CN109541568B - 一种雷达机动目标跨距离和多普勒单元快速相参积累检测方法 - Google Patents
一种雷达机动目标跨距离和多普勒单元快速相参积累检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109541568B CN109541568B CN201910069850.XA CN201910069850A CN109541568B CN 109541568 B CN109541568 B CN 109541568B CN 201910069850 A CN201910069850 A CN 201910069850A CN 109541568 B CN109541568 B CN 109541568B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- order
- radar
- fourier transform
- maneuvering target
- time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
- G01S7/415—Identification of targets based on measurements of movement associated with the target
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明涉及一种雷达机动目标跨距离和多普勒单元快速相参积累检测方法,属于雷达信号处理和检测技术领域。首先,雷达脉压后的慢时间维数据进行时间反转运算,消除相位奇数阶项,并利用二阶匹配傅立叶变换,估计二阶相位参数;其次,快时间维傅里叶变换,二阶相位补偿;然后,慢时间维相位差分降阶运算,并进行二阶Keystone变换;最后,距离频率维逆傅里叶变换,慢时间傅里叶变换,完成跨单元相参积累,构造检测统计量,进行机动目标检测。本发明能够实现机动目标跨距离单元和多普勒单元的能量相参积累,积累增益高;同时也是一种非参数搜索的方法,运算效率高,适合工程应用;并可通过峰值估计目标的运动参数,能够提高雷达机动目标检测和估计能力。
Description
技术领域
本发明属于雷达信号处理和检测技术领域,更具体地,本发明涉及一种雷达机动目标跨距离和多普勒单元快速相参积累检测方法,可用于雷达对机动目标快速检测和估计。
背景技术
稳健和有效的雷达动目标检测始终是雷达信号处理领域的难题,研究提高雷达对微弱动目标检测能力的信号处理方法具有重要意义。近年来,随着目标装备的发展,高速高机动目标层出不穷,给雷达带来极大威胁,提高了雷达探测目标的难度,如高超声速飞行器、高机动导弹、战斗机、无人机、海面快艇等。由于机动目标回波可用多项式相位信号表示,机动性越强,多项式阶数越高,对其检测和参数的高精度估计也越难。与此同时,高机动目标也容易出现跨距离和多普勒单元走动问题,使得目标能量在时域和频域分散,降低了相参积累增益。
目前,该领域的主要技术途径有:一是,基于Keystone变换的距离走动补偿方法,通过插值对原有的坐标轴进行尺度变换,从而有效地校正距离徙动,仅能补偿一阶距离走动,即由匀速运动导致的跨单元走动,并且不能补偿多普勒走动;二是,路径搜索匹配积累法,如Radon-傅里叶变换和Radon-分数阶傅里叶变换,预先设置运动参数确定的运动轨迹,在该轨迹上进行信号的相参积累,能够同时补偿距离和多普勒走动,但该方法需要高维参数搜索,对于高阶机动目标,待搜索的参数较多,运算量很大。因此,亟需设计一种能够同时补偿距离和多普勒走动,无参数搜索的快速相参积累方法,用于雷达机动目标的检测和参数估计。
发明内容
本发明的目的在于改善雷达机动目标积累增益,实现快速高精度的机动目标检测和参数估计,提出一种雷达机动目标跨距离和多普勒单元快速相参积累检测方法。其中要解决的技术问题包括:
(1)高机动目标容易同时跨越雷达距离和多普勒单元,传统相参积累检测方法容易导致能量发散,积累增益低;
(2)高机动目标高阶多项式相位信号,其运动参数维度很高,导致多维参数匹配搜索法运算量很大,难以适合工程应用;
本发明所述的一种雷达机动目标跨距离和多普勒单元快速相参积累检测方法,其特征在于包括以下技术措施:
步骤一、雷达脉压后的慢时间维数据进行时间反转运算,消除奇数阶相位项;
步骤二、二阶匹配傅立叶变换,估计二阶相位参数;
步骤三、快时间维傅里叶变换,得到距离频率-慢时间二维数据,并对二阶相位补偿;
步骤四、慢时间维相位差分降阶运算,并进行二阶Keystone变换;
步骤五、距离频率维逆傅里叶变换,慢时间傅里叶变换,完成跨单元相参积累;
步骤六、构造检测统计量,进行机动目标检测。
对比现有技术,本技术方案所述的一种雷达机动目标跨距离和多普勒单元快速相参积累检测方法,有益效果在于:
(1)该方法能够实现机动目标跨距离单元和多普勒单元的能量相参积累,积累增益高;
(2)该方法是一种非参数搜索的方法,运算效率大大提高;
(3)该方法可通过峰值估计目标的运动参数。
附图说明
附图是一种雷达机动目标跨距离和多普勒单元快速相参积累检测方法的实施流程图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明作进一步详细描述。参照说明书附图,本发明的处理流程分以下步骤:
1)雷达脉压后的慢时间维数据进行时间反转运算,消除相位奇数阶项
设雷达接收的基带回波信号表示为
式中,t为快时间,表示距离信息,tm为脉间慢时间,sr(t,tm)为基带回波信号,A1是回波幅度,K为发射信号调频率,Tp为脉冲长度,Rs(tm)为雷达与目标的径向距离,c0代表光速,2Rs(tm)/c为回波延迟,λ为信号波长,对式(1)进行距离脉冲压缩,得到脉压后的雷达回波二维数据sPC(t,tm),
式中,A2为信号幅度,B为发射信号带宽,假设目标朝向雷达运动,且仅考虑径向速度分量,则目标的距离走动为慢时间的多项式函数,采用三阶多项式描述机动目标的运动,
式中,r0表示初始距离,v0、as、gs为矢量,分别代表目标运动初速度、加速度和急动度。
由式(2)可知,第一项sinc函数表示距离走动,在长时间观测条件下,目标包络的峰值位置会随慢时间变化而偏移,当偏移量大于雷达距离单元时,将产生距离徙动效应,目标能量将部分泄露到相邻的距离单元中;第二个指数项表示多普勒信息,机动目标的高阶调频分量将会引起回波多普勒展宽,当多普勒频率跨越多个多普勒单元时,便会产生多普勒徙动效应。
对式(2)在脉间慢时间进行时间反转,
将式(3)与sPC(t,tm)在相同快时间ti进行相乘运算,
式中,Ai为信号幅值,由式(4)可知,奇数阶相位项得以消除,仅保留了二次项相位。
2)二阶匹配傅立叶变换,估计二阶相位参数
定义函数x(t)的二阶匹配傅里叶变换为
式中,T为时长,ω为角频率,对y(ti,tm)式(4)做关于慢时间二阶相位项的匹配傅里叶变换,
3)快时间维傅里叶变换,得到距离频率-慢时间二维数据,并对二阶相位补偿
沿快时间对sPC(t,tm)进行傅里叶变换,得到距离频率-脉间慢时间二维数据,
式中,A3为信号幅度,fc为发射信号载频,f为距离频率。
构造慢时间二阶相位补偿函数为
4)慢时间维相位差分降阶运算,并进行二阶Keystone变换,完成高阶距离走动补偿
定义相位差分降阶运算,
式中,τ0为常数,代表固定的时间延迟,*表示复共轭,则
由式(6)可知,经过二阶Keystone变换运算后,得到了关于(f,tn)的二维函数,f和tn不存在耦合关系,从而实现了高阶距离走动的补偿。
5)距离频率维逆傅里叶变换,慢时间傅里叶变换,完成跨单元相参积累
对式(6)分别进行距离频率f逆傅里叶变换,慢时间tn傅里叶变换,
6)构造检测统计量,进行机动目标检测
式中,η为检测门限。
7)机动目标运动参数估计
Claims (9)
1.一种雷达机动目标跨距离和多普勒单元快速相参积累检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一、雷达脉压后的二维数据在慢时间维进行时间反转运算,得到消除奇数阶相位项数据;
步骤二、对所述消除项数据进行二阶匹配傅立叶变换,估计二阶相位参数,得到估计后数据;
步骤三、对所述雷达脉压后的二维数据在快时间维进行傅里叶变换,得到距离频率-慢时间二维数据,并对所述距离频率-慢时间二维数据进行二阶相位补偿,得到补偿后数据;
步骤四、对所述补偿后数据进行慢时间维相位差分降阶运算,并进行二阶Keystone变换,得到变换后二维函数;
步骤五、对所述变换后二维函数进行距离频率维逆傅里叶变换,慢时间维傅里叶变换,得到跨单元相参积累后二维数据;
步骤六、将所述跨单元相参积累后二维数据的幅值作为检测统计量,进行机动目标检测。
2.根据权利要求1所述的一种雷达机动目标跨距离和多普勒单元快速相参积累检测方法,其特征在于,步骤一所述的消除相位奇数阶项方法为:
对雷达回波进行脉冲压缩,得到关于快时间t-慢时间tm的二维数据sPC(t,tm),在慢时间进行时间反转,得到sPC(t,-tm),与sPC(t,tm)在相同快时间ti进行相乘运算,
y(ti,tm)=sPC(ti,tm)sPC(ti,-tm)
消除奇数阶相位项。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910069850.XA CN109541568B (zh) | 2019-01-24 | 2019-01-24 | 一种雷达机动目标跨距离和多普勒单元快速相参积累检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910069850.XA CN109541568B (zh) | 2019-01-24 | 2019-01-24 | 一种雷达机动目标跨距离和多普勒单元快速相参积累检测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109541568A CN109541568A (zh) | 2019-03-29 |
CN109541568B true CN109541568B (zh) | 2022-08-05 |
Family
ID=65838544
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910069850.XA Active CN109541568B (zh) | 2019-01-24 | 2019-01-24 | 一种雷达机动目标跨距离和多普勒单元快速相参积累检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109541568B (zh) |
Families Citing this family (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110308448B (zh) * | 2019-06-14 | 2022-04-05 | 南京信息职业技术学院 | 一种逆合成孔径雷达二维像的增强方法 |
CN110398730B (zh) * | 2019-06-26 | 2021-07-06 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 基于坐标旋转和非均匀傅里叶变换机动目标相参检测方法 |
CN110501685B (zh) * | 2019-08-23 | 2021-06-04 | 北京电子工程总体研究所 | 一种基于雷达信号相位补偿的多帧相参积累方法 |
CN110865351A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-03-06 | 北京理工大学 | 一种高速机动目标参数估计方法 |
CN110907910B (zh) * | 2019-11-27 | 2022-06-03 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种分布式相参雷达动目标回波相参合成方法 |
CN111427021B (zh) * | 2020-04-16 | 2022-11-22 | 北京遥感设备研究所 | 车载毫米波雷达信号峰值检测的动态阈值计算方法及*** |
CN111505599B (zh) * | 2020-05-07 | 2020-12-01 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于精确距离演化模型的相参积累检测方法 |
CN112180342A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-05 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种海上机动目标长时积累观测参数补偿方法 |
CN112346022B (zh) * | 2020-11-03 | 2022-10-25 | 中国人民解放军海军航空大学 | 基于二维精简分数阶傅里叶变换的密集假目标干扰抑制方法 |
CN112904302B (zh) * | 2021-04-22 | 2022-06-28 | 中国人民解放军海军航空大学 | 网格化frft域雷达目标检测与多级联合虚警剔除方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103176178A (zh) * | 2013-02-04 | 2013-06-26 | 中国人民解放军海军航空工程学院 | 雷达动目标Radon-分数阶傅里叶变换长时间相参积累检测方法 |
WO2014012828A1 (de) * | 2012-07-19 | 2014-01-23 | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. | Methode zur prozessierung von hochauflösenden weltraumgestützt erhaltenen spotlight-sar rohdaten |
CN108427115A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-08-21 | 电子科技大学 | 合成孔径雷达对运动目标参数的快速估计方法 |
CN108549067A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-09-18 | 电子科技大学 | 一种应用于三阶机动目标的相参积累检测方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7969345B2 (en) * | 2009-04-13 | 2011-06-28 | Raytheon Company | Fast implementation of a maximum likelihood algorithm for the estimation of target motion parameters |
-
2019
- 2019-01-24 CN CN201910069850.XA patent/CN109541568B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2014012828A1 (de) * | 2012-07-19 | 2014-01-23 | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. | Methode zur prozessierung von hochauflösenden weltraumgestützt erhaltenen spotlight-sar rohdaten |
CN103176178A (zh) * | 2013-02-04 | 2013-06-26 | 中国人民解放军海军航空工程学院 | 雷达动目标Radon-分数阶傅里叶变换长时间相参积累检测方法 |
CN108427115A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-08-21 | 电子科技大学 | 合成孔径雷达对运动目标参数的快速估计方法 |
CN108549067A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-09-18 | 电子科技大学 | 一种应用于三阶机动目标的相参积累检测方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
"Fast Coherent Integration for Maneuvering Target With High-Order Range Migration Via TRT-SKT-LVD";XIAOLONG LI et al.;《IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems》;20161231;第52卷(第6期);2803-2811 * |
"Manoeuvring target detection based on keystone transforms and conjugates time reversing transform";Hui Wang et al.;《IET Radar, sonar and navigation》;20181001;1-2 * |
"Time Reversal in Multiple-Input Multiple-Output Radar";Yuanwei Jin et al.;《IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing》;20100119;第4卷(第1期);210-224 * |
"复杂运动目标长时间相参积累方法研究";黄鹏辉;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士) 工程科技Ⅱ辑》;20190115(第1期);103-122 * |
"雷达高速高机动目标长时间相参积累检测方法";关键 等;《信号处理》;20170331;第33卷(第3A期);1-7 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109541568A (zh) | 2019-03-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109541568B (zh) | 一种雷达机动目标跨距离和多普勒单元快速相参积累检测方法 | |
CN109581318B (zh) | 基于时间反转非均匀采样的雷达高机动目标相参积累检测方法 | |
CN106970371B (zh) | 一种基于Keystone和匹配滤波的目标检测方法 | |
CN109799488B (zh) | 一种非参数搜索的雷达机动目标长时间相参积累方法 | |
CN102628937B (zh) | 基于广义keystone变换和非相参积累的雷达检测方法 | |
CN109633622B (zh) | 基于时间反转二阶Keystone变换的雷达机动目标跨单元积累方法 | |
Su et al. | High-speed multi-target detection with narrowband radar | |
CN103454632B (zh) | 一站固定式调频连续波双基地sar成像方法 | |
CN103323829B (zh) | 基于Radon-分数阶模糊函数的雷达动目标长时间相参积累检测方法 | |
CN101592733B (zh) | 一种逆合成孔径雷达并行实时成像处理方法 | |
CN108398676B (zh) | 一种外辐射源雷达微弱运动目标探测方法 | |
CN104076351A (zh) | 一种用于高速高机动目标的相参积累检测方法 | |
CN111551922B (zh) | 三维空间双/多基地雷达高速目标检测方法 | |
CN108089171A (zh) | 一种针对无人机目标的雷达快速检测方法 | |
CN110398730B (zh) | 基于坐标旋转和非均匀傅里叶变换机动目标相参检测方法 | |
CN104849708A (zh) | 基于频域多项式相位变换的高速机动目标参数估计方法 | |
CN110824439B (zh) | 一种雷达目标快速长时间相参积累方法 | |
CN109613507B (zh) | 一种针对高阶机动目标雷达回波的检测方法 | |
CN104502906A (zh) | 基于rmdcft的空间超高速机动目标检测方法 | |
Tian et al. | A new motion parameter estimation algorithm based on SDFC-LVT | |
Zheng et al. | Radar detection and motion parameters estimation of maneuvering target based on the extended keystone transform (July 2018) | |
CN111007473B (zh) | 基于距离频域自相关函数的高速微弱目标检测方法 | |
CN114545351A (zh) | 基于距离频率轴反转变换和二阶wvd的机动目标相参检测方法及*** | |
Albaba et al. | Low-complexity forward-looking volumetric SAR for high resolution 3-D radar imaging | |
Pei et al. | Long-time coherent integration method combining pulse compression and Radon fractional Fourier transform |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |