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.     

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.     

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.     

一种基于TRT-SKT-HAF的变加速目标快速相参积累算法

在雷达高速机动目标的检测中,目标的运动特性会带来距离走动和多普勒徙动现象,不利于后续进行相参积累。传统算法为解决目标运动造成的影响,需要对目标的运动参数进行搜索,加大了计算量。针对上述问题,文中提出了一种基于慢时间序列反转变换(TRT)-二阶keystone变换(SKT)-高阶模糊函数(HAF)的变加速目标快速相参积累算法。该算法通过TRT和SKT校正距离走动,利用HAF估计目标加速度并构建相位补偿函数以校正多普勒徙动。与广义Radon-Fourier变换相比,所提方法无需进行任何参数搜索,计算复杂度减少了3个数量级。仿真结果表明,所提方法在检测门限上相比于Radon分数阶模糊函数算法降低了5 dB,在低信噪比下有更好的检测性能。     

一种天波超视距雷达电离层相位污染的校正算法

在天波超视距雷达(OTHR)中,机动目标的多普勒谱展宽,会导致相干积累损失,影响目标检测。传统的时频分析方法将目标回波信号投射到时频域中再通过能量积累实现机动目标检测和参数估计,但该方法在瞬态干扰存在的情况下效果较差且计算量过大。考虑到机动目标和瞬态干扰在时间-频率变化率域中的不同特性,提出了一种基于时间-频率变化率分布(TFRD)的机动目标检测算法,该算法通过TFRD构建时间-频率变化率(T-FR)域,并在T-FR域中进行目标参数估计,可以降低瞬态干扰对机动目标检测的影响。经实测数据仿真验证,该算法可以在瞬态干扰存在的情况下有效地检测出机动目标,而传统的WHT(Wigner-Hough-Transform)算法则由于瞬态干扰影响导致检测错误。此外,该文算法避免了使用Hough变换,减小了运算量,使其可以更好地应用于工程中。     

宽带Radon-Fourier 变换及基于CZT快速实现方法研究

宽带脉冲体制雷达中,脉冲尺度伸缩效应(PSE)和目标跨距离单元走动(ARU)问题会降低脉冲相参积累性能,进而降低微弱目标检测能力.为了解决PSE和ARU问题,文中给出一种宽带Radon-Fourier变换(WRFT)及其快速实现方法.首先设计了宽带匹配滤波器,然后通过联合搜索速度与距离参数空间,同时进行脉间相位补偿、宽带匹配滤波以及跨距离单元走动补偿,进而实现长时间脉冲相参积累.针对WRFT中参数空间遍历搜索带来大运算量问题,进一步给出了基于Chirp-Z变换(CZT)的快速实现方法.最后,数值实验验证了该方法的有效性.     

基于宽带时空Radon-Fourier变换的高速微弱目标检测方法

宽带数字阵列雷达(DAR)中跨距离单元走动(ARU)、匹配滤波器失配以及孔径渡越问题降低了高速微弱目标的检测性能。为此,该文给出一种宽带时空Radon-Fourier变换(WST-RFT)相参积累方法。该方法基于DAR 3维回波模型给出了宽带匹配滤波器系统响应函数,并通过联合搜索目标3维参数空间,同时解决ARU、匹配滤波器失配和孔径渡越问题。给出了基于WST-RFT检测器的最优性证明。针对WST-RFT 3维参数空间遍历搜索运算量大的问题,该文进一步给出了基于Chirp-Z变换(CZT)的WST-RFT快速算法。最后,数值实验结果验证了该文所提方法的有效性。     

多帧相参积累检测前跟踪方法

为了提高雷达对微弱目标的检测能力,提出了一种多帧相参积累的检测前跟踪(TBD)方法.通过对多帧时间内运动目标回波的分析,建立了相参积累的回波信号模型,其中目标回波出现距离单元走动和多普勒单元走动.利用目标回波的空-时相关性,采用速度匹配法和离散Chirp- Fourier变换(DCFT)联合估计目标径向速度、多普勒频率...     

Keystone变换半盲速点效应的抑制和消除

Keystone变换可用于补偿运动目标在脉冲多普勒(PD)雷达相参积累时间内的线性跨距离单元走动,但在多普勒模糊情况下,常规Keystone变换实现方法会出现半盲速点效应。该文分析了半盲速点效应产生的原因,并介绍了已有的半盲速点效应消除方法。为减少运算量,首先提出一种半盲速点效应抑制方法,并在此基础上提出了一种新的半盲速点效应消除方法。新方法能够对感兴趣的某个多普勒模糊区间内的所有速度目标的线性距离走动较好地进行补偿,而运算量约为已有方法的50%。理论分析和仿真结果均证明了所提方法的有效性。     

OTHR低信噪比下的机动目标检测算法

在天波超视距雷达(OTHR)中,采用短时间相干积累时,可以提高数据率和检测效能,减小电离层污染。但采用短时间相干积累时,目标信噪比往往较低,检测难度较大,而机动目标的多普勒扩展进一步增加了目标的检测难度。传统的机动目标检测算法利用基于高阶模糊函数(HAF)的多普勒补偿算法来提高机动目标的可检测性,但由于HAF多次用到非线性变换,而每次非线性变换都会损失部分信噪比,因此对输入信噪比要求较高,难以适应于更低信噪比环境下的机动目标检测。将机动目标回波建模为三阶多项式相位信号,采用一种低非线性度的运动参数估计方法并结合多普勒补偿算法对目标回波进行处理,仅需要一次相位降阶操作,减少了信噪比损失,降低了对输入信噪比的要求。经过仿真验证,该算法的输入信噪比门限为-3dB,而HAF算法的输入信噪比门限为3dB。     

一种机载变速动目标检测方法研究

随着现代军事电子技术的迅速发展,来袭目标经常是机动性很强的变速动目标,其目标多普勒随时间变化,常规的空时自适应处理方法对于这类目标的检测效果很差。文中提出了一种基于修正最优处理器的机载变速动目标检测方法。该方法采用修正的导向矢量对多普勒走动项进行补偿,因此能够在目标存在多普勒走动的情况下,获得满意的动目标检测结果。仿真结果表明,该方法能够增强机载雷达对变速动目标的检测能力。     

Migration compensation algorithm for maneuvering target in passive radar based on FRT-MLVD

During the long coherent integration time in passive radar,the motion parameters (such as high speed,acceleration and jerk motion,etc.) will bring about range migration (RM) and Doppler frequency migration (DFM),further deteriorate the integration performance.To realize the coherent integration of maneuvering targets with jerk motion,a method based on frequency reversing transform (FRT) and modified Lv’s distribution (MLVD) called FRT-MLVD was proposed to achieve the coherent integration and motion parameters estimation.More specifically,the FRT was firstly proposed to remove RM.Then the MLVD was employed to estimate the acceleration and jerk parameters.After compensating the DFM induced by the acceleration and jerk motion,the residual RM was corrected and the velocity and range was achieved via the KT operation.Simulation results demonstrate that the proposed method can effectively compensate the RM and DFM induced by the target motion parameters in passive radar,and for maneuvering targets with jerk motion,the proposed method achieves a better integration and detection performance over existing methods.     

基于最小熵的机动目标雷达检测

机动目标速度的不稳定会导致雷达回波产生时变的多普勒调制,即多普勒频率徙动（Doppler frequency migration, DFM）。在相参积累过程中,这将造成信号在多普勒维上散焦,积累增益降低,目标难以被检测。当前针对DFM的补偿研究大多集中于含有二阶速度分量的匀加速目标,对于含有三阶以及更高阶运动的补偿算法还需进一步完善。本文以最小熵为代价函数,利用迭代寻优的方式,提出了一种通用的高阶运动补偿算法。该算法通过仿真以及实测数据验证,被证明能够高效准确地估计出机动目标的高阶运动分量,从而有效补偿DFM引发的散焦问题,提高积累增益,完成机动目标的相参积累检测。      

基于遗传算法的OTHR机动弱目标检测

天波超视距(OTH)雷达系统中,为了获得较高的多普勒分辨率,通常会采用长的相干积累时间,但对于机动目标,长相干积累时间会导致回波的多普勒展宽,不利于检测。对于弱目标,由于其能量低,容易被强目标掩盖,加大了检测难度,针对这一问题,提出一种基于目标运动参数估计的OTHR机动弱目标检测方法。利用遗传算法优越的参数估计性能这一特点,采用遗传算法估计各目标的运动参数,并引入"clean"算法的思想,在时域上逐个减去强目标,以消除强目标的掩盖效应。又考虑到遗传算法的运算量较大,进一步提出采用时频分析算法估计各参数范围,减小遗传算法的运算量。仿真结果表明,与已有算法相比,文中算法具有更高的参数估计精度和弱目标检测性能。     

基于多普勒耦合估计的弹道目标测距方法

反导预警与空间监视雷达通常采用高频段、大脉宽探测远距离目标,此时距离多普勒耦合对于雷达精确测距有较大影响。同时,距离多普勒耦合的准确修正是稳定跟踪目标的必要条件,然而传统的处理方法不能适用于弹道目标等高机动目标的准确处理。本文提出了基于多普勒耦合估计的弹道目标高精度测距方法：首先采用旁路速度-加速度估计方法求解目标的径向速度,对目标测量距离进行距离多普勒耦合修正,再进行IMM-UKF滤波完成目标距离估计。该方法具有以下优势：利用当前帧的测量数据,同时考虑了目标径向加速度对于耦合的影响,提高了距离和速度的估计精度;相比跟踪时增加测速波形的方法,节约了雷达的资源,同时避免了速度测量与航迹误关联的问题;距离和速度的精确估计能够提升航迹关联成功率。仿真实验中与传统的距离多普勒耦合处理方法进行了比较,实验结果显示该方法大幅提高了雷达测距的精度。     

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.     

一种基于RSPWVD-Hough 变换的无源雷达多普勒展宽补偿方法

无源雷达信号处理中常通过长时间相干积累获取增益以检测微弱目标。但目标高速运动会引起距离徙动及多普勒展宽。现有研究方法可通过keystone 变换校正径向速度引起的距离徙动,然而目标的切向运动引起的多普勒展宽现象仍会引起能量损失,需对其进行补偿。该文通过推导回波信号模型,分析了目标切向运动引起多普勒展宽的原理,并提出一种基于RSPWVD-Hough 变换的多普勒展宽补偿方法,针对多目标场景下的处理性能进行了分析。仿真实验及结果分析表明该方法能够针对多目标场景进行多普勒展宽补偿,并得到较好的效果,且适用于微弱目标,因而能够提高系统对微弱目标的探测能力。