正交，当干扰机捕获信号并且产生欺骗干扰，则干扰只能在一个或相应的几个回波图像中存在，可以通过恒虚警检测将干扰滤除；即使干扰同时存在较强的功率，致使其他接收图像有干扰存在，由于接收信号的不同，因此干扰在不同接收图像中的位置也不同，同样可以利用恒虚警检测进行杂波的滤除；但是，当干扰机侦获了大部分的发射信号并且成功复制并调制了干扰信号，步骤(1)的方法则易失效。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：步骤(2)中，接收阵元接收其他发射阵元的信号，由于阵元的空间分布，需要对接收信号进行相位补偿，要实现同一个发射阵元同一个脉冲信号在不同阵元间的时间同步，对回波乘以exp(-πf_m,qnλcosθ)，即可实现回波脉冲信号的在横向上的相参积累；在一个相参积累周期内，经回波信号的相位补偿和横向积累后，得到的回波信号形成Q组图像，每组中含有M幅图像，每幅图像中都包含着目标点迹，而干扰则存在于干扰机捕获信号对应的图像中，将Q·M幅图像进行简单叠加，则叠加后图像中目标位置处的点迹有Q·M个。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：步骤(3)中，所述干扰信号形式为：

J(t)＝A_JS(t-τ-ρ(t))exp(j2παt)

。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：步骤(3)中，MIMO雷达的回波处理流程为：

M个发射阵元发射M个信号，每个接收单元接收信号数为m个；如果m＝M，说明该接收单元没有接收到干扰信号；如果m>M，说明该接收单元接收信号中存在干扰信号，此时，如果m<3M/2，即存在干扰的图像少于半数，可以通过图像比对识别出干扰；如果m>3M/2，就不易判断出干扰和虚警，此时采用Hough变换方法进行检测和识别。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：步骤(4)中，每个接收单元将接收信号进行相参积累，得到回波图像，回波图像通过Hough变换从笛卡尔空间投影到参数空间，通过参数空间的能量积累特点来识别目标；由于欺骗干扰尽可能地使雷达追踪到虚假目标，因此干扰和真实目标的空间位置一般不会太接近，合理设定积累单元距离，使同一回波点落入相同的积累单元，并依次记录每个回波点所在积累单元的单元号，记为序列L_l，将回波点在参量空间的曲线逐一投票，并逐一记录每个序列的积累值，得到新的序列H_l。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：步骤(4)具体操作方法为：

(a)参量空间划分：

将参数空间ρ-θ进行划分成积累单元，ρ＝[ρ₁,ρ₂,...,ρ_n],θ＝[θ₁,θ₂,...,θ_n]每个积累单元的中心点为：

(b)建立积累单元累加器和存储器：

建立积累单元累加器P(ρ,θ)，置每一单元为0，建立存储器阵列Memory(ρ,θ)，置存储单元指针为1：Index(ρ,θ)＝1；

(c)将回波点{X_ij}经过Hough变换映射到参数空间中，即把每个回波状态数据按照以下Hough变换方程转化到参量空间：

定义对应的参数曲线为C_l；

(d)投票积累和状态数据存储：

在曲线C_l对应的积累单元进行投票，并将所处的ρ积累单元的单元号记录成序列L_l，记录序列L_l的每个积累单元上的积累值成序列H_l，同时将状态数据存储在相应的存储单元Memory(ρ,θ)中；

(e)重复(b)～(d)直到将所有回波点的状态都映射到参数空间中。