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基于STBC的混沌MIMO雷达的信号处理研究*

2012-03-09朱艳萍,宋耀良,赵德林

关键词:超宽带接收端信道

0 引 言

MIMO(multiple input multiple output)通信系统可以克服无线信道衰落效应,对于独立的多径衰落,MIMO通信接收机的平均信噪比几乎保持不变.受此启发,2004年美国学者Fishler等首次提出 MIMO雷达的概念[1].MIMO雷达使用多个发射天线同时发射独立的信号波形照射目标,并使用多个接收天线接收目标反射的信号.因此对目标的RCS(雷达散射面积)起伏不敏感[2].此外,MIMO雷达可以实现灵活的发射分集设计[3-4],具有高 分 辨 率 的 空 间 谱 估 计 性 能[5].MIMO雷达在布阵上主要分两大类:紧凑型和分布式[6].紧凑型的分布类似于相控阵雷达,通过发射正交信号,采用低增益的宽波束照射探测空域,大大提高目标的检测能力,因而不同于属于传统意义上的相控阵雷达;而分布式则相当于多基地雷达,利用多个不同方位的雷达发射信号,较好地克服了目标RCS的角闪烁所带来的性能损失,获得较大的空间分集增益,能够根据多普勒频移解决慢目标的检测问题,而且能够克服带宽的限制实现更高精度的目标定位.从目前研究情况来看,大多假设MIMO雷达发射天线是稀疏布阵.寻求一种优化的MIMO雷达的收发分布,建立相应的数学模型,可进一步提高它的检测性能.

目前很多学者对MIMO雷达发射的正交信号进行了研究和设计,都在研究如何形成相互正交的波形.已经提出来作为MIMO雷达发射的波形有:多相码,OFDM,正交跳频编码,BPSK,正交频分LFM,Costas码,随机序列码,正交恒包络OFDM 波形设计[7],OFDM-LFM,混沌调频信号等.然而能够做到严格意义的正交比较困难,本文将MIMO通信中的STBC编码应用于雷达中,主要提出了使用超宽带混沌信号作为发射的波形,再由STBC形成严格意义上的正交波形,并设计了在接收端使用相关处理方法,最后根据整个雷达系统,推导出了其目标检测的公式.

1 超宽带混沌信号的STBC编码原理

以较为简单2X1正交空时分组码为例,它采用2根发射天线和1根接收天线,其发射矩阵为即在第一个发射周期中,信号S1和S2同时从天线1和2发射.在第二个发射周期中,信号-从天线1发射,而从天线2发射出去.其中:和分别为S1和S2的复共轭,而对于实数信号就是它本身.发射信号的矩阵满足:

满足正交特性,所以从2根天线上发送出去的信号是严格正交的[8].这是最简单的发射天线为2的情况,S为2×2的正交方阵,对于实正交设计而言,并非可以任意选取发射天线数.

对于发射信号为方阵时,当且仅当发射天线数 M=2,4,8,实正交设计才存在[9].

该理论对于设计空时编码的MIMO雷达系统具有一定的指导意义,在M 为方阵时,其正交设计并不惟一.也可以对实正交矩阵的设计进行推广,如果发射矩阵不限于方阵,同样也可以构造出任何发射数的实空时分组码,且满速率和时延最优.

现将这一理论用于2×2的雷达系统中.

二相编码雷达信号因具有截获概率低、抗干扰能力强的优点,因而获得了广泛应用.同时由于混沌信号具有类随机和对初值敏感、易于产生的特性,在此,选用混沌量化处理后的信号作为二相码,码长的选取更具灵活性,同时也增强了系统的安全性.依靠二相混沌序列码对宽发射脉冲进行调制,在接收端通过匹配滤波可以得到高的距离和速度分辨力.

首先使用Logistic混沌映射产生混沌二相码[10].

Logistic映射的迭代表达式为

选取Lyapunov指数大的序列,在产生了1 000个序列之后,选取N(N=20)个,求其均值E,再进行量化处理,规则如下:

在Matlab软件环境下,经过多次仿真实验,选取了下面的这组序列,虽然不是最优的,但该序列具有较好的自相关特性.

则天线1在前2个周期T内发射的信号为:

根据空时编码的构造原理,则另一个发射天线的二相码为

下面采用冲击脉冲类型的超宽带信号对二相码进行调制.随着固态电子和光电子器件的不断发展,可以产生高功率的UWB信号,在理论上仍然以一阶高斯型脉冲波形的对发射信号进行模拟,幅度由混沌二相码Ci控制式:

式中:a为脉冲形成因子(决定超宽带脉冲波形);T为子码宽度,即单个脉冲的持续时间.取a=0.55ns,T=1ns得到的发射信号波形见图1.

图1 发射信号波形

2 MIMO雷达回波及相关处理

在MIMO通信中接收到的信号为

对于通信系统信道模型可以认为是已知的,一般服从瑞利分布,可以采用如下处理并判决,即可将不同的信号进行分离:而对于雷达系统,目标往往是未知的,可以用统计模型进行分析处理.但在进行信号处理时,不再把S1和S22个信号独立分析,而是将天线1,天线2在发射的2个周期内的信号作为整体来处理,接收端仍然可以使用相关处理的方法来进行回波信号的识别.

以某一复杂目标的RCS分布为例,对于超宽带雷达系统而言,一般目标的信道模型为

式中:Ai,Ti为散射中心的强度和时延;θ为目标姿态角;N为散射中心数目.

而对于复杂目标或当目标表面涂覆有吸收材料时,此信道模型并不存在.根据瞬时电磁散射理论,可把每个散射中心看作“色散信道”,入射波的幅度随持续时间的增加而衰减,由此物理过程得到的更为理想的超宽带雷达目标信道模型为[10]:

设冲击响应波形为图2a)(天线1正对着目标时):

则接收到的信号为

为便于分析问题将接收端设置为两个,在信噪比为20dB的条件下,得到图2b),c)的2个不同接收端的回波信号.天线1,2发射的信号在接收端分别经过相关处理后的回波信号波形,c)是转角发生变化后的回波,尖峰的位置基本不变,只是某些峰的振幅有或大或小的起伏,仍然具有目标的特性.

而对于不同信号,因为具有正交特性,如果进行相关处理,经过脉冲累积后,输出近似为零.

图2 目标信道模型及回波信号

3 目标的检测方法

雷达系统中一般RCS的分布一般是未知的,可使用统计处理方式对目标进行检测.目标采用二进制假设检验,即:H0代表目标不存在,H1代表目标存在.

设M×N系统中的发射矩阵为S,在此假设发射矩阵S为方阵,其秩一般都为M,才能组成M个正交的发射信号,S+是S的Hermitian变换(又称Moore-Penrose逆)

又因为S为正交方阵,故SHS= S2I,S2=(|s1|2+|s2|2+…+|sm|2),在讨论实矩阵时,S-1=SH/S2=ST/S2,检测时对接收到的信号进行如下处理:

则对接收处理后的信号进行能量检测:

对于N个接收天线,假设目标RCS为Swerling-I型慢起伏时

设门限为γ,则最优的奈曼-皮尔逊的检测器如下:

在虚警概率确定后的门限大小为:

取每个发射波形的能量|si|2=1/M,即E=1,和最大似然比检测(GLRT)的相比,最优的奈曼-皮尔逊的检测器可以得到相同的结果[12].而当E<1时,该检测器的检测性能优于GLRT.而通常超宽带信号的能量都小于1,假设选取发射信号的平均功率为-10dBm,则E=1/10.图3给出了一般窄带系统和本设计系统在不同发射接收天线的情况下,检测概率随信噪比的变化[13].由检测概率的仿真曲线可以看出,本系统检测性能得到了很大的提高.

图3 不同发射接收天线数的目标检测概率对比

4 结束语

MIMO雷达是一种新体制雷达,也是下一代雷达发展的主要方向之一,采用空间分集与信号分集技术,要求发射机和接收机都被分开放置,整个雷达系统可从不同方向对目标进行探测,较好地克服了目标RCS的角闪烁所带来的性能损失,获得了较大的空间分集增益,从而在信号检测能力上优于传统雷达.本文使用混沌二相码对超宽带高斯脉冲进行相位调制,根据通信系统中的STBC编码方法,产生了完全正交的发射信号,然后模拟了复杂目标的回波信号,并推导了其检测概率,相对于窄带系统,发现能够较好地进行目标的检测,对实践具有一定的指导意义.

[1]FISHLER E,HAIMOVICH A,BLUM R,et al.MIMO radar:an idea whose time has come[C]//Philadelphia Pennsylvania USA:Proceeding of the IEEE 2004Radar Conference,2004:71-78.

[2]FISHLER E,HAIMOVICH A,BLUM R,et al.Performance of mimo radar systems:advantages of angular diversity[J].Conference Record of the Thirty Eight Asilomar Conference on Signals,Systems and Computers,2004(1):305-309.

[3]BEKKERMAN I,TABRIKIAN J.Target detection and localization using MIMO radars and sonars[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2006,54(10):3873-3883.

[4]STOICA P,LI Jian,XIE Yao.On probing signal design for MIMO Radar[J]IEEE Transactions on Signal Processing,2007,55(8):4151-4161.

[5]LEHMANN,HAIMOVICH.High resolution capabilities of MIMO radar[C]//Asilomar Conference on Signals,Systems and Computers,2006:25-30.

[6]LI J,STOICA P.MIMO radar signal processing[M].Wiley-IEEE Press,2008.

[7]刘婧逸,张 杰.MIMO雷达正交恒包络OFDM信号设计[J].武汉理工大学学报,2010,32(3):110-114.

[8]ALAMOUTI S M.A simple transmit diversity technique for wireless communicaitons[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,1998,16(8):1451-1458.

[9]哈米德·贾法哈尼.空时编码的理论和实践[M].西安:西安交通大学出版社,2007.

[10]ASHTARI A,THOMAS G.Radar signal design using chaotic signals[C]//Waveform Diversity and Design Conference IEEE,2007:353-357.

[11]黎海涛,徐继麟.超宽带雷达目标回波建模[J].系统工程与电子技术,2000,22(10):41-44.

[12]ANTONIO DE MAIO,LOPS M.Design principles of mimo radar detectors[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronics Systems,2007,43(3):886-898.

[13]戴奉周,刘宏伟,吴顺君,等.宽带雷达和窄带雷达在噪声中的检测性能比较[J].电子与信息学报,2010,32(8):1837-1842.

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