一种用于空间目标三维成像的MIMO雷达天线位置优化方法

本发明涉及空间目标雷达成像领域，尤其涉及一种用于空间目标三维成像的mimo雷达天线位置优化方法。

背景技术：

1、地球静止轨道（geostationary orbit, geo）目标是指位于地球赤道上空，与地球自转同步的卫星或其他空间物体，geo目标的高度约为35768公里。地球静止轨道卫星具有与地球相对静止、覆盖范围广、应用效益高等特点，在军、民、商领域应用广泛，倍受各国重视。若能实现对静止轨道目标的高分辨成像，则可获取卫星的结构和搭载设备的类型尺寸等信息，并可进一步分析其工作频段、成像能力和承担的任务等。

2、由于geo目标相对地面静止，现有地基雷达无法对其进行二维或三维成像，仅能获取目标的一维距离像。如果将分布于地球表面的多部雷达组网，形成顺序发射-同时接收的多发多收雷达体制，即mimo体制，则可利用组网雷达对目标形成的等效方位孔径，获得地球静止轨道目标的方位分辨率，从而对空间目标成像。当mimo雷达沿线阵分布时，可获取空间目标的二维成像结果，当mimo雷达在地球表面分布形成阵面时，可得到空间目标的三维成像结果。

3、由于能探测geo目标的地基雷达体积大、成本高、建设周期长，因此数量有限。将数量有限的雷达组网探测geo目标是典型的是稀疏观测条件下的成像问题。mimo雷达的收/发阵元数目、天线位置分布等决定了雷达对目标的空间采样能力，因此决定了成像的方位向分辨率、旁瓣水平、最大栅瓣等性能。

4、阵列配置的实质是一个在特定应用场合的阵列优化问题。而对于优化问题，需要解决的问题是如何确定优化目标函数，进而根据优化算法实现阵列优化。对于mimo雷达阵列优化，通常涉及阵元位置和阵元激励幅度两个方面，可以利用优化算法同时对阵元位置和阵元幅度加权进行优化，但由于幅度加权带来的一个突出问题是没有充分利用信号的能量，会降低信噪比，还会导致波束形成质量下降，并且还会增加优化复杂度，所以对geo目标mimo雷达成像阵列配置需重点关注阵元位置的优化。

5、对于mimo雷达空间目标成像，通过优化mimo雷达天线位置使得满足系统成像指标要求。不同于传统的mimo阵列设计，对空间目标探测的mimo阵列的约束条件不同，优化目标也不相同。

6、地基雷达对空间目标成像，等效的阵列长度决定了成像的方位向分辨率。为了得到更高的方位向分辨率，mimo雷达需要更长的等效阵列长度。而地基雷达数量有限，这将导致天线阵列间距过大，阵列稀疏在成像时引起高栅瓣，在方位向一定范围内真实目标位置处产生了强虚假目标，因此，必须提高成像雷达系统栅瓣抑制能力。

7、因此，对于mimo雷达的位置优化需要基于成像区域内的最大栅瓣、方位向和高度向的分辨率等目标。此时的优化问题可以描述为，已知一些参数，求满足分辨率和成像区域最大栅瓣要求的天线位置，经典的优化算法如粒子群优化(particle swarmoptimization，pso)、遗传算法等可用来求解此类问题。

8、pso算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作与信息共享来寻找最优解。pso包括一个粒子群，其中每个粒子代表一个解。粒子群在整个解空间进行搜索与聚集，通过对粒子局部最优解的记忆和全局最优解的引导寻找最优解。由于收发天线任意分布，能用于雷达成像的算法只有时域的后向投影成像（bp）算法。但是bp成像算法时间复杂度与收发天线数目、成像网格划分大小有关，采用粒子群算法优化时，对每次迭代的每个粒子，都要进行一次成像处理，因此直接采用二维阵列对三维成像的方式优化阵列位置的时间复杂度极高。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种用于空间目标三维成像的mimo雷达天线位置优化方法，将方位向和高度向解耦，针对每个方向的一维阵列分别进行优化再进行组合，降低了优化阵列位置的复杂度。

2、为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的。

3、一种用于空间目标三维成像的mimo雷达天线位置优化方法，包括：

4、步骤1：将地基雷达组成的二维阵列分解为两个正交的一维阵列，即方位向阵列和高度向阵列；

5、步骤2：针对两个一维阵列中的每一个，分别根据收发天线数目和雷达工作频率计算理论最大栅瓣；如果所述理论最大栅瓣满足成像区域最大栅瓣指标要求，则无需成像处理，仅以成像分辨率为指标在等效孔径长度范围内分配一维阵列的位置；如果所述理论最大栅瓣不满足成像区域最大栅瓣指标要求，则基于一维阵列的二维成像，以成像区域最大栅瓣和成像分辨率为联合指标，进行一维阵列的位置优化；

6、步骤3：将方位向阵列和高度向阵列的优化结果组合，得到mimo雷达天线的阵列位置优化结果。

7、优选地，所述步骤1中，分解方位向阵列和高度向阵列之前，建立成像坐标系，确定成像的距离向、方位向和高度向，使得方位向的分辨率和最大栅瓣只与阵列沿方位向的分布有关，高度向的分辨率和最大栅瓣只与阵列沿高度向的分布有关：

8、根据空间目标位置建立三维成像坐标系，假设地球为理想球体，以地球质心到目标的中心点为x轴，以赤道平面为xy平面，建立三维空间坐标系，且为右手系；z轴垂直于赤道平面，指向北极；y轴在赤道平面内，与x轴垂直；x方向定义为距离向、y方向定义为方位向，z方向定义为高度向。

9、优选地，步骤2中，所述计算理论最大栅瓣为：；其中，为一维阵列中发射雷达的发射信号频率最大值，为一维阵列中发射天线和接收天线形成的通道数，为发射信号带宽。

10、优选地，步骤2中，所述仅以成像分辨率为指标分配一维阵列的位置为：

11、根据一维阵列的成像分辨率指标，计算一维阵列的等效孔径长度；

12、根据发射天线数目和等效孔径长度，分配一维阵列中发射天线和发射天线的位置：

13、当发射天线数目为1时，将接收天线布置在以星下点为中心的、地表长度为的阵列中，可满足成像分辨率的要求；其中，有两个接收天线位于长度为的阵列两端，其余接收天线和发射天线在的范围内随机分布；

14、当发射天线数目大于等于2时，将收发天线布置在以星下点为中心的、地表长度为的阵列中；其中，有2个发射天线位于长度为的阵列两端，其余发射天线和所有接收天线在范围内随机分布，可满足成像分辨率的要求。

15、优选地，步骤2中，所述基于一维阵列的二维成像，以成像区域最大栅瓣和成像分辨率为联合指标，进行一维阵列的位置优化具体包括：

16、根据一维阵列的成像分辨率指标，计算一维阵列的等效孔径长度；

17、确定待优化天线：当发射天线数目为1时，有两个接收天线位于以星下点为中心的、地表长度为的阵列两端，其余接收天线和发射天线分布在长度阵列范围内，具体位置待优化；当发射天线数目大于或等于2，则发射天线位于以星下点为中心的、地表长度为的阵列的两端，其余发射天线和所有接收天线分布在长度阵列范围内，具体位置待优化；

18、以待优化天线的位置分配方案组成粒子；采用粒子群算法，获得待优化天线的优选位置，结合已经确定的阵列两端天线，获得一维阵列的位置优化结果；

19、所述粒子群算法的适应度计算方式为：对粒子对应的阵列位置分配方案，通过bp成像得到二维成像结果，将二维成像结果投影到相应方向，得到峰值幅度方向图；根据已知的成像分辨率指标确定主瓣区域，峰值幅度方向图中提取主瓣区域之外栅瓣区域中的最大栅瓣，基于最大栅瓣计算最大栅瓣适应度，最大栅瓣越小，最大栅瓣适应度越高；基于最大栅瓣适应度确定粒子适应度。

20、优选地，在粒子群算法优化中，进一步根据天线位置间距约束和阵列边界约束，设计惩罚因子；粒子适应度等于最大栅瓣适应度减去惩罚因子。

21、优选地，所述计算一维阵列的等效孔径长度为：

22、已知成像分辨率指标为，采用公式（i）计算地一维天线阵列相对于空间目标的累计角：

23、（i）

24、其中，为雷达发射信号的中心频率对应的波长；

25、将所述累计角代入公式（ii），得到一维天线阵列相对于地球球心的夹角：

26、（ii）

27、其中，的长度的地球半径加地球同步轨道高度之和，为地球半径；

28、则一维阵列的等效孔径长度为：。

29、优选地，步骤3中，所述将方位向阵列和高度向阵列的优化结果组合时，采用拉丁超立方抽样技术，对一维阵列进行区间划、区间选值和打乱配对，将两个一维数组组合成二维坐标。

30、有益效果：

31、（1）本发明提供了一种用于空间目标三维成像的mimo雷达天线位置优化方法，将方位向和高度向解耦，针对每个方向的一维阵列分别进行优化再进行组合，降低了优化阵列位置的复杂度。

32、（2）优化时优先考虑理论最大栅瓣，在理想最大栅瓣的基础上，仅基于成像分辨率在等效孔径长度范围内分配一维阵列的位置，无需成像处理，从而减少不必要的计算，降低优化难度。

33、（3）如果理论最大栅瓣不满足要求，再以成像区域最大栅瓣和成像分辨率为联合指标，基于一维阵列的二维成像进行位置优化，因为是二维成像，在有限的计算量下，即可完成阵列位置优化。

34、（4）本发明可有效解决稀疏mimo雷达对空间目标三维成像时的栅瓣能量过高和方位分辨率之间的矛盾，提升了空间目标成像质量。