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        基于互相關(guān)處理和分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的高機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測算法研究

        2022-01-10 09:07:46龐存鎖郭華玲
        關(guān)鍵詞:信號(hào)檢測方法

        龐存鎖,張 碩,郭華玲

        (1 中北大學(xué)信息與通信工程學(xué)院,太原 030051;2 中北大學(xué)信息探測與處理山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,太原 030051;3 中北大學(xué)電子測試技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,太原 030051;4 中北大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院,太原 030051)

        0 引言

        隨著技術(shù)的發(fā)展,越來越多的飛行器具有高速、高機(jī)動(dòng)、隱身等特點(diǎn),這給常規(guī)的雷達(dá)探測帶來了大的挑戰(zhàn)。在相同的觀察時(shí)間下,高機(jī)動(dòng)目標(biāo)的回波積累能量較常規(guī)目標(biāo)低,為了提高目標(biāo)的檢測概率,常用增加積累時(shí)間的方法進(jìn)行相參積累[1-6]。目前,長時(shí)間相參積累方法主要有兩大類:一類是基于參數(shù)聯(lián)合搜索方法[3,7-13],一類是基于降階處理的互相關(guān)參數(shù)估計(jì)方法[14-18]。其中,文獻(xiàn)[3]研究了基于MLE(maximum likelihood estimator)的距離、速度、加速度參數(shù)估計(jì)方法,并利用克拉美-羅下界進(jìn)行了參數(shù)誤差分析。文獻(xiàn)[7]研究了基于KT(keystone)方法的距離走動(dòng)補(bǔ)償方法,但對(duì)速度較大的目標(biāo)存在速度模糊數(shù)。文獻(xiàn)[8]研究了基于RFRFT(radon-fractional fourier transform)的高機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測方法,利用Radon變換和FRFT分別完成距離走動(dòng)補(bǔ)償和多普勒頻率走動(dòng)補(bǔ)償。文獻(xiàn)[9]研究了基于TDST(three-dimensional scaled transform)的高機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測方法,輸出信噪比較動(dòng)目標(biāo)檢測方法提高10 dB以上。文獻(xiàn)[10]研究了基于Radon變換的距離走動(dòng)補(bǔ)償和基于LVD(Lv’s distribution)的多普勒頻率走動(dòng)補(bǔ)償方法,檢測性能接近RFRFT。文獻(xiàn)[14-16]分別研究了基于DPT(discrete polynomial-phase transform)和ACCF(adjacent cross correlation function)思想的高機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測方法,但該類方法對(duì)輸入信噪比要求較高。

        文中從運(yùn)算量減小和弱目標(biāo)檢測性能提高兩方面折中考慮,重點(diǎn)分析了第二類方法對(duì)弱信號(hào)檢測能力降低的原因,從提高運(yùn)算效率和檢測性能的角度出發(fā),提出一種基于互相關(guān)和FRFT結(jié)合的相參積累算法,通過分析脈壓信號(hào)的頻域結(jié)構(gòu),利用互相關(guān)方法實(shí)現(xiàn)回波信號(hào)中速度與積累時(shí)間的解耦;接著利用FRFT以及連續(xù)兩幀回波信號(hào)的距離信息,獲得目標(biāo)的相關(guān)運(yùn)動(dòng)參數(shù),并仿真對(duì)比分析了所提方法檢測性能改善。

        1 目標(biāo)回波信號(hào)模型

        假設(shè)雷達(dá)發(fā)射的第n個(gè)脈沖信號(hào)為[14]:

        (1)

        由式(1)可得第n個(gè)脈沖回波信號(hào)為:

        (2)

        忽略噪聲的影響,則由式(1)和式(2)可得第n個(gè)回波信號(hào)脈壓處理后的頻域表達(dá)式為:

        (3)

        式中:初始時(shí)延τ0=2R0/c;時(shí)延變化率β0=2v0/c;多普勒頻率一次變化率fd=2v0/λ;加速度αd=2a/λ;波長λ=c/fc;fc為載波頻率。

        一般情況下fd<

        (4)

        式中:時(shí)寬帶寬積D=BT0,B為信號(hào)帶寬,T0為信號(hào)脈寬長度。

        對(duì)式(4)進(jìn)行MTD處理后可近似表示為:

        (5)

        2 基于互相關(guān)處理和FRFT的目標(biāo)檢測算法

        從式(5)可以看出,目標(biāo)速度和加速度越大,回波積累能量擴(kuò)散現(xiàn)象越嚴(yán)重,目標(biāo)檢測概率越低,虛警概率越高。為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)能量的有效積累,從回波脈壓信號(hào)的頻域出發(fā),提出一種互相關(guān)處理和FRFT算法結(jié)合的高機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測算法。

        考慮速度和加速度對(duì)脈壓回波信號(hào)頻域的影響,將式(3)的頻域形式重寫為:

        (6)

        將式(6)進(jìn)行互相關(guān)處理,可得:

        (7)

        由于N>>1,則式(7)可變?yōu)椋?/p>

        (8)

        φ=2παd(n2-nN)T2

        (9)

        f=-αdNT+2αd(nT)

        (10)

        由式(10)可知,加速度引起的目標(biāo)回波近似調(diào)頻率為2αd的線性調(diào)頻信號(hào)(LFM),為了消除其關(guān)于FFT頻譜的擴(kuò)散現(xiàn)象,引入FRFT對(duì)其進(jìn)行處理,其δu階分?jǐn)?shù)階傅里葉變換可表示為[8]:

        (11)

        當(dāng)階次p與調(diào)頻率估計(jì)值k′=2αd匹配時(shí)會(huì)形成一個(gè)峰值,由峰值對(duì)應(yīng)的參數(shù)即可獲得信號(hào)的初始頻率和調(diào)頻率,即:

        (12)

        (13)

        由式(10)、式(13)可得目標(biāo)的加速度估計(jì)值為:

        (14)

        將式(8)按行關(guān)于f進(jìn)行IFFT處理后,再關(guān)于n進(jìn)行FRFT處理,可得:

        (15)

        對(duì)式(15)進(jìn)行最大值搜索,可獲得目標(biāo)對(duì)應(yīng)的時(shí)延和加速度信息。

        另外,本算法中的速度信息可通過連續(xù)兩幀目標(biāo)信號(hào)的位置進(jìn)行估計(jì),即:

        (16)

        3 算法復(fù)雜度對(duì)比分析

        表1 不同算法復(fù)乘量

        4 算法檢測性能分析

        4.1 單目標(biāo)檢測性能分析

        設(shè)雷達(dá)工作載頻為3 GHz,脈沖重復(fù)周期為3 ms,積累脈沖數(shù)為128,信號(hào)帶寬為5 MHz,基帶采樣率為10 MHz,目標(biāo)為點(diǎn)目標(biāo),其徑向速度最大為800 m/s,徑向加速度最大為5 m/s2, 輸入信號(hào)信噪比為-20 dB。對(duì)比圖1、圖2可得:文中算法和文獻(xiàn)[14]算法都能很好的對(duì)高機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測,而MTD算法會(huì)出現(xiàn)頻譜能量擴(kuò)散現(xiàn)象。圖2(b)、圖2(c)分別給出了經(jīng)過式(7)、式(11)處理后,加速度對(duì)目標(biāo)回波的影響。從圖2(b)中可以看出,回波頻譜近似為LFM信號(hào)的頻譜;圖2(c)為經(jīng)過FRFT處理后的結(jié)果(階次為1.14),對(duì)應(yīng)的加速度為4.97 m/s2,與所設(shè)的理論值基本一致。

        圖1 MTD與文獻(xiàn)[14]處理

        圖2 文中算法處理

        為進(jìn)一步驗(yàn)證文中算法的優(yōu)勢,設(shè)其徑向速度最大為1 200 m/s,徑向加速度最大為10 m/s2, 輸入信號(hào)信噪比為-25 dB。圖3為MTD與文獻(xiàn)[14]處理結(jié)果,圖4為連續(xù)兩幀信號(hào)的處理結(jié)果。對(duì)比圖3、圖4可知,文中算法在低信噪比下,檢測性能好于其它方法。同時(shí),根據(jù)連續(xù)兩幀信號(hào)(第二幀信號(hào)取自于第一幀信號(hào)后續(xù)的128個(gè)脈沖)獲得的距離信息,可計(jì)算目標(biāo)速度為1 192 m/s,計(jì)算值與理論值基本一致,驗(yàn)證了算法的正確性。

        圖3 MTD與文獻(xiàn)[14]處理

        圖4 文中算法連續(xù)兩幀處理結(jié)果

        4.2 多目標(biāo)檢測性能分析

        為了分析文中算法的多目標(biāo)檢測性能,設(shè)雷達(dá)探測目標(biāo)有2個(gè),其中目標(biāo)1的徑向速度最大為1 200 m/s,徑向加速度最大為10 m/s2, 目標(biāo)2的徑向速度最大為500 m/s,徑向加速度最大為10 m/s2,輸入信號(hào)信噪比為-20 dB。圖5(a)給出了MTD處理結(jié)果,圖5(b)為文獻(xiàn)[14]處理結(jié)果,圖5(c)為文中算法處理結(jié)果,從中可以看出,MTD方法無法對(duì)兩目標(biāo)進(jìn)行分辨,文獻(xiàn)[14]方法對(duì)兩目標(biāo)分辨不明顯,而文中算法處理后,兩目標(biāo)分辨明顯,驗(yàn)證了所提算法對(duì)多目標(biāo)檢測的優(yōu)勢。

        圖5 文中算法多目標(biāo)檢測性能

        5 結(jié)論

        針對(duì)高機(jī)動(dòng)目標(biāo)雷達(dá)探測的難點(diǎn),提出通過對(duì)回波脈壓信號(hào)的頻域形式進(jìn)行互相關(guān)處理,可消除速度對(duì)回波包絡(luò)走動(dòng)的影響,進(jìn)而通過FRFT方法消除加速度對(duì)回波頻譜擴(kuò)散的影響,并獲得目標(biāo)時(shí)延、距離、速度、加速度等信息;理論和仿真結(jié)果表明,該算法復(fù)雜度和檢測性能較其它方法具有較好的折中性能,對(duì)工程化應(yīng)用具有較好的參考價(jià)值。

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