一种径向匀加速目标包络徙动补偿新方法

雷达信号多脉冲长时间积累是提高雷达检测性能的重要手段。当雷达探测高速运动目标时,目标的径向加速度将引起二次距离走动,使雷达检测性能大大降低。针对此问题,提出一种消除距离走动二阶项的新方法。该方法首先对目标回波进行广义二阶Keystone变换,然后在慢时间域通过解线调的思路估计多普勒调频斜率,进而补偿多普勒高阶项,最后对补偿后信号再进行广义二阶Keystone变换,从而完全消除距离走动。仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种多载频MIMO雷达高速运动目标多维参数估计方法

 多载频MIMO雷达中,高速运动目标回波信号经通道分离后各通道的距离和多普勒频率均不在同一分辨单元,无法利用传统的超分辨算法对目标距离、角度等参数进行估计.本文根据目标回波特点提出一种基于级联Keystone变换的高速运动目标参数估计方法.该方法先在快时间维利用Keystone变换校正距离走动,再在慢时间维进行Keystone变换校正多普勒走动,最后用MUSIC算法进行距离、方位和俯仰等参数估计.仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性.     

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。     

基于运动参数非搜索高速机动目标检测

该文提出一种新的高速机动目标检测与参数估计算法。首先,通过二阶Keystone变换(KT)消除距离频率与慢时间的二次耦合,并计算对称瞬时自相关函数(SIAF)。其次,对SIAF不同维依次进行尺度逆傅里叶变换(SIFT)、尺度傅里叶变换(SFT)和快速傅里叶变换(FFT)实现能量积累,在新的参数空间进行峰值检测得到径向速度模糊数和径向加速度估计值。最后,根据估计的参数构造补偿函数对距离徙动和多普勒扩散进行补偿,并通过KT算法实现目标检测和距离、模糊径向速度的估计,结合补偿的径向速度模糊数计算出不模糊径向速度。 由于不需要进行参数搜索,并且SIFT和SFT均能通过FFT快速实现,因此算法计算量得到大幅度减小。仿真实验验证了该算法的有效性。     

提高雷达机动目标检测性能的二维频率域匹配方法

 增加目标信号的积累时间是提高雷达对微弱目标探测能力的主要方法.但是,对于高速运动目标,在长时间相参积累期间,目标回波信号容易产生距离徙动和多普勒走动,若不进行补偿,目标信号能量不能有效积累.传统基于keystone变换的方法仅适用于目标作匀速运动的情形,当目标作机动运动时,距离弯曲不能通过keystone变换进行校正.针对目标作匀加速运动,且高速目标存在多普勒模糊情况,本文提出一种二维匹配滤波新方法,该方法将脉冲压缩后的目标回波转换到距离-多普勒二维频率域,通过构造一补偿函数进行匹配滤波处理.该方法不需要知道目标运动速度参数,由目标径向速度引起的距离走动和径向加速度引起的距离弯曲均能得到很好的消除,另外,所提算法可以有效地利用快速傅里叶变换实现而无需进行插值操作,运算量小.仿真结果表明本文方法具有良好的高速机动目标积累检测性能.     

一种无源雷达高速机动目标检测新方法

针对无源雷达中高速机动目标在积累时间内出现距离和多普勒徙动,导致检测性能恶化的问题。该文建立了目标信号模型,提出一种基于Keystone变换结合傅里叶变换分段计算的高速机动目标检测方法,通过信号重叠分段划分快时间和慢时间,利用Keystone变换校正径向速度差的距离徙动,再对慢时间进行二次分段,并结合傅里叶变换的分段计算完成径向加速度差的距离和多普勒徙动校正,实现信号相参积累和目标检测。仿真和实测数据结果验证了该方法的有效性。     

高速高机动弱小目标检测方法研究

本文针对高速高机动弱小目标检测中的距离走动和多普勒走动问题,提出一种多普勒频率补偿加尺度变换的目标检测方法.首先通过多普勒频率估计构建多普勒频率补偿函数,消除速度引起距离走动的影响,其次采用尺度变换方法消除多普勒调频率的影响,从而使积累时间不再受目标运动的限制.该方法无需多普勒调频率估计,解决了传统弱小目标检测方法中多普勒调频率估计准确性问题.在进行多普勒频率估计时,提出一种无模糊多普勒频率估计方法,该方法避免了模糊因子估计,大大减小了计算量,同时降低了对输入信噪比的要求,且有利于多目标情况.仿真结果验证了所提方法大大提高了高速高机动弱小目标的检测性能.     

前视成像中Keystone变换残余距离走动的频域补偿

空载平台采用扫描模式进行前视成像时,平台运动会导致目标积累时间内出现距离走动和多普勒模糊。Keystone变换可以补偿前视扫描时间内目标的跨距离单元走动,但是在发生多普勒模糊的情况下,Keystone校正的模糊数补偿可能引入速度残差,导致目标定位误差。针对此,本文研究了空载平台前视成像的Keystone校正方法,提出一种在频域补偿Keystone变换残余距离走动的方法,即基于速度残差进行距离走动校正降低残余包络误差,实现目标的聚焦与准确定位。基于单脉冲前视成像的理论分析与仿真实验验证了所提出算法的有效性。     

基于Keystone变换的多目标ISAR成像算法

提出了一种基于Keystone变换的多目标成像算法。以各目标回波在径向上重叠较小的时刻为基准时间运用Keystone变换，同时校正各目标的线性距离走动，减轻了各目标回波在径向上的重叠，进而在距离-多普勒二维平面上完成各目标回波的分离。对分离出的回波分别进行相关法和PGA法的高次项运动补偿后，可得到各目标的距离-多普勒像。计算机仿真结果证明了该方法的有效性。     

Keystone变换实现方法研究

在传统PD雷达里,当相干积累时间较长或信号带宽很大、目标运动速度很高时,回波会出现越距离单元走动,从而影响雷达探测目标的性能.Keystone变换是校正脉冲回波距离走动的常用方法.本文详细研究了Keystone变换的三种常用实现方法,对它们的运算量作了比较,指出Chirp-Z变换能较好地满足系统实时性的要求.仿真分析和...     

基于频率轴反转的机动目标距离徙动补偿方法

机动目标在长时间积累时间内发生严重的距离徙动与多普勒徙动,影响雷达对目标的检测性能.针对该问题,该文提出一种基于频率轴反转变换与广义自相关变换的机动目标检测与高阶运动参数估计快速算法.首先在距离频域利用频率轴反转变换校正距离徙动,信号变为立方相位信号;然后利用广义自相关变换与广义变尺度傅里叶变换实现信号降阶与参数非搜索估计;最后利用估计参数对原始信号解调频,并完成目标能量的积累.与现有的Keystone,广义Radon-Fourier变换,Radon-吕分布和Radon-分数阶傅里叶变换相比,本文方法可以快速校正距离徙动,实现非搜索的目标参数估计,达到低计算复杂度与检测性能的折中.仿真实验表明,该方法可有效完成机动目标的检测与参数估计.     

基于压缩感知的PD雷达序贯扩展卡尔曼滤波跟踪方法

提出一种新的基于压缩感知(Compressive Sensing, CS)处理的序贯扩展卡尔曼滤波(Sequential Extended Kalman Filter, SEKF)方法,以用于脉冲多普勒(Pulse Doppler, PD)雷达机动目标跟踪。利用目标在时延多普勒平面内的稀疏特点建立稀疏量测模型,然后通过压缩采样匹配重构方法获得目标的多普勒量测值,并用SEKF方法进行滤波更新,以改善目标状态的估计性能。在滤波过程中,应用CS处理可改善目标多普勒估计精度,而应用SEKF则可通过加入伪量测减小多普勒量测和目标运动状态之间的非线性误差。仿真实验结果表明,本文所提出的方法和传统的SEKF方法以及已有基于压缩感知的跟踪方法相比对机动目标有更好的跟踪性能。      

米波双基地雷达长时间相参积累算法

四代机目标具有隐身、高速、高机动等特点,传统雷达对其检测失效。针对这一问题,本文结合米波雷达和双基地雷达的优势,研究了米波双基地雷达的四代机目标检测特性。首先给出了米波双基地雷达目标回波信号模型,并对距离徙动和多普勒徙动特性进行了分析;在此基础上,提出了基于Keystone变换的米波双基地雷达长时间相参积累算法。该算法在距离频域-方位时域利用Keystone变换补偿距离徙动,并利用FFT实现长时间相参积累。最后,Monte Carlo仿真实验验证了所提算法的有效性。本文所提算法为四代机目标检测提供了新的技术途径。      

基于Keystone变换和扰动重采样的机动平台大斜视SAR成像方法

加速度和下降速度的存在使机动平台大斜视SAR的成像参数存在明显的2维空变性,严重影响场景的聚焦深度。针对这个问题,该文提出了一种基于Keystone变换和扰动重采样的机动SAR成像方法。首先,通过距离走动校正和去加速处理实现距离方位解耦以及方位频谱去混叠,然后采用方位时域的Keystone变换校正空变的距离徙动;在方位压缩过程中,通过引入时域的高阶扰动因子去除多普勒参数的2阶及3阶方位空变性,然后通过方位频域的重采样处理去除多普勒参数的方位1阶空变性。所提方法能够有效校正距离徙动轨迹和方位聚焦参数的2维空变性,实现机动平台大斜SAR的大场景成像,仿真分析验证了所提方法的有效性。     

基于相邻互相关函数-参数化中心频率-调频率分布-Keystone变换的无源雷达机动目标相参积累方法

延长积累时间可以有效提高无源雷达的目标探测能力,但是对于高速机动目标,其速度、加速度、第二加速度等因素导致现有的检测算法在积累过程中发生距离徙动(RM)和多普勒频率徙动(DFM),使得目标检测性能恶化。该文针对无源雷达中变加速运动目标的长时间相参积累问题,提出一种基于相邻互相关函数(ACCF)-参数化中心频率-调频率分布(PCFCRD)-Keystone变换(KT)的相参积累算法(ACCF-PCFCRD-KT)。首先给出无源雷达中变加速运动目标的回波模型,分析了目标速度、加速度和第二加速度对相参积累的影响。针对目标第二加速度引起的多普勒频率弯曲,采用ACCF降低了距离和多普勒频率徙动的阶数,而后利用PCFCRD估计出目标加速度和第二加速度参数,在补偿了目标加速度和第二加速度引起的2次和3次徙动后,利用KT校正目标速度引起的线性徙动,并实现目标回波的积累。仿真结果表明,该算法可有效补偿无源雷达中目标运动导致的RM和DFM,对变加速机动目标的积累效果显著优于现有算法。     

机载雷达高速空中机动目标检测新方法

空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)是一种有效的机载雷达运动目标检测方法.空中目标的高速运动会导致其回波产生严重的距离走动和多普勒模糊,并且目标作加速运动时还会引起多普勒走动.为了有效检测上述目标,本文提出了一种新方法,该方法在目标距离走动校正之前首先进行杂波抑制,避免了直接利用Keystone变换校正存在多普勒模糊的运动目标距离走动时影响杂波分布特性、进而降低STAP性能的问题;然后对距离走动校正后的数据进行Wigner-Hough变换,估计出目标的加速度,并根据估计值对多普勒走动项进行补偿,从而使目标能量能够得到有效积累;最后进行运动目标检测.仿真结果证明了该方法的有效性.     

数字电视外辐射源雷达目标徙动补偿新方法

增加相参积累时间是提高数字电视外辐射源雷达探测能力的一种较为常见的技术,但当目标速度和加速度较大时,长时间相参积累会使目标回波面临距离徙动和多普勒徙动,且当外辐射源雷达信号在慢时域为非均匀采样(如中国移动多媒体广播信号)时,广泛采用的如Keystone变换和Radon-Fourier变换等徙动补偿算法已不能很好地适用。该文研究了一种基于两次短傅里叶变换的徙动补偿算法,可同时适用于非均匀和均匀采样信号,并在此基础上提出一种修正算法,修正后的该算法能检测具有更大速度和加速度的目标,同时用于均匀采样时,相对已有一些算法其运算量更小。文中首先分析了非均匀采样信号的特殊性及该特殊性带来的新困难,接着基于该特殊信号的多普勒处理阐述了徙动机理与该徙动补偿算法的基本原理。仿真和实测数据处理证明了该算法的有效性。