基于Radon-分数阶傅里叶变换的雷达动目标检测方法

长时间相参积累技术是提高雷达对微弱运动目标探测能力的重要手段之一,本文在分析动目标回波信号距离和多普勒徙动的基础上,提出基于Radon-分数阶傅里叶变换(RFRFT)的长时间相参积累方法.该方法根据预先设定的运动参数搜索范围,提取位于距离-慢时间二维平面中的目标观测值,然后在FRFT域进行匹配和积累,并通过构建的RFRFT域检测单元图实现对非匀速运动目标的检测.该方法能够同时补偿距离和多普勒徙动,有效抑制背景杂波和噪声,提高积累增益.仿真结果表明本文方法具有在强杂波中检测微弱动目标的能力.     

基于实测数据的雷达动目标多变换域积累仿真

针对传统的相参积累方法对匀加速目标能量积累效果不理想的缺点,选取4种典型的相参积累方法进行仿真,研究不同变换积累方法对匀加速目标线性调频信号积累的特点,并通过实测S波段对海观测雷达数据比较脉冲数对不同时频分析方法能量积累的差异。结果表明：4种变化中分数阶Fourier变换(FRFT)的相参积累性能最好,能够有效抑制噪声,估计加速度,具有良好的时频聚集性,并且在一定范围内随处理脉冲数的增加,相参积累性能进一步提高。     

FRFT在空间监视雷达中的应用

空间监视雷达系统中,目标的检测与参数估计是首先需要解决的问题。以电子篱笆型空间监视雷达为例,研究了分数阶傅里叶变换(FRFT)在其信号处理中的应用。在对空间目标穿越雷达视场时的速度及其变化率进行分析的基础上,建立了空间目标回波信号模型。然后推导出FFT方法的最大信号积累时长的解析表达式,对比分析了基于FFT和FRFT的目标检测性能。最后,对FRFT的参数估计精度进行了推导。研究表明,利用FRFT可以有效地积累目标回波信号的能量,提升加速运动目标的检测性能,对信号参数估计的精度接近于其CRLB。     

分数阶Fourier变换在动目标检测和识别中的应用:回顾和展望

作为Fourier变换的广义形式,分数阶Fourier变换(FRFT)能够展示出信号从时域到频域的所有变化特征,通过对时频平面的旋转,FRFT非常适合处理非平稳信号,克服了传统时频分析方法受交叉项干扰、分辨率低等缺点。动目标的雷达回波信号在一段短时间范围内,可用线性调频(LFM)信号作为其一阶近似,因此采用FRFT检测动目标具有很大的优越性。本文首先从FRFT的机理和特点出发,对基于FRFT的LFM信号检测和估计、最佳变换角确定方法等相关研究进行归纳与分析;然后,从高速微弱动目标检测、SAR成像和动目标检测、反辐射导弹检测、海洋动目标检测和雷达信号识别等方面重点介绍了FRFT理论在动目标检测和识别领域的应用和主要技术途径;最后,针对现有研究中存在的问题,阐述了有待于进一步研究的方向。     

基于HT-MDCFT的高速机动目标运动参数估计

针对低信噪比条件下高速机动目标运动参数估计问题,将Hough变换(HT)和修正离散线性调频傅里叶变换(MDCFT)相结合,提出一种新的雷达信号处理算法(HMDCFT)。该算法首先采用Hough变换,从距离像图像中提取目标运动轨迹特征,校正距离走动并解速度模糊;然后利用MDCFT校正多普勒频率徙动,估计目标运动参数;最后沿估计的目标运动轨迹对回波能量进行相参积累。数值实验表明,该方法具有优越的抗噪声能力和运动参数估计性能。相比于利用距离像间相关性的包络互相关法,其抗噪声能力提升了约17.6 dB;即使雷达回波输入信噪比低至-35 dB,该方法仍可精确估计目标运动参数,充分聚焦目标回波能量。     

基于FRFT的末制导雷达海面动目标检测方法

为有效提高反舰导弹动目标检测性能,利用分数阶Fourier变换(FRFT)对线性调频(LFM)信号良好能量聚集性的特点,提出了基于FRFT的末制导雷达海面微动目标检测方法。首先,针对舰船目标的不同运动状态,分别建立目标平动(匀速和匀加速)以及三维转动(横滚、俯仰和偏航)模型,得到动目标回波的多普勒和微多普勒频率,在短的观测时间范围内,可近似建模为LFM信号。其次,通过计算雷达回波信号在不同变换阶数下的FRFT,形成二维参数平面,在此平面内,采用非参量恒虚警检测器形成自适应门限,并进行动目标判决。最后,仿真分析了算法的性能和影响因素。     

盲分离算法和FRFT联合抗雷达主瓣干扰技术研究

压制干扰信号从天线主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能,通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。而基于盲源分离算法(BSS)的抗主瓣干扰技术在低信噪比条件下性能恶化,因此本文提出了BSS和分数阶傅里叶变换(FRFT)联合抗主瓣干扰的技术。文章首先利用经典的BSS算法分离接收到的主瓣干扰混合信号,然后对有线性调频(LFM)信号特征的分离信号进行FRFT变换处理,并在FRFT域滤波去除大部分噪声的能量,最后FRFT逆变换恢复出目标信号。仿真实验表明,新算法相比BSS的抗主瓣干扰算法对脉冲压缩以后的峰值信噪比有较大的改善,较大地提高了脉冲压缩雷达的检测性能,具有良好的应用前景。      

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。     

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。      

数字电视辐射源雷达的相参积累徙动补偿方法

增加相参积累时间是提高数字电视辐射源雷达探测能力的主要途径,但目标的速度和加速度导致的距离徙动和多普勒徙动限制了相参积累时间的进一步增加.该文给出了外辐射源雷达中匀加速运动目标的回波模型,分析了目标速度和加速度对相参积累的影响,提出了基于包络插值和分数阶傅里叶变换的数字电视辐射源雷达徙动补偿算法.仿真结果表明,该算法可...     

基于重构时间采样的空中机动目标检测与参数估计

空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)是一种有效的机载预警雷达动目标检测方法。但当来袭目标具有很强的机动性时,其多普勒频率随时间变化,使得传统STAP方法的相参积累性能大大下降。针对这种情况,该文提出了一种将STAP与分数阶Fourier变换(FRactional Fourier Transform,FRFT)相结合的机载雷达空中机动目标检测和参数估计方法。该方法利用空间采样来重构时间采样,等效于增加了单个阵元的脉冲点数,解决了由于机载预警雷达在一个相干处理时间内发射脉冲点数有限而导致直接应用FRFT估计精度较差的问题。仿真结果证明了该方法的有效性。     

群目标检测现代雷达信号处理方法述评

针对目前应用于雷达群目标分辨领域的现代信号处理方法进行了分析,研究了各种现代信号处理方法所存在的优势和缺陷.首先提出在雷达领域里存在的群目标分辨的问题,然后针对这一问题分析了几种现代雷达信号处理的方法.这些方法主要包括Wigner-Ville分布、短时傅里叶变换和小波变换等.分析了这些方法所存在的不足,介绍了几种修正方法,并对这些方法在具体应用中的分辨效果进行了比较,提出了下一步研究的方向,从而对雷达群目标分辨技术的深入研究提供一些技术参考和理论依据.     

基于短时稀疏时频分布的雷达目标微动特征提取及检测方法

为有效提高强杂波及目标复杂运动特性条件下的雷达动目标探测能力,该文结合时频分布(TFD)类动目标检测和稀疏表示方法的优势,建立了短时稀疏TFD(ST-STFD)原理框架,提出短时稀疏傅里叶变换(ST-SFT)和短时稀疏分数阶傅里叶变换(ST-SFRFT)雷达动目标检测方法,并应用于海上目标微动特征提取及检测中。实测雷达数据验证表明,该方法在时间-稀疏域能够实现时变信号的高分辨低复杂度时频表示,具有运算效率高、时频分辨好、抗杂波等优点,为进一步提升雷达杂波抑制和动目标检测能力提供了新的思路和途径。     

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LTE信号的小目标回波相参积累:目标散射建模与影响分析

长时间的信号积累是提高微弱慢速小目标探测的一种有效方法,但积累时间长,目标回波会发生越距离单元和多普勒单元走动,相参积累困难。本文对基于LTE信号的小目标探测问题开展研究,引入目标散射空变性,建立了基于LTE通信体制的系统回波模型;在此基础上,分析了目标回波距离走动和多普勒走动特性,提出了基于keystone变换和分数阶傅里叶变换（FRFT）的回波相参积累技术;基于典型目标散射模型,分析了目标散射特性对积累效果的影响,并在典型系统条件下开展了仿真实验,验证了所提算法和分析的有效性。      

基于FRFT与Keystone变换的运动目标参数估计算法

目标运动参数估计精度是衡量雷达探测系统性能的重要指标。该文为解决目标运动参数的估计问题,建立了运动目标回波模型,在利用分数阶傅里叶变换(FRFT)估计加速度的过程中采用数据融合提高估计精度,在估计出加速度的基础上通过Keystone 变换和速度模糊通道解决距离走动(RCM)和多普勒模糊问题。仿真实验表明算法在估计精度和计算量上具有优势,并且对白噪声具有较好的鲁棒性。      

基于FRFT的动目标检测模型与参数估计精度分析

采用分数阶傅里叶变换解决微弱运动目标的检测问题。首先,根据雷达发射的不同形式信号以及目标的运动状态,分别建立动目标回波模型,它们均可表示为频率和调频率参数未知的线性调频(LFM)信号,并给出相应的参数估计方法。然后,着重分析了信号观测时长、扫描步长、采样频率和信噪比等影响参数估计精度的因素,从实际应用出发,给出了实现LFM信号高精度参数估计的方法。最后,仿真分析了各个因素对参数估计精度的影响。结果表明,增加信号观测时长的同时适当缩小扫描步长,能够有效提高参数估计精度,同时能在低信噪比(SNR=-8 dB)下具有较高的检测概率(Pd=0.9),证明了理论分析的正确性。