探地雷达阵列成像(共13页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上摘要有大量的记载探地雷达的相关书籍和论文，我们可以对探地雷达的发展概况有一个大致的了解，不难看出探地雷达未来的发展方向。多输入多输出（Multiple-Input and Multiple-Output，MIMO）雷达是在数字阵列雷达、多基雷达以及现代通信技术基础上发展起来的一种新体制雷达，具有显著的技术优势和巨大的发展潜力，逐渐成为下一代雷达的主要发展方向之一。 由于采用了波形分集技术，与传统相控阵雷达相比，MIMO雷达具备多项优点，如突破阵元间距半波长限制、提高角度分辨率、提高系统自由度等。MIMO雷达在提高信号处理灵活性的同时，也由于其新体制特征及结构特点，带来

2、了新的问题，如多通道积累检测问题，波形设计和阵列结构优化问题以及系统自由度过高导致的自适应算法性能下降等问题。雷达成像方面有很多相关的软件，比如GprMax，一款基于FDTD（时域有限差分）的探地雷达仿真软件，其生成文件包括几何图和数据剖面图，这些生成文件是由MATLAB读取的。雷达成像最关键的部分就是成像的算法，通过对算法的不断研究和改进，提出了很多算法，有些算法可以相互结合，从而改善成像效果，基于不同的理论基础，这些算法又衍生出很多不同的算法，诸如RD-BP算法、TCC-BP算法等，针对不同的算法，借助MATLAB对算法进行仿真，并得到仿真图像。关键词：多输入多输出雷达；数字波束形成；反向

3、投影算法；MATLABAbstractThere are a large number of records of books and papers related Ground Penetrating Radar (GPR).We can have a general understanding of the development of GPR, it is not difficult to see the development direction of the GPR in the future.Multiple-input and multiple-output (MIMO) rad

4、ar is a new mode of radar system developed on the basis of digital array radar, multistatic radar and modern communication techniques. Since its obvious technical advantages and huge development potential, MIMO radar will become one of the major directions of the radar system development in future.B

5、y using waveform diversity technique, Through proper improvements traditional array signal processing techniques can be applied to MIMO radar. Moreover, this new type of radar system offers a new paradigm for radar signal processing. the strong demands for waveform and array structure optimization,

6、and a noticeable performance decline of adaptive algorithms for the excessive degree of freedom, etc.There are a lot of software related to radar imaging, such as GprMax, a Ground Penetrating Radar (GPR) simulation software based on FDTD (finite difference time domain). The generated files including

7、 geometric figure and data section are read by the MATLAB.The most critical part of radar imaging is the imaging algorithm. Based on different theoretical basis, the algorithm derives a lot of different algorithms, such as RD-BP algorithm, the TCC-BP algorithm, etc. For different algorithms ,we can

8、get the simulation images with the help of MATLAB.Key words: MIMO radar, digital beamforming, back projection，MATLAB目录专心-专注-专业1 绪论1.1 探地雷达1.1.1 基本原理探地雷达利用高频电磁波（1MHz1GHz）以宽频带短脉冲的形式通过地面发射天线（T）将信号送入到地下，经地层界面或者目的体反射后再返回地面由接收天线（R）接受电磁波的反射信号，通过分析电磁波反射信号的振幅特征和时频特征来了解地层或者目的体的特征信息。图1-1 测试原理图由上图可知，脉冲波的行程时间是：t

9、是电磁波反射信号的双程行程时间，z是目的体的埋深，x是收、发天线的距离，v是电磁波在介质中的传播速度。2 阵列成像算法概述2.1 MIMO雷达基本原理MIMO 雷达通过多个发射天线同时发射多种相互正交波形，并采用多个接收天线接收所有波形的回波。MIMO雷达采用这种波形分集技术，从而具有传统相控阵雷达所不具备的优点，包括突破阵元间距半波长限制、较高的系统自由度以及空间全覆盖特性等。 正交波形是MIMO雷达的一种基本波形，下面以正交多相码信号为例，介绍MIMO雷达的基本原理及特性，并引入 MIMO 雷达信号模型。雷达成像技术大体上可以分成三大类：实孔径成像技术、合成孔径成像技术和二者兼有的成像技术

10、。其中，实孔径成像技术主要用于实孔径(阵列)成像雷达，Steinberg等做过深入的研究。合成孔径成像技术的典型代表是SAR 和ISAR。二者兼有的成像技术包括ARTINO(Airborne Radar for Three-dimensional Imaging and Nadir Observation)。ARTINO 是一种三维成像雷达，分别利用平行于雷达平台航向的合成孔径、垂直于航向的线性阵列及下视的宽带信号所提供的三个方向分辨率来获得目标的空间分布信息。MIMO 雷达通过实际的多个发射天线和接收天线来探测目标，通过单次“快拍”发射就能得到携带目标信息的多路观测回波数据。MIMO 雷达成

11、像划归于二者兼有的成像技术。MIMO雷达的虚拟阵元和实际物理阵元是同时空间并存的，不同于时间积累所得的合成孔径。因此，MIMO雷达的等效阵列孔径可以理解为空间意义上的合成孔径。在MIMO雷达成像过程中，等效阵列和虚拟阵元将直接影响成像性能。在成像方法方面，Xu等进行MIMO雷达成像时借助自适应超分辨谱估计方法，利用GLRT来确定目标数目，分别研究了Capon、APES等自适应技术存在和不存在阵列校正误差情况下的分辨性能和抗干扰能力。Roberts等用IAA(Iterative Adaptive Approach，一种基于加权最小二乘的迭代自适应方法)来完成MIMO雷达成像，并分别给出了IAA方

12、法的Range-Doppler图像和Angle-Range图像，通过与 DAS(Delay-And-Sum)获得的图像作对比，证明IAA方法具有高分辨能力，同时还证明了MIMO 阵列的多普勒和角度分辨能力都比SIMO(Single-Input and Multiple-Output)阵列高。Xu和Roberts 等本质上都是在探讨MIMO阵列信号处理问题，用于实现 MIMO雷达的多目标分辨与定位。在成像模型和成像算法及阵列设计等方面，Fortuny Guasch和Martinez vazquez讨论了UWB MIMO雷达阵列小空域监视问题，利用反向投影(BP)算法对理想点目标进行成像，然后推导

13、得到MIMO 阵列的方向图，比较一发一收、单发多收和多发多收三种阵列形式的聚焦图像和方向图，证明MIMO阵列有优良成像性能。韩兴斌等研究了基于MIMO雷达体制的分布式多通道雷达成像问题，对多通道雷达的空间谱域支撑区分布情况进行了描述，对MIMO雷达的成像性能和阵元位置误差进行了分析，针对简单的收发阵列共直线排布构建了MIMO雷达二维成像模型，分别利用宽带发射信号和MIMO阵列实现了运动目标的单次“快拍”成像。Ma和Wang分别研究MIMO雷达收发垂直布阵窄带成像。MIMO雷达的收发阵列同为线阵且相互垂直，根据空间卷积原理，双线阵可以形成等效面阵，进而利用窄带发射信号实现二维实时成像，大大减少了

14、物理天线阵元数目。在窄带MIMO雷达成像基础上，段广青等建立了一种宽带MIMO雷达三维成像模型，并给出了相应的三维成像算法。 2.2 MIMO雷达基本模型2.2.1 虚拟阵列 虚拟阵列是MIMO雷达的一个基本概念，假设一个由NT个发射阵元和NR个接收阵元组成的阵列。NT个发射阵元发射的波形相互正交，接收阵元采用匹配滤波器组分离接收，因而总共形成NTNR个“发射-接收”通道。MIMO 雷达的阵列结构及接收机结构框图分别如图2-2-1和图2-2-2所示。 图2-1 MIMO雷达阵列结构图2-2 MIMO雷达接收机结构设NT，NR分别为发射阵列和接收阵列的阵元位置矢量：(2.1) (2.2)其中，（

15、i=1,2，NT）为第i个发射阵元在直角坐标系中的坐标。（j=1,2，NR）为第j个接收阵元在直角坐标系中的坐标，T表示转置运算。假设一个点目标位于远场处，由第i个发射阵元发射的信号，到达远场目标，反射到第j个接收阵元，经过的相对时延为（相对于发射阵列和接收阵列的参考点）：（2.3）其中，（）是发射相对时延，（）是接收相对时延，因此，（）又称为双程相对时延。个“发射-接收”通道的双程相对时延构成一个长度为的时延矢量：D= (2.4)定义MIMO雷达的阵列导向矢量为：v= (2.5)其中，是发射信号载频。定义发射阵列导向矢量和接收阵列导向矢量分别为：= (2.6)= (2.7)则：v= (2.8

16、)由式（2.8）知，由发射阵列和接收阵列的阵元位置卷积构成的大孔径阵列称为虚拟阵列。图2-3列出了几种典型的MIMO虚拟阵列结构，其中（a）、（b）用收发分置天线，但收发天线均分布在较小范围内，目标远场假设仍然成立，以便实现多天线间的相参处理。这种集中的收发分置结构称为“伪单基”结构，提高了系统设计的灵活性和自由度。（c）是“单基”结构，相同设备量条件下，“单基”结构虚拟阵列的基线短，空间分辨率低，但是其方向图旁瓣（天线方向图上最大辐射波束旁边的小波束）电平较低。图2-3 MIMO虚拟阵列2.2.2 信号模型设第i个发射阵元的发射信号为，为基带波形，为载频。发射信号经过远场点目标反射到第j个接

17、收阵元上的信号为：（2.14）3 探地雷达的正演3.1GPRMAX模拟探地雷达二维模型模拟一个几何模型：设土壤为非磁性均匀介质，相对介电常数=6.0，电导率=0.001；目标体是理想导体，埋深为0.1m，直径0.05m；收发天线位于土壤上方2.5mm处的水平线上；网格大小为0.6m,0.24m。采用剖面法沿测线采集41道雷达信号，道间距为0.05m，收发天线的移动步距为0.01m。按要求完成输入文件bre.in，运行GprMax2D，正确输入bre.in的存储路径，模拟计算，仿真完全结束后，生成的两个输出文件fitst.geo和first.out，其中first.geo用gprmax2g.m和

18、geo.m读取，生成二维模拟几何图（图3-1），first.out用gprmax.m和out.m读取，生成二维模拟数据剖面图（图3-2）。图3-1 二维模拟几何图 图3-2 二维模拟数据剖面图4 数据处理4.1MIMO雷达波束形成技术4.1.1 数字波束形成的原理等间距线性阵列示意图如图4-1，阵列由M个相同阵元组成，所有阵元排列在一条直线上，相互间距均为d。对于远场目标，其回波将以平面波形式入射到阵列上，阵列输出的信号矢量即为该回波场的空域采样。图4-1 等间距线性阵列示意图在窄带信号条件下，由于相邻阵元间对同一远场目标回波存在线性路程差关系，因此等间距线阵输出信号矢量幅度相同，仅存在线性相

19、位差，即入射信号矢量的元素（第m个阵元接收到的回波信号）为： s(m)=expj m式中=2d cos/ （假设共用发射天线，仅接收单程），为雷达波长，M为阵元数。将空域阵列对单目标回波的采样序列和时域单频信号的采样序列形式相比较，得到空时对偶特性：表4-1 空时对偶特性表由表知，当，时， =显然当0,时，fs-1,1，由复信号采样定理得t1/，其中为信号带宽，则d/2，这说明要避免出现多值性，阵元间距必须小于雷达波长的一半。进一步假设0,，为保证波束指向为的方向图不出现栅瓣，阵元间距应满足：d/(1+|cos0|) 或 d/(1+|sin0|)故相控阵天线为避免栅瓣常取阵元满足：d/2对方位

20、r0,的入射信号矢量s，波束扫描输出为：w为阵列加权矢量，w(m)=amexpjm是阵元m的加权系数，其中幅度加权am抑制旁瓣，m=m用于补偿入射信号程差，M为阵元数，入射信号矢量s元素s(m)=expjmr，=2dcos/，r=2dcosr/。上式是典型的傅立叶变换公式。实际阵列的输入信号为x=s+n，阵列输出功率为：P() = |Y()|2 = wHxxHw EP() = wHRxxw 相当于利用周期图法对时间序列进行谱分析，可采用现有的谱分析结论。 综上所述，波束形成实现了对方向角的选择，即实现空域滤波。4.1.2 数字波束形成MATLAB仿真用MATLAB模拟DBF（Digital B

21、eamForming）技术进行仿真，仿真结果如图4-2所示： 图4-2 DBF仿真参考文献1 王怀军，MIMO雷达成像算法研究，博士学位论文，国防科学技术大学，2010-09。2 雷文太、黄春琳、王怀军等，合成孔径与实孔径雷达谱域成像算法对比分析，数据采集与处理，2010。3 王怀军、许红波、陆珉等，MIMO雷达技术与应用分析，雷达科学与技术，2009。4 王怀军、黄春琳、陆珉等，MIMO雷达反向投影成像算法，系统工程与电子技术，2010。5 姜伟，MIMO雷达信号处理关键技术研究，博士学位论文，北京理工大学，2009年11月30日。6 黄玲，多输入多输出探地雷达方法研究，博士学位论文，吉林大学，2010年4月。