基于MIMO噪声雷达的高速运动目标检测

针对传统体制雷达对高速运动目标不能进行长时间有效相参积累检测问题,该文提出了一种基于MIMO噪声雷达的高速运动目标检测方法。该方法利用MIMO噪声雷达在短时间内输出的多路回波数据进行相参并行处理来取代回波数据的长时间相参积累检测,以避免距离走动,径向速度变化以及反射截面积(RCS)快起伏等非平稳因素对目标检测的影响,有效实现了多个高速运动目标的无模糊检测。仿真结果验证了MIMO噪声雷达在高速运动目标检测方面的优越性。     

基于随机脉冲重复间隔Radon-Fourier变换的相参积累

针对远程隐身目标微弱回波的低信噪比检测和多普勒模糊下的参数测量问题,该文采用随机脉冲重复间隔Radon-Fourier变换(RPRI-RFT)实现回波脉冲的长时间相参积累和盲速旁瓣(BSSL)抑制。通过分析PRI随机抖动量与多普勒模糊旁瓣均值、随机调制噪声谱方差的定量关系,表明增加积累脉冲数量可以降低调制噪声的影响,并针对脉冲数增加导致的回波跨距离单元的问题,提出RPRI-RFT实现回波脉冲的有效相参积累。理论分析和仿真结果表明,RPRI-RFT能够降低随机调制噪声,同时可以抑制盲速旁瓣,从而有效提高低重复频率雷达对远程、微弱高速多目标的检测和测量能力。     

基于改进Keystone变换的高速目标相参积累方法

Keystone变换常常用于校正运动目标在脉冲多普勒雷达相参积累时间内的距离走动,提高回波信号的信噪比。但是常规Keystone变换应用于高速目标会存在两方面问题,首先常规Keystone变换引入插值增加了运算负担,其次若存在多普勒模糊,常规Keystone变换实现方法会出现“半盲速点”效应。文中提出了基于尺度变换的Keystone变换方法,新方法可以明显减少运算量,减小了带宽对多普勒模糊的影响,抑制了“半盲速点”效应,提高了相参积累效果。     

基于逆滤波的宽带线性调频雷达MTD技术

影响宽带线性调频雷达运动目标检测的两个核心问题是多周期脉冲间散射中心的越距离单元走动（MTRC）以及扩展目标在高分辨距离单元间的能量分散。在分析宽带线性调频脉冲串回波信号多普勒效应的基础上,将每个子脉冲回波经过逆滤波转化为窄带信号,通过窄带匹配滤波降低距离分辨率对多散射中心的能量进行相参积累,同时避免了越距离单元走动问题。然后利用脉冲多普勒思想对低分辨的脉冲串信号进行二次相参积累,实现运动目标检测（MTD）。最后通过仿真实验验证了算法的有效性,结果表明该算法对存在多个强散射中心和速度较大的目标能够有效提高相参积累信噪比和测速精度。     

基于分数时延的宽带雷达长时间积累方法研究

宽带雷达有利于实现目标识别和分类,能够提高雷达的目标检测能力,可以精确测量目标的位置和运动参数,有效对抗各种有源和无源干扰,具有更好的低截获性能等优势。长时间积累可以延长雷达的作用距离,提高对低可探测性目标的检测能力。在积累过程中运动目标的回波会跨距离单元走动,从而影响相参积累的性能。根据目标的径向速度计算出不同脉冲间的包络走动距离对回波进行补偿,若目标回波真实延迟是采样周期的分数倍,则会产生补偿误差。为实现包络走动距离的精确补偿,通过对分数时延滤波器设计方法及长时间积累原理的分析,引入基于分数时延滤波器的时延方法,提出针对目标长时间积累的实现结构,并仿真证明该方法的有效性。     

基于过采样抽取子带处理的宽带雷达杂波抑制

针对宽带雷达目标回波在相参处理时间内存在越距离单元走动的问题,提出了一种基于过采样抽取子带处理的宽带雷达杂渡抑制与目标回波相参积累的方法.通过过采样离散傅立叶变换(DFT)调制滤波器组将宽带雷达回波分为若干子带,每个子带内目标回波不存在越距离单元走动,从而可以通过对相参回波序列的加权处理实现杂波抑制和目标回波的相参积累...     

双基地雷达Radon-Fourier变换弱目标积累检测

增加信号相参积累时间能够提高弱目标检测能力。双基地雷达长时间相参积累的关键是解决非线性相位回波的目标运动补偿问题。在波束影响可忽略的情况下,该文提出了双基地雷达距离-速度域Radon-Fourier变换（RFT）处理方法。该方法通过频域联合搜索双基地距离和速度参数空间,完成距离走动校正与脉冲积累。理论分析和仿真实验证明了其有效性。      

天空双基地预警雷达长时间相参积累算法研究

天空双基地预警雷达体制中,信号传播距离远,回波信噪比低,且目标高速运动常导致回波越距离单元走动,从而影响目标检测性能。针对这一问题,将Keystone变换用于天空双基地预警雷达体制中,在建立空间几何模型的基础上,分析了回波越距离单元走动特性,应用Keystone变换校正距离单元走动,并进行解多普勒模糊处理和基于单元选大准则的数据处理。该方法可以用于多个不同距离和速度的目标距离走动校正和相参积累检测。仿真结果验证了该方法具有良好的多目标检测性能。     

高速运动目标的积累检测研究

针对Ch irp雷达在低信噪比下对高速运动目标的有效积累检测问题,首先分析Ch irp雷达运动目标的回波特性,指出包络走动是影响高速运动目标相参积累性能的主要因素,然后提出用频分包络移位算法来解决该问题。MonteCarlo仿真实验表明,在信噪比-4 dB的条件下,采用该算法,对高速运动目标的检测性能可以达到在虚警概率为10-6时截获概率大于98%。     

基于包络插值移位补偿的高速运动目标的积累检测算法研究

本文针对Chirp雷达在低信噪比下对高速运动目标的有效积累检测问题,首先分析Chirp雷达运动目标的回波特性,指出包络走动是影响高速运动目标积累性能的主要因素,然后提出“基于包络插值补偿的相参积累”检测算法来解决这一问题。Monte Carlo仿真实验表明,在信噪比-8dB的条件下,采用该算法,对高速运动目标的检测性能可以达到在虚警概率为10-6时截获概率大于95%,证明了本算法的有效性。     

宽带Chirp雷达回波相干积累方法

宽带Chirp雷达经去线性调频处理后的回波特性表明,运动目标回波脉间频率变化率与脉内剩余调频斜率一致。利用分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FrFT)处理Chirp信号的能量集聚性,提出基于FrFT的运动目标宽带Chirp雷达多周期回波相干积累方法。仿真结果表明该方法能实现匀速运动目标宽带雷达多次回波相干积累,并对机动目标的脉间能量相干积累具有较好的适应性。     

车载分布式雷达相参处理方法研究

城市道路环境中行人、路障等弱目标回波信噪比低,传统车载雷达对其探测能力有限.本文将分布式体制应用于车载雷达,通过对多雷达回波相参积累,以期提高目标信噪比,改善雷达探测能力.相参参数估计是实现车载分布式雷达相参积累的关键,本文针对车载分布式雷达脉间相位编码波形非理想正交,导致传统相参参数估计方法精度低的问题开展研究,提出...     

一种新的超声速弱目标长时间相参积累算法

由于超声速弱目标的高速、小雷达散射截面特性,常规雷达难以对其进行有效检测与跟踪。针对该问题,文中提出了一种新的超声速弱目标长时间相参积累检测与估计算法。首先,给出了超声速弱目标回波信号模型,并分析了距离走动特性,同时通过构造线性频率相位因子,补偿了距离走动的影响;然后,进行匹配滤波和相参积累,来提高目标的检测性能,同时完成目标的参数估计;最后,通过仿真实验分析了该算法的检测和参数估计性能。理论推导和仿真结果表明,该算法的信噪比积累增益为脉压比和相参积累脉冲数的乘积。     

Drone Detection with Chirp-Pulse Radar Based on Target Fluctuation Models

This paper presents a pulse radar system to detect drones based on a target fluctuation model, specifically the Swerling target model. Because drones are small atypical objects and are mainly composed of non-conducting materials, their radar cross-section value is low and fluctuating. Therefore, determining the target fluctuation model and applying a proper integration method are important. The proposed system is herein experimentally verified and the results are discussed. A prototype design of the pulse radar system is based on radar equations. It adopts three different pulse modes and a coherent pulse integration to ensure a high signal-to-noise ratio. Outdoor measurements are performed with a prototype radar system to detect Doppler frequencies from both the drone frame and blades. The results indicate that the drone frame and blades are detected within an instrumental maximum range. Additionally, the results show that the drone's frame and blades are close to the Swerling 3 and 4 target models, respectively. By the analysis of the Swerling target models, proper integration methods for detecting drones are verified and can thus contribute to increasing in detectability.     

一种新的高速多目标快速参数化检测算法

针对线性调频脉冲压缩雷达参数化检测高速多目标时受到距离徙动、多普勒扩散和速度模糊的影响,该文首先采用联合频域变标脉冲压缩处理与吕方法(2011)实现目标信号的相参积累,然后在其基础上采用基于多普勒频率模糊数搜索的方法完成高速多目标的参数化检测.算法所提出的频域变标脉冲压缩处理可同步完成距离维的徙动补偿与多普勒维的模糊数补偿,降低了实现目标参数化检测的计算复杂度,且由于算法采用相参积累方式,在低信噪比下可以进行精确的目标检测和运动参数估计.相参积累算法运算量分析、计算机仿真以及实测数据处理结果验证了该文所提算法的有效性.     

基于距离分段的目标长时间积累方法研究

目标长时间积累是弱小目标检测的有效手段,但目标跨距离门走动使常规积累方法效果不佳。文中首先利用雷达系统的重复频率信息,给出基于最大探测速度的脉冲积累个数,实现脉冲分段和段内脉冲的相参积累;然后基于最小熵实现了距离包络对齐,完成脉冲组的非相参积累,该方法能有效解决目标能量长时间积累中的跨距离门问题。最后,利用仿真验证了该方法的有效性,具有一定的工程价值。     

机载毫米波脉冲多普勒雷达旋翼目标识别技术研究

旋翼目标是机载毫米波脉冲多普勒雷达低空与地面目标中的首要识别对象,由于其回波频谱展宽与波长成近似反比关系,使其在毫米波段呈现低信杂比、弱特征现象。本文首先在分析毫米波雷达旋翼目标特性的基础上,针对旋翼识别难题,对雷达系统前端的波束驻留时间、脉冲重复周期、杂波抑制性能、相参积累脉冲数、频综器相位噪声谱密度等参数设计提出了新的要求;之后,设计了专用目标识别软件平台,并给出了面向工程应用的专用目标识别软件总体结构,提出了利用噪声归一化的频谱数据预处理技术、识别结果积累策略以及多普勒频谱层析图分析等信号处理方法;最后,利用实测数据提取特定的特征对目标进行识别分类,并对部分中间结果进行了详细分析,实验结果验证了本文方法的有效性,对旋翼和固定翼目标具有良好的分类识别性能。      

一种高分辨雷达宽带信号处理速度补偿方法

运动目标的速度是影响高分辨雷达宽带一维像性能的重要因素之一，在进行高速目标的宽带回波信号处理时须进行速度补偿。该文首先介绍了一般宽带信号混频处理原理，然后根据雷达、目标之间运动关系建立了一个通用的收发模型，基于相关混频处理方法推导出目标运动速度对宽带回波的响应，最后给出了一个简洁的、便于工程实践的速度补偿方法。     

基于信息熵的分布式MIMO雷达回波相位补偿与相参积累方法

针对分布式多输入多输出(Multiple-input Multiple-output,MIMO)雷达回波信号相参积累问题,提出了一种利用信息熵作为优化准则的多节点回波相位补偿与相参积累方法。采用正交频分复用线性调频信号(Orthogonal Frequency Division Multiplexing Linear Frequency Modulated Signal,OFDM-LFM)作为发射波形,通过匹配滤波完成耦合回波分离和脉冲压缩,然后在频域进行频移操作消除步进频的相位影响,利用信息熵估计距离对齐后的多节点回波相位差,随后构建相应的相位补偿函数,进而完成各节点回波的相位差异补偿,最终得到分布式MIMO雷达多节点回波信号的相参积累结果。所提方法可同时处理多个节点回波,仿真实验验证了该方法的有效性。