[发明专利]一种基于MIMO雷达的小型无人机目标跟踪方法

说明书

本发明具体涉及一种基于MIMO雷达的小型无人机目标跟踪方法，包括：获取目标雷达各个天线阵列的差拍信号；对差拍信号进行range‑FFT处理，以将差拍信号距离维度的时域信号转换到频域上；对range‑FFT处理后的差拍信号进行RFT处理，以校正差拍信号中远距离目标运动带来的距离走动，并实现目标能量单帧相参积累；对RFT处理后的差拍信号进行二维CFAR处理，以实现无人机目标的目标检测并得到目标检测结果；对目标检测结果进行angle‑FFT处理，以提取多帧目标结果；基于多帧目标结果结合粒子滤波算法实现对应无人机目标的持续跟踪。本发明中基于MIMO雷达实现小型无人机目标跟踪的方法，能够保证小型无人机目标检测和跟踪的准确性和效果。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种基于MIMO雷达的小型无人机目标跟踪方法。

背景技术

小型(旋翼)无人机已被广泛应用于教育科研、航拍、军事、农业、交通等领域，在我们生活中起着至关重要的作用。但是，由于在无人机行业未制定统一的标准和缺乏监管控制措施，无人机违规飞行事件屡屡发生，不仅违反空中交通管制，而且危害国家安全、人民生命财产安全，扰乱社会治安。因此，面对此类无人机目标带来的安全隐患，迫切需要研制出有效的无人机跟踪监视方法，制定出无人机监管控制措施，确保低空空域安全。

现有的无人机目标检测方法主要包括声音感知技术、光学视频检测与跟踪技术、无源雷达探测与定位技术以及有源雷达检测技术。其中，公开号为CN112577481A的中国专利就公开了《一种旋翼无人机地面目标定位方法》，其将经过目标检测算法输出的图像位置信息与无人机的姿态角、高度等信息结合起来，通过坐标转换关系计算出导航坐标系下目标与无人机之间的相对位置信息，结合无人机GPS经纬度信息，计算出目标的绝对位置信息；设计无人机的控制律，实现系统平台的目标定位。

上述现有方案中的旋翼无人机地面目标定位方法实际上是利用光学视频检测与跟踪技术实现小型无人机目标的跟踪。光学视频检测与跟踪技术利用摄像头来获取无人机目标的图像信息，但摄像头视线盲区无法避免，且容易受到黑夜和云雾雨等天气的影响。同时，声音感知技术的音频的获取半径相对较小，难以保证检测与跟踪的效果；而无源雷达探测与定位技术的外辐射源有效辐射功率较低，照射到目标后形成的回波就变得很微弱，且易受干扰和杂波的影响，从而降低检测系统的性能。

申请人发现，有源雷达检测技术利用自身发射装置产生一定频段的电磁波去照射无人机目标并接收目标反射回波信号的方式，使其具有灵敏度高、分辨率好、可进行远距离目标探测、可在所有天气条件下提供环境感知且抗干扰能力强等优势，能够应用于小型无人机目标跟踪。但是，小型无人机属于“低小弱”目标，大多飞行在低空空域，RCS(雷达散射截面)小，雷达接收回波信号弱，无人机目标容易被淹没在杂波中，导致对无人机的检测和跟踪变得困难，普通的有源雷达难以保证无人机目标跟踪的准确性。

然而，申请人发现MIMO雷达对目标回波信号具有去相关性，使得回波平均接收能量趋于恒定，能够对目标RCS进行平滑并改善目标的RCS起伏，进而提高抑制杂波干扰的能力和目标检测跟踪性能，能够保证小型无人机目标检测和跟踪的准确性和效果。因此，如何设计一种基于MIMO雷达实现小型无人机目标跟踪的方法是亟需解决的技术问题。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种基于MIMO雷达实现小型无人机目标跟踪的方法，从而保证小型无人机目标检测和跟踪的准确性和效果。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：

一种基于MIMO雷达的小型无人机目标跟踪方法，包括以下步骤：

S1：获取用于检测对应无人机目标的目标雷达各个天线阵列的差拍信号；

S2：对所述差拍信号进行range-FFT处理，以将所述差拍信号距离维度的时域信号转换到频域上；