CN113030895A - 一种微弱目标的多帧相参积累检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种微弱目标的多帧相参积累检测方法,应用于雷达信号处理领域,针对现有技术均没有同时考虑目标的距离徙动和帧内帧间的联合相参积累处理,而导致的微弱目标检测性能低的问题;本发明首先,提出了改进RFT(MRFT)校正目标距离走动,以实现每一帧回波信号能量的帧内相参积累;随后针对MRFT积累输出特性,提出了MRFT域的帧间积累方法以获得多帧信号能量的相参积累;通过帧内帧间的联合处理,可以显著提高目标的回波信噪比与雷达的检测性能。
Description
技术领域
本发明属于雷达信号处理领域,特别涉及一种微弱目标检测技术。
背景技术
近年来,微弱目标检测在雷达领域受到越来越多的关注。一方面,由于隐身技术的进步,雷达目标(包括陆地、海洋、空中和太空)的隐身能力越来越强;另一方面,能够探测到雷达回波较弱的小型目标也变得越来越重要,如游艇、潜望镜和无人机等。因此,如何提高对微弱目标的检测性能成为雷达信号处理研究的重要课题。
众所周知,通过对不同采样脉冲的长时间积累,可以显著提高雷达回波的信噪比和检测性能。然而,距离徙动在长时间积累中不可忽略,其会严重降低传统运动目标检测算法的性能。为了有效补偿距离徙动,实现帧内积累,Carlson等引入Hough变换(HoughTransform,HT),利用距离徙动积累运动目标的能量。然而,HT实际上是一种非相参积累方法,它不能补偿相位差,导致积累增益低,在低信噪比环境下不适用。Perry等人提出了基于Keystone变换的方法。然而,Keystone变换可能会因为插值运算而遭受一些性能损失。Xu等基于目标运动与距离徙动的耦合关系,提出了一种新的Radon傅里叶变换(Radon FourierTransform,RFT)来实现帧内相参积累。理论分析和仿真实验表明,Radon傅里叶变换在不同信噪比背景下效果较好,有利于后续的目标检测操作。
除了上述的帧内积累方法,很多学者也研究了帧间积累方法。典型的帧间积累方法有动态规划(DP)等。DP方法在雷达检测中得到了较为普遍的应用。但是需要指出的是,这种帧间积累方法没有考虑目标的距离徙动,也没有考虑帧内积累。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明提出一种微弱目标的多帧相参积累检测方法,可以显著提升目标的信噪比和雷达的检测性能。
本发明采用的技术方案为:一种微弱目标的多帧相参积累检测方法,包括:
S1、雷达采用线性调频信号作为发射信号,观测期间雷达接收机总共接收到K帧回波,第k帧内雷达接收机接收到的基带信号为sk(tm,t),其中,k=1,2,...,K,tm为慢时间,t为快时间;
S2、对每一帧基带信号sk(tm,t)进行脉冲压缩;
S3、构造每一帧基带信号对应的相位补偿方程;
S4、根据各帧基带信号对应的相位补偿方程,得到各帧帧内的相参积累结果;
S5、在MRFT域对K帧相参积累结果进行帧间信号处理,得到多帧相参积累结果;
S6、根据步骤S5的多帧相参积累结果进行目标检测。
本发明的有益效果:本发明的一种微弱目标的多帧积累检测方法,研究了距离走动下目标回波信号的帧内帧间联合长时间相参积累方法;首先,提出了改进RFT(MRFT)校正目标距离走动,以实现每一帧回波信号能量的帧内相参积累;随后针对MRFT积累输出特性,提出了MRFT域的帧间积累方法以获得多帧信号能量的相参积累。通过帧内帧间的联合处理,可以显著提高目标的回波信噪比与雷达的检测性能。
附图说明
图1为本发明实施例的流程图;
图2为第1帧脉冲压缩回波MTD结果;
图3为第1帧脉冲压缩回波RFT结果;
图4为2帧脉冲压缩回波联合相参积累结果;
图5为4帧脉冲压缩回波联合相参积累结果;
图6为6帧脉冲压缩回波联合相参积累结果;
图7为不同帧内帧间联合积累方法的检测曲线图。
具体实施方式
本发明采用Matlab仿真实验的方法进行验证,在科学计算软件Matlab R2019a上验证本发明的正确性和有效性。下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。
请参阅图1,本发明提出了一种应用于微弱目标的多帧积累检测方法,具体通过以下流程实现:
步骤1,雷达采用线性调频信号作为发射信号,观测期间雷达接收机总共接收到K帧回波,第k帧内雷达接收机接收到的基带信号为sk(tm,t),其中,k=1,2,...,K,tm为慢时间,t为快时间。
本实例中采用的雷达参数设置为:载频fc=0.15GHz,带宽B=20MHz,采样频率fs=40MHz,脉冲重复频率fp=200Hz,脉冲持续时间Tp=5us,每帧脉冲数目Na=200。目标参数设置为:初始距离单元270,径向速度VT=150m/s,积累帧数K=6。
步骤2,对每一帧基带信号sk(tm,t)进行脉冲压缩,得到的信号为sk′(tm,r),其中,r=ct/2。根据雷达***的脉冲重复时间fp和距离采样频率fs,得到第k帧脉冲压缩后信号的离散形式sk′(m,n)
其中,AT为脉压后的信号幅度,ρr=c/2B为距离分辨率,c表示光速,B为带宽,n=round(r/Δr)为距离采样索引,round(·)表示四舍五入的整数运算,Δr=c/2fs,为对应目标初始径向距离R0,T的距离采样索引,Ng为距离向上的采样点数。
如图2所示为第1帧脉冲压缩回波MTD(Moving Targets Detection动目标检测)结果,由于目标发生距离徙动,因此传统的MTD方法无法实现有效的相参积累。如图3所示为第1帧脉冲压缩回波RFT结果,由于脉冲压缩后回波信号的信噪比较低,因此单帧的RFT同样无法实现有效的相参积累。
步骤3,构造相位补偿方程Hk(i,q),
其中,i为距离搜索索引,q为速度搜索索引,k=1,2,...,K,K为观测期间雷达接收机总共接收到的回波数,Tr为雷达脉冲重复周期,λ表示波长。根据待检测目标的相关先验信息,预设目标的径向距离r和速度v的搜索范围分别记为[rmin,rmax]、[vmin,vmax],rmin是距离最小值,rmax是距离最大值,vmin是速度最小值,vmax是速度最大值。
径向距离和速度的搜索步长可分别设置为Δr=c/(2fs)以及Δv=c/(2TF),c表示光速,径向距离和速度的搜索数目分别为Nr=round[(rmax-rmin)/Δr]和Nv=round[(vmax-vmin)/Δv],round为四舍五入取整。
步骤4,利用构造的相位补偿方程,得到关于第k帧脉冲压缩后信号sk′(m,n)的修正RFT算法公式Gk(i,q)。
其中,i为距离搜索索引,q为速度搜索索引,i∈[1,Nr],q∈[1,Nv],k=1,2,...,K,K为观测期间雷达接收机总共接收到的回波数,Δr和Δv为径向距离和速度的搜索步长,m=1,2,…,Na,Na为每帧回波信号的脉冲数目,Tr为雷达脉冲重复周期,round(·)表示四舍五入的整数运算。
同时进行目标距离-速度参数的二维联合搜索,完成对脉冲压缩后信号的处理,得到帧内的相参积累结果。
步骤5,在MRFT域对K帧脉冲压缩后信号的相参积累结果Gk(i,q)进行帧间信号处理,距离搜索值为r(i),速度搜索值为v(q),其中,i为距离搜索索引,q为速度搜索索引,i∈[1,Nr],q∈[1,Nv]。首先通过初始化得到:
I1(i,q)=G1(i,q)
随后进行递归运算,对于2≤k≤K,1≤i≤Nr,1≤q≤Nv,进行如下操作
Ik(i,q)=Gk(i,q)+[Ik-1(itrans,qtrans)]
其中,itrans=i-round[v(q)×TF/Δr],qtrans=q,TF为帧周期时间,Δr=c/(2fs),round为四舍五入取整。
最终输出递归运算结果,即为多帧相参积累结果IK(·)。
如图4所示为2帧脉冲压缩回波联合相参积累结果,如图5所示为4帧脉冲压缩回波联合相参积累结果,如图6所示为6帧脉冲压缩回波联合相参积累结果,随着积累帧数的增加,目标信号能量积累后的峰值逐渐突出。
现有技术都没有同时考虑发生了距离走动目标的帧内与帧间的联合积累。为了对比,本实施例组合使用现有的帧内积累方法(HT和RFT)与帧间积累方法(DP),来对距离走动目标进行多帧积累处理,两种处理方法分别记为HT+DP、RFT+DP,并完成这两种方法与本发明方法检测性能的对比,仿真结果如图7所示综上所述,图7中Proposed代表本发明的方法,本领域技术人员,可容易看出本发明方法能够消除距离徙动以及低信噪比环境带来的影响,实现微弱目标的有效检测,提高雷达的检测性能。
本领域的普通技术人员将会意识到,这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理,应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的权利要求范围之内。
Claims (7)
1.一种微弱目标的多帧相参积累检测方法,其特征在于,包括:
对每一帧基带信号进行脉冲压缩;
对脉冲压缩后的基带信号采用改进的RFT校正目标距离走动,实现每一帧回波信号能量的帧内相参积累;
在MRFT域对各帧帧内相参积累结果进行帧间信号处理,得到多帧相参积累结果;
根据多帧相参积累结果进行目标检测。
2.根据权利要求1所述的一种微弱目标的多帧相参积累检测方法,其特征在于,对脉冲压缩后的基带信号采用改进的RFT校正目标距离走动,实现每一帧回波信号能量的帧内相参积累;具体为:
构造每一帧基带信号对应的相位补偿方程;
根据各帧基带信号对应的相位补偿方程,得到各帧帧内的相参积累结果。
4.根据权利要求3所述的一种微弱目标的多帧相参积累检测方法,其特征在于,根据各帧基带信号对应的相位补偿方程,得到各帧帧内的相参积累结果;具体为:
利用构造的相位补偿方程,得到关于第k帧脉冲压缩后信号sk′(m,n)的修正RFT算法公式;并进行目标距离-速度参数的二维联合搜索,完成对脉冲压缩后信号的处理,得到帧内的相参积累结果。
5.根据权利要求4所述的一种微弱目标的多帧相参积累检测方法,其特征在于,采用递归运算,在MRFT域对K帧脉冲压缩后信号的帧内相参积累结果进行帧间信号处理,递归运算的公式为
Ik(i,q)=Gk(i,q)+[Ik-1(itrans,qtrans)]
其中,Ik(i,q)表示MRFT域的帧间积累处理结果,Gk(i,q)表示第k帧帧内相参积累结果,itrans=i-round[v(q)×TF/Δr],qtrans=q,TF为帧周期时间,Δr=c/(2fs),round为四舍五入取整。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116299490A (zh) * | 2023-01-17 | 2023-06-23 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于自适应多普勒滤波-Radon Fourier变换的水声多目标检测方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103344949A (zh) * | 2013-06-18 | 2013-10-09 | 中国人民解放军海军航空工程学院 | 基于Radon-线性正则模糊函数的雷达微弱动目标检测方法 |
CN104502898A (zh) * | 2014-12-09 | 2015-04-08 | 中国民航大学 | 将修正rft和mdcft相结合的机动目标参数估计方法 |
CN107329138A (zh) * | 2017-08-07 | 2017-11-07 | 电子科技大学 | 一种pd雷达距离走动校正与相参积累检测方法 |
CN107561508A (zh) * | 2017-08-24 | 2018-01-09 | 电子科技大学 | 一种用于匀加速运动目标的相参积累检测方法 |
CN108344982A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-07-31 | 成都电科智达科技有限公司 | 基于长时间相参积累的小型无人机目标雷达检测方法 |
CN108519594A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-09-11 | 电子科技大学 | 一种重频间帧间联合积累的多重频雷达检测前跟踪方法 |
CN108549066A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-09-18 | 电子科技大学 | 一种基于尺度rft的宽带雷达高速目标积累检测方法 |
CN110824439A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-02-21 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种雷达目标快速长时间相参积累方法 |
CN111736128A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-10-02 | 西安电子科技大学 | 基于skt-siaf-mscft的相参积累方法 |
-
2021
- 2021-03-10 CN CN202110258549.0A patent/CN113030895B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103344949A (zh) * | 2013-06-18 | 2013-10-09 | 中国人民解放军海军航空工程学院 | 基于Radon-线性正则模糊函数的雷达微弱动目标检测方法 |
CN104502898A (zh) * | 2014-12-09 | 2015-04-08 | 中国民航大学 | 将修正rft和mdcft相结合的机动目标参数估计方法 |
CN107329138A (zh) * | 2017-08-07 | 2017-11-07 | 电子科技大学 | 一种pd雷达距离走动校正与相参积累检测方法 |
CN107561508A (zh) * | 2017-08-24 | 2018-01-09 | 电子科技大学 | 一种用于匀加速运动目标的相参积累检测方法 |
CN108344982A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-07-31 | 成都电科智达科技有限公司 | 基于长时间相参积累的小型无人机目标雷达检测方法 |
CN108519594A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-09-11 | 电子科技大学 | 一种重频间帧间联合积累的多重频雷达检测前跟踪方法 |
CN108549066A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-09-18 | 电子科技大学 | 一种基于尺度rft的宽带雷达高速目标积累检测方法 |
CN110824439A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-02-21 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种雷达目标快速长时间相参积累方法 |
CN111736128A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-10-02 | 西安电子科技大学 | 基于skt-siaf-mscft的相参积累方法 |
Non-Patent Citations (10)
Title |
---|
FENGQIN KAN: "A weak target integration detection scheme based on MSK-LFM Radon-Fourier transform", 《IET CONFERENCE PROCEEDINGS》 * |
J. XU: "Radon-Fourier transform", 《IEEE TRANS. AEROSP. ELECTRON. SYST.》 * |
YONGKUN SONG: "An Improved Radon-Fourier Transform Coherent Integration Method", 《IEEE ACCESS 》 * |
ZHOU, X: "Radar Manuvering Target Detection with Micro motion Compsensation Based on 3DS-RFT", 《2016 CIE INTERNATIONAL CONFERENCE ON RADAR (RADAR)》 * |
吴兆平: "雷达微弱目标检测和跟踪方法研究", 《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
商哲然: "基于改进的快速RFT算法的高速目标检测", 《雷达科学与技术》 * |
蒋千: "高速目标雷达信号长时间积累技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
虞欢: "距离-多普勒坐标系下基于相参积累的TBD算法研究", 《中国电子科学研究院学报》 * |
辛婷婷: "基于速度补偿的SKT-BFT相参积累算法", 《电光与控制》 * |
陈帅霖: "机动微弱目标能量积累检测方法研究", 《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116299490A (zh) * | 2023-01-17 | 2023-06-23 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于自适应多普勒滤波-Radon Fourier变换的水声多目标检测方法 |
CN116299490B (zh) * | 2023-01-17 | 2023-12-05 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于自适应多普勒滤波-Radon Fourier变换的水声多目标检测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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