基于分数阶傅里叶变换的雷达目标速度快速估计方法与流程

本申请涉及信号处理
技术领域：
，具体涉及雷达目标参数估计
技术领域：
，尤其涉及基于分数阶傅里叶变换的雷达目标速度快速估计方法，该方法可用于雷达动目标成像、动目标识别等。
背景技术：
：合成孔径雷达(sar，syntheticapertureradar)与地面动目标指示(gmti,groundmovingtargetindication)相结合，不仅可以实现高精度成像，而且将检测到的雷达目标定位到sar图像上，在军用和民用领域产生了广泛的应用。其中涉及sar成像、动目标检测、动目标参数估计、动目标定位、动目标成像、动目标识别等多项关键技术。雷达目标速度估计是对该目标成像和识别的关键。雷达目标速度估计主要通过搜索的方法实现。由于雷达目标信号为线性调频信号，利用时频分析工具(如radon-wigner分布、分数阶傅里叶变换等)通过搜索参数实现雷达目标速度估计：即在最匹配参数时达到最大值，该最匹配参数即可用于估计雷达目标速度。但此类方法主要存在以下问题：(1)通过搜索估计参数，运算量较大，难以满足高实时性需求；(2)由于搜索步长对应运算量和参数估计精度，实现低运算量高实时性和高参数估计精度是矛盾的，在实际应用中需要折衷考虑。在实际应用中，雷达目标参数估计的实时性是决定该技术应用的重要指标。提升雷达目标参数估计的实时性逐渐成为研究热点。因此，研究快速的雷达目标速度估计方法具有重要意义。技术实现要素：本申请的目的在于针对上述已有技术的不足，提出基于分数阶傅里叶变换的雷达目标速度快速估计方法，以提高雷达目标速度估计的实时性和估计精度。本申请提供了基于分数阶傅里叶变换的雷达目标速度快速估计方法，所述方法包括：(1)根据雷达目标参数和合成孔径雷达sar的系统参数，利用模型公式得到雷达目标方位向信号s(η)，其中，η为慢时间；(2)根据关注的雷达目标速度范围和合成孔径雷达sar的系统参数，确定分数阶傅里叶变换角度α和β；(3)对雷达目标方位向信号s(η)进行变换角度分别为α和β的分数阶傅里叶变换(frft)，即分别得到frft结果fα(u)向量和fβ(u)向量，其中，u表示frft变换域；(4)根据frft结果fα(u)向量和fβ(u)向量得到对应的门限hα和hβ，进而得到变换角度分别为α和β的frft结果的投影长度lα和lβ；(5)由计算所述雷达目标调频率，其中，fsa为脉冲重复频率，ta为合成孔径时间，进而可以计算所述雷达目标的方位向速度为在一些实施例中，所述根据雷达目标参数和合成孔径雷达sar的系统参数，利用模型公式得到雷达目标方位向信号s(η)，包括如下步骤：不考虑由于所述雷达目标的速度导致的距离徙动影响，按照如下模型公式得到所述雷达目标方位向信号s(η)：其中，a为所述雷达目标距离脉压域信号的幅值，r0为所述雷达目标到所述雷达平台运行轨迹的最近距离，λ为合成孔径雷达系统中心频率对应的波长，v为所述雷达平台的运行速度，va为所述雷达目标的方位向速度，η为慢时间，η0＝x0/(v-va)，x0为所述雷达目标在η＝0时刻相对于雷达平台方位位置，ta为合成孔径时间，j为虚部符号，π为圆周率，exp为指数函数。在一些实施例中，所述根据关注的雷达目标速度范围和合成孔径雷达sar的系统参数，确定分数阶傅里叶变换角度α和β，包括如下步骤：(1)假设关注的雷达目标方位向速度范围为va∈[va1,va2]；根据合成孔径雷达系统参数(v，λ，r0)，以及雷达目标方位向速度与雷达目标调频率的关系γa＝-2(v-va)2/λr0，得到雷达目标的调频率范围γa∈[γa1,γa2]，其中，γa为动目标调频率，r0为所述雷达目标到所述雷达平台运行轨迹的最近距离，λ为合成孔径雷达系统中心频率对应的波长，v为所述雷达平台的运行速度；(2)根据雷达目标调频率与其时频角度的关系可以得到雷达目标时频角度的范围为其中，fsa为脉冲重复频率，ta为合成孔径时间；(3)根据关系式和进而在该范围内可以选择确定α和β。在一些实施例中，所述对雷达目标方位向信号s(η)进行变换角度分别为α和β的分数阶傅里叶变换(frft)，即分别得到frft结果fα(u)向量和fβ(u)向量，包括如下步骤：将所述雷达目标方位向信号s(η)进行变换角度分别为α和β的frft，即：其中，u表示frft变换域，kα(u,η)和kβ(u,η)表示变换角度分别为α和β的变换核函数，即：通过上述处理，即可得到frft结果fα(u)向量和fβ(u)向量。在一些实施例中，所述根据frft结果fα(u)向量和fβ(u)向量得到对应的门限hα和hβ，进而得到变换角度分别为α和β的frft结果的投影长度lα和lβ，包括如下步骤：(1)根据fα(u)向量和fβ(u)向量得到对应的门限hα和hβ：hα＝0.5·[max(abs(fα(u)))-min(abs(fα(u)))]+min(abs(fα(u)))hβ＝0.5·[max(abs(fβ(u)))-min(abs(fβ(u)))]+min(abs(fβ(u)))其中，abs(·)，max(·)和min(·)分别表示取向量的绝对值，最大值和最小值操作；(2)将frft结果fα(u)向量和fβ(u)向量的绝对值，分别与预设门限值hα和hβ进行比较，将绝对值大于其对应门限值的个数分别记为lα和lβ，lα和lβ即为变换角度分别为α和β的frft结果的投影长度。本申请提供的基于分数阶傅里叶变换的雷达目标速度快速估计方法，与现有技术相比具有以下优点：1)本申请利用frft变换域投影长度计算雷达目标调频率、方位向速度等参数，利用新思路实现动目标参数估计；2)本申请避免了传统搜索方法的搜索过程，从而避免了传统搜索方法面临的实时性和估计精度折衷选择难题。3)本申请仅利用两次frft变换实现参数估计，使得参数估计的实时性方面得以较大提升。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1是本申请的基于分数阶傅里叶变换的雷达目标速度快速估计方法的一个实施例的流程图；图2是本申请的变换角度为α的frft结果的投影长度lα获得过程示意图；图3是本申请的变换角度为β的frft结果的投影长度lβ获得过程示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。图1示出了本申请的基于分数阶傅里叶变换的雷达目标速度快速估计方法的一个实施例的流程图100。所述基于分数阶傅里叶变换的雷达目标速度快速估计方法，包括以下步骤：步骤101，根据雷达目标参数和合成孔径雷达sar的系统参数，利用模型公式得到雷达目标方位向信号s(η)。不考虑由于所述雷达目标的速度导致的距离徙动影响，按照如下模型公式得到所述雷达目标方位向信号s(η)：其中，a为所述雷达目标距离脉压域信号的幅值，r0为所述雷达目标到所述雷达平台运行轨迹的最近距离，λ为合成孔径雷达系统中心频率对应的波长，v为所述雷达平台的运行速度，va为所述雷达目标的方位向速度，η为慢时间，η0＝x0/(v-va)，x0为所述雷达目标在η＝0时刻相对于雷达平台方位位置，ta为合成孔径时间，j为虚部符号，π为圆周率，exp为指数函数。步骤102，根据关注的雷达目标速度范围和合成孔径雷达sar的系统参数，确定分数阶傅里叶变换角度α和β。可以分解成如下步骤：2a)假设关注的雷达目标方位向速度范围为va∈[va1,va2]；根据合成孔径雷达系统参数(v，λ，r0)，以及雷达目标方位向速度与雷达目标调频率的关系γa＝-2(v-va)2/λr0，得到雷达目标的调频率范围γa∈[γa1,γa2]，其中，γa为动目标调频率，r0为所述雷达目标到所述雷达平台运行轨迹的最近距离，λ为合成孔径雷达系统中心频率对应的波长，v为所述雷达平台的运行速度；2b)根据雷达目标调频率与其时频角度的关系可以得到雷达目标时频角度的范围为其中，fsa为脉冲重复频率，ta为合成孔径时间；2c)根据关系式和进而在该范围内可以选择确定α和β。步骤103，对雷达目标方位向信号s(η)进行变换角度分别为α和β的分数阶傅里叶变换(frft)，即分别得到frft结果fα(u)向量和fβ(u)向量。可以分解成如下步骤：将所述雷达目标方位向信号s(η)进行变换角度分别为α和β的frft，即：其中，u表示frft变换域，kα(u,η)和kβ(u,η)表示变换角度分别为α和β的变换核函数，即：通过上述处理，即可得到frft结果fα(u)向量和fβ(u)向量。步骤104，根据frft结果fα(u)向量和fβ(u)向量得到对应的门限hα和hβ，进而得到变换角度分别为α和β的frft结果的投影长度lα和lβ。参见图2和图3，其中横坐标均为frft变换域，纵坐标分别为frft结果fα(u)向量和fβ(u)向量的幅度，hα和hβ为门限，实线为随frft变换域变化的frft结果的幅度，虚线为幅度等于门限的指示线，lα和lβ为由门限确定的投影长度。具体的可以分解成如下步骤：4a)根据fα(u)向量和fβ(u)向量得到对应的门限hα和hβ：hα＝0.5·[max(abs(fα(u)))-min(abs(fα(u)))]+min(abs(fα(u)))hβ＝0.5·[max(abs(fβ(u)))-min(abs(fβ(u)))]+min(abs(fβ(u)))其中，abs(·)，max(·)和min(·)分别表示取向量的绝对值，最大值和最小值操作；4b)将frft结果fα(u)向量和fβ(u)向量的绝对值，分别与预设门限值hα和hβ进行比较，将绝对值大于其对应门限值的个数分别记为lα和lβ，lα和lβ即为变换角度分别为α和β的frft结果的投影长度。步骤105，由计算所述雷达目标调频率，其中，fsa为脉冲重复频率，ta为合成孔径时间，进而可以计算所述雷达目标的方位向速度为其中，r0为所述雷达目标到雷达平台运行轨迹的最近距离，λ为合成孔径雷达系统中心频率对应的波长，v为所述雷达平台的运行速度。本申请的优点可以通过以下仿真数据处理进一步说明。1.设置系统参数和目标参数设置系统参数如表1所示：表1系统参数2.仿真数据处理仿真1，将本申请与传统基于搜索的frft参数估计方法进行对比仿真。传统基于搜索的frft参数估计方法的基本步骤为：1)确定frft变换角度分别为[θ1:θs:θm]，其中，θs为frft变换角度搜索步长，[θ1,θm]为frft变换角度范围；2)对雷达目标方位向信号s(η)进行frft变换角度分别为[θ1:θs:θm]的多次frft变换，分别得到多组frft变换结果；3)从多组frft变换结果中，选择具有最大frft变换结果，该结果对应的变换角度记为4)利用搜索得到的frft变换角度计算得到雷达目标调频率，即：进而根据得到雷达目标方向向速度，其中，fsa为脉冲重复频率，ta为合成孔径时间。由于传统frft参数估计方法面临实时性和估计精度的折衷考虑问题，即：较大的frft变换角度搜索步长对应较高的实时性和较低的估计精度，而较小的frft变换角度搜索步长对应较低的实时性和较高的估计精度。因此，本申请利用两种frft变换角度搜索步长作为传统方法，即：传统方法1为frft变换角度搜索步长θs为0.333°，传统方法2为frft变换角度搜索步长θs为0.0333°。设仿真的雷达目标方位向速度分别为[15m/s:0.5m/s:25m/s]，设关注的雷达目标速度范围为[10m/s，30m/s]，根据雷达目标方位向速度与调频率的关系γa＝-2(v-va)2/λr0，以及调频率与时频角度的关系γa＝-tanθ·fsa/ta，可以得到对应的时频角度范围为设两种传统方法的frft变换角度搜索范围[θ1,θm]均为本发明方法选取的分数阶傅里叶变换角度α和β，不失一般性，选择方位向速度[10m/s:5m/s:30m/s]对应的时频角度，即根据本申请的方法可以生成雷达动目标方位向信号，再利用传统方法1、传统方法2和本申请方法对雷达目标方位向速度进行估计。估计精度如表2所示，实时性如表3所示，用估计用时表征实时性。表2估计精度对比仿真结果方位向速度理论值(m/s)传统方法1传统方法2本发明方法15.00000.00500.03830.138015.50000.17200.10540.142716.00000.00600.00600.080316.50000.17300.03980.124117.00000.00700.10690.110117.50000.15900.00750.052318.00000.00800.04130.089818.50000.17500.10840.056519.00000.00900.00900.003219.50000.17600.04280.034320.00000.01000.02330.019120.50000.17700.04380.003721.00000.01100.07760.093721.50000.17800.01150.117822.00000.01200.04530.102022.50000.15400.02080.031323.00000.01300.04630.077223.50000.18000.14670.018324.00000.01400.01400.181524.50000.18100.08110.098825.00000.01500.01500.1842平均误差(m/s)0.08740.04910.0837方差0.00700.00160.0029表3实时性对比仿真结果由表2和表3的仿真结果可见，在估计精度方面，具有小搜索步长的传统方法2明显优于具有大搜索步长的传统方法1；而在实时性方面，具有小搜索步长的传统方法2却明显劣于具有大搜索步长的传统方法1。因此，传统方法难以避免实时性和估计精度的折衷考虑难题。将本发明方法与传统方法对比，由表2和表3的仿真结果可见，本发明方法实现了优于传统方法1估计精度的1.04倍，而实时性提升了55.02倍；本发明虽然在估计精度方面稍逊于传统方法2，而实时性却提升了535.58倍。本发明利用frft变换域投影信息(投影长度)，通过计算而非搜索实现参数估计，理论上，本发明的估计精度主要受限于投影长度的精确度而非搜索步长，因此，可以取得所述的估计精度。另一方面，实时性主要受限于frft变换的次数，传统方法通过搜索需要执行成百上千次frft，而本发明利用两次frft变换即可通过计算实现参数估计，因此，本发明在实时性方面比传统方法具有更大的优势。相对于传统frft参数估计方法，本申请利用了较少的变换次数即可实现比传统frft方法更高的估计精度，变换次数少，则用时少，实时性高。这充分说明了本发明比传统frft参数估计方法具有更高的估计精度和实时性。综上，采用本申请处理方式可以利用frft变换域投影信息提升雷达目标参数估计效率，避免了传统方法的搜索过程，从而避免了实时性和估计精度的折衷考虑难题，可同时实现高实时性和较高的估计精度。以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。当前第1页12