微動目標雷達特征提取、成像與識別研究進展（一）

張群^①②, 胡健^①③, 羅迎^①②, 陳怡君^④    

摘要：微動目標的雷達特征提取、成像與識別技術是雷達目標精確識別領域極具發展潛力的研究方向之一。該文首先簡要闡述了微動的相關概念，然后綜述了近年來微動目標回波建模、微動特征提取、微動目標成像以及基于微動特征的雷達目標分類與識別等方面的研究現狀，并介紹了幾種典型前沿應用，最后對微動目標雷達特征提取、成像與識別的研究發展趨勢進行了展望。

關鍵詞：微動    微多普勒    特征提取    雷達成像    目標識別    

Research Progresses in Radar Feature Extraction, Imaging, and Recognition of Target with Micro-motions

Zhang Qun^①②, Hu Jian^①③, Luo Ying^①②, Chen Yijun^④    

Abstract: The technique of radar feature extraction, imaging, and recognition of target with micro-motions has become one of the most potential research directions in the field of radar target accurate recognition. In this paper, the concept of micro-motion is first introduced briefly. Subsequently, the achievements of echo modeling, feature extraction, imaging, and identification of micro-motion targets are summarized. Several typical frontier applications are then introduced. Finally, the future development trends of the research are discussed.

Key words: Micro-motion    Micro-Doppler    Feature extraction    Radar imaging    Target recognition    

1 引言

隨著現代信號處理技術、半導體技術和計算機技術的突飛猛進，雷達功能已從單一的尺度信息測量發展為特征信息測量，即從傳統的用于檢測、測距和測角等坐標參數測量的探測跟蹤雷達，發展為可實現目標精細結構刻畫和精細運動特征提取等功能的特征測量雷達^[1]，從而為雷達目標識別提供更豐富的特征信息。然而，隨著目標控制技術以及虛假目標數字合成技術的快速發展與實用，各種假目標和誘餌已經能夠精確模仿真實目標的運動軌道、雷達散射截面積(Radar-Cross Section, RCS)、幾何結構、表面材料等特征，基于傳統特征信息的雷達目標識別，特別是非合作目標識別變得困難甚至失效^[1,2]。

雷達目標或目標部件在運動的同時往往還伴隨著除質心平動以外的振動、轉動和加速運動等微動(Micro-motion或Micro-dynamics)^[2]。目標微動會對雷達回波的相位進行調制，進而產生相應的頻率調制，在由目標主體平動產生的雷達回波多普勒頻移信號附近引入額外的調制邊帶。這個額外的調制信號稱為微多普勒信號，這種由微動引起的調制現象稱為微多普勒效應(Micro-Doppler effect)。早期人們在進行信號處理時，通常把微多普勒信號當作旁瓣或干擾等不利因素而設法加以剔除。其實，微多普勒效應可被視為目標結構部件與目標主體之間相互作用的結果，反映的是多普勒頻移的瞬時特性，表征了目標微動的瞬時徑向速度。微多普勒信號中所包含的信息可以反演出目標的形狀、結構、姿態、表面材料電磁參數、受力狀態及目標獨一無二的運動特性。通過現代信號處理技術分析目標的微多普勒效應并提取微多普勒信號中蘊含的特征信息，能夠更好地分辨目標的屬性類型和運動意圖，從而為雷達目標的準確探測與精確識別提供不依賴于先驗信息、可靠性高、可分性好的重要特征依據。

微動最早是在相干激光雷達系統中得到研究的，2000年美國海軍研究實驗室(Naval Research Laboratory, NRL)的V. C. Chen將微動及微多普勒的概念正式引入到微波雷達觀測領域，并證實了盡管微多普勒效應對雷達系統工作波長敏感，但借助于高分辨的時頻分析技術，在微波雷達中仍然可以觀測到目標的微多普勒效應，開拓了基于雷達信號的目標微動特性研究這一新領域。此后，微動目標特征提取、成像與識別技術受到了國內外大量科研機構和學者的重視與關注，并取得了豐富的研究成果。本文首先簡要介紹微動目標的雷達回波模型及特點，然后從微動特征提取、微動目標成像以及微動目標分類與識別3個方面進行重點闡述，并介紹了幾種典型的前沿應用，最后對現有難點和發展趨勢進行了總結和展望。

2 微動目標回波模型

對大多數微動目標而言，雷達均工作于高頻段，目標總的電磁散射可被近似認為是某些局部位置上電磁散射的相干合成，此時可以采用點散射模型來描述目標的電磁散射特性。基于點散射模型假設，V. C. Chen對旋轉、振動、翻滾和錐動4種典型的微動形式及其引起的微多普勒效應進行了數學建模、理論推導和仿真研究^[3]。T.Thayaparan^[4]進行了角反射器外場測試實驗，得到了與理論推導相一致的結果。對于旋轉等簡單形式的微動，其在雷達視線(Line-Of-Sight, LOS)方向上的運動形式為簡諧運動，理想條件下微多普勒頻率可建模為^[5]：

其中， λ

 為雷達發射信號波長， w 為旋轉角速度矢量， r(t) 為t時刻旋轉半徑矢量， n 表示LOS方向， A0 為徑向微動幅度， w0 為目標微動頻率， φ0

 為簡諧運動的初始相位。對于振動、翻滾等其他類型的簡單微動形式，其微多普勒頻率在理論上也具有如式(1)所示的表達形式。圖1(b)給出了我們在暗室環境下采集的單散射點目標(金屬球目標)做旋轉運動時雷達回波的時頻分析結果。可以看出，目標典型微動的微多普勒頻率與其微動頻率、微動幅度以及LOS等因素相關，其隨時間的變化規律表現為正弦調頻(Sinusoidal Frequency Modulation, SFM)信號形式，因此在時頻圖像中也呈現出正弦變化規律。事實上，由于微動目標往往并不滿足各向同性的理想點散射模型假設，因此微動過程中散射中心位置、強度的變化還會對回波幅度進行非線性調制，因此在實際應用中還需要考慮目標姿態變化、目標形狀、回波不連續、遮擋效應等因素的影響。另外，雷達發射信號參數也會對微多普勒頻率的觀測造成影響。

在寬帶成像雷達中，由于雷達的距離高分辨能力，目標徑向微動幅度有可能遠大于雷達的距離分辨單元，因此在完成回波平動補償后，目標的微動通常導致散射點發生越距離單元走動，目標回波在1維高分辨距離像(High Resolution Range Profile, HRRP)序列中呈現為對應于各微動散射點徑向微動歷程 r(t)Tn

 的多條距離-慢時間平面上的變化曲線。此時，除了可用式(1)所示表達式描述微動引起的雷達回波調制特征以外，還可以直接用 r(t)Tn

 來描述距離-慢時間域的調制特征。圖1(c)所示為暗室采集的4個金屬球目標進行旋轉運動時的距離-慢時間像。

圖 1 微動目標暗室觀測回波分析Fig.1 Echo signal analysis results of micro-motional targets in the anechoic chamber

在現實場景中，很難找到僅具有單一運動模式的目標，多數雷達目標的運動都呈現為多種運動形式的復合。根據運動分量的不同，可以分為以下兩種主要復合運動類型：(1)平動與簡單微動形式的復合。目標或目標部件具有旋轉、振動等簡單微動的同時，還伴有整體的平動，如空間自旋碎片、直升機、螺旋槳飛機、行進車輛等。在補償完平動分量引起的回波調制后，其微動回波在時頻域和距離-慢時間域均具有正(余)弦調制規律。這類目標的微動回波建模相對簡單，研究工作也已經較為成熟。(2)平動與復雜微動形式的復合。目標在平動的同時，目標或目標部件還復合有多種微動形式，如彈頭目標、海面艦船目標、坦克目標、人體目標、鳥類目標等。中段飛行的彈道目標在維持自身穩定、空間定向進行自旋的同時，還會因為氣流擾動、彈體分離、多彈頭或誘餌釋放時來自其他載荷橫向力矩的干擾等而進行錐旋和擺動^[6]，因此其微動形式表現為合成的進動或章動。圖2給出了用電磁散射計算軟件得到的進動目標微多普勒特征，可見進動目標的微多普勒不再服從簡單的正弦規律，而是表現為多個正弦分量的疊加^[7]；當目標為光滑旋轉對稱體時，隨著觀測視角的改變，散射中心將在目標體上滑動^[8]。文獻[9]建立了多場景條件下海面微動目標的回波模型，并通過實測數據驗證了理論分析的正確性。坦克目標除了整體平動以外，還包括履帶的周期運動、承重輪和驅動輪等的轉動、炮塔的旋轉等，文獻[10]對此進行了建模分析。由于人體運動狀態(如靜止、行進、踏步、匍匐前進等)變化復雜、屬性(如性別、年齡、身高、體重等)差異明顯，其微動形式(軀體非勻速行進、心臟跳動、胸腔起伏、手腿擺動等)表現多樣，因此人體目標回波建模是一個非常復雜的問題，到目前為止還沒有一個理想的解決方案。通常的做法是從建立人體目標運動學模型來逼近人體目標真實運動^[11]、建立人體目標結構模型來逼近人體目標組成^[12]、建立人體目標RCS模型來逼近人體目標雷達回波特性^[13]等角度來對人體目標進行雷達回波建模。此外，文獻[14,15]還研究了鳥類目標等其他生物目標的微動特征，建立了鳥類目標飛行時振翅所引起的回波調制模型，分析了其產生的微動特征。總地來看，對于平動與復雜微動形式相復合的這類目標，其微動回波模型顯得更為復雜，也提升了后續的特征提取、成像和識別處理的復雜度。

圖 2 進動目標微多普勒特征示例[7]Fig.2 Micro-Doppler feature example of the precession target[7]

除了孤立目標，雷達還常常面臨由多個目標組成的群目標，如導彈突防時由多個彈頭、誘餌和碎片形成的群目標，失效載荷、火箭殘骸等組成的空間碎片群，空中編隊飛行的戰斗機/直升機/無人機集群，海面眾多的艦船目標以及地面駐停車輛群等。一般地，當多個目標位于雷達發射信號的同一波束范圍內時，各目標回波在時域或頻域相互疊加，稱這多個目標為群目標，群目標中的單個目標稱為子目標^[16]。構成群目標的各子目標往往運動參數及結構參數均較為相近，但是其微動參數各異，根據目標微動特性差異建立合適的回波模型，有助于更好地從群目標回波中分離出各子目標回波分量，實現各子目標微動特征提取。在理想條件下，群目標的微動回波可近似看作是各子目標回波之和，如文獻[17]提出了多目標微多普勒(Multi-target Micro-Doppler, MMD)的概念，并建模研究了振動/旋轉群目標的分辨方法；文獻[18]研究了彈道群目標分辨及微動特征提取方法。但在實際應用中，還需考慮各子目標相互之間的電磁耦合作用，這一工作還有待進一步地深入研究。

基于雙基雷達、分布式多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷達、陣列雷達或組網雷達等多通道雷達來探測微動目標也是一個重要的發展趨勢。這類雷達的多視角特性可以克服單基雷達姿態敏感性的局限及遮擋效應的影響，形成多視角資源互補，從而獲得目標更為準確的微動特征。同時，多通道處理還可以更好地實現微動特征與目標運動特性之間的關聯匹配，提高目標分類的準確性^[19]。對比單基雷達中目標微多普勒效應，文獻[20–22]稱分布式MIMO雷達或組網雷達中目標的微多普勒效應為“3維微多普勒(Three-dimensional micro-Doppler)”效應。由于多通道雷達收發分置的特殊空間結構以及目標的散射各向異性，目標微多普勒效應與雷達構型以及目標相對于雷達的姿態之間都存在耦合^[21](如表1所示，組網雷達中各子雷達所觀測到的目標微動特征都不相同)，這為提取目標的空間3維微動特征提供了前提基礎。

表 1 分布式MIMO雷達系統(2個發射陣元和4個接收陣元)每對收發陣元獲得的有3個旋轉散射點目標的微動特征Tab.1 Micro-motion feature of a rotating target with three scatterers received by transceivers in a distributed MIMO radar system (2 transmitters and 4 receivers)