CN115856810A - 一种密集偏扫的降低最小可检测速度的方法及电子设备 - Google Patents
一种密集偏扫的降低最小可检测速度的方法及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115856810A CN115856810A CN202211178495.8A CN202211178495A CN115856810A CN 115856810 A CN115856810 A CN 115856810A CN 202211178495 A CN202211178495 A CN 202211178495A CN 115856810 A CN115856810 A CN 115856810A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target
- speed
- minimum
- noise
- clutter
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 44
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 42
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 14
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 5
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 abstract description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 17
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 11
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 7
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 3
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 2
- 238000003657 Likelihood-ratio test Methods 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明公开了一种密集偏扫的降低最小可检测速度的方法及电子设备,包括:根据雷达对应的发射方向图确定零点波束宽度;在零点波束宽度内,对接收波束和/或发射波束同时进行多次偏扫,针对每一次偏扫包括:计算处于主瓣杂波区目标的功率;计算杂波剩余功率;根据目标的功率和杂波剩余功率计算信杂噪比;从所有信杂噪比中获取最大的信杂噪比,判断最大的信杂噪比是否大于或等于目标检测门限,若最大的信杂噪比大于或等于目标检测门限,根据零点波束宽度可计算偏扫后的最小可检测速度,否则获取当前可检测的目标速度的最小值作为最小可检测速度。本发明提高了低速目标的检测性能,无需补偿校正,***自由度小,需要的i.i.d.样本少,应用性强。
Description
技术领域
本发明属于雷达目标检测技术领域,具体涉及一种密集偏扫的降低最小可检测速度的方法及电子设备。
背景技术
在雷达运动目标检测中,低速目标检测是其一部分。低速目标速度低的原因往往有两个:一个是因为目标本身速度就很低,例如直升机、旋翼无人机;另一个是因为速度方向与视线之间的夹角的余弦值很低,导致径向速度很低,例如垂直向上发射的导弹,其初始速度本身就很低,再加上飞行方向主要向上,使得径向速度更低。
最小可检测速度(Minimum Detectable Velocity,简称MDV)是目标检测中的一个重要指标。最小可检测速度是指雷达所能检测到的目标的最小的径向速度,它表示了雷达***对低速运动目标检测的能力,给出了可检测运动目标速度范围的下界。当目标的径向速度低于MDV时,目标会湮没在主瓣杂波中,无法检测,也不利于后续测角、跟踪等工作。降低MDV使得目标具有较小径向速度,可以进入旁瓣杂波区,容易被检测到。降低MDV,就是在一定***资源约束的条件下,提高雷达***对低速目标的输出信杂噪比(Signal toClutter and Noise Ratio,简称SCNR),从而使更低速度的目标也满足检测要求。其方法可以是优化***的工作模式和工作参数,也可以是采用提高***杂波抑制效果的信号处理技术。目前对MDV的研究主要集中在机载雷达工作在MIMO体制下,比如DOI号为10.7642/j.issn.1674-5620.2014-06-0535-06,名称为《脉冲雷达凝视模式下低轨碎片相对运动特征分析》的文献(钟笑雨等著),研究了脉冲多普勒(Pulse Doppler,简称PD)雷达工作在凝视模式下的特性,由此衍生出PD雷达工作在凝视模式下可以降低MDV。凝视工作模式又称驻留模式,具有获得更多的脉冲数、增大数据率、可以同时完成多种功能、可以进行长时间相参积累等特点。通过长时间相参积累,会增大相干积累脉冲数,增大多普勒滤波器的分辨能力。在进行PD处理时,多普勒滤波器的分辨能力增大,会使MDV变小。同样,在进行空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,简称STAP)时,增大相干积累脉冲数,也就是增加***的自由度,***自由度越高,STAP处理后形成的杂波凹口就越窄,也就对应降低了MDV。
但是,PD雷达工作在凝视模式下,且通过长时间做相参积累来降低MDV,但是长时间相参积累过程中会受到比如跨距离单元走动现象、跨多普勒单元走动现象、跨越波束现象等的影响,使得在做相参积累时需要进行补偿校正;同时,长时间积累会降低算法的实时性,应用性不强,且***自由度过大,需要的独立同分布(Independent and IdenticalDistribution,简称i.i.d.)的样本也随之增多,使得工程上实现较为麻烦。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题,本发明提供了一种密集偏扫的降低最小可检测速度的方法及电子设备。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现:
第一方面,本发明实施例提供了一种密集偏扫的降低最小可检测速度的方法,包括:
根据雷达对应的发射方向图确定零点波束宽度;
在所述零点波束宽度内,对接收波束和/或发射波束同时进行多次偏扫,针对每一次偏扫包括:计算处于主瓣杂波区目标的功率;计算杂波剩余功率;根据所述目标的功率和所述杂波剩余功率计算信杂噪比;
从所有信杂噪比中获取最大的信杂噪比,判断所述最大的信杂噪比是否大于或等于目标检测门限,若所述最大的信杂噪大于或等于所述目标检测门限,则根据所述零点波束宽度计算偏扫后的最小可检测速度,否则获取当前可检测的目标速度的最小值作为最小可检测速度。
在本发明的一个实施例中,计算处于主瓣杂波区目标的功率公式表示为:
其中,pti表示第i次偏扫计算的处于主瓣杂波区目标的功率,pmax表示雷达发射机的峰值功率,Gt表示发射增益,Gr表示接收增益,Gi表示第i次偏扫的天线方向图增益,λ表示波长,σt表示目标的RCS,τB表示时宽带宽积,τ表示脉冲宽度,B表示带宽,R表示目标到雷达的距离,Ln表示***损耗。
在本发明的一个实施例中,计算杂波剩余功率包括:
计算处于主瓣杂波区目标的多普勒频率;
利用PD处理方法,根据所述目标的多普勒频率计算杂波剩余功率。
在本发明的一个实施例中,计算杂波剩余功率包括:
计算处于主瓣杂波区目标的多普勒频率;
利用STAP处理方法,根据所述目标的多普勒频率计算杂波剩余功率
在本发明的一个实施例中,根据所述目标的功率和所述杂波剩余功率计算信杂噪比公式表示为:
其中,SCNRoi表示第i次偏扫对应的信杂噪比,pti表示第i次偏扫对应的目标的功率,pci表示第i次偏扫对应的杂波剩余功率。
在本发明的一个实施例中,根据所述零点波束宽度计算偏扫后的最小可检测速度,包括:
根据所有信杂噪比确定在所述零点波束宽度内的不可检测区域;
将所述零点波束宽度的下限对应的不可检测区域上下边界的速度确定为可检测的所述最小正速度和所述最小负速度。
在本发明的一个实施例中,根据零点波束宽度确定可检测的最小正速度和最小负速度,包括:
根据所有信杂噪比确定在所述零点波束宽度对应的速度;
将所述零点波束宽度的下限对应的速度确定为可检测的所述最小正速度和所述最小负速度。
在本发明的一个实施例中,根据所述最小正速度和所述最小负速度计算偏扫后的所述最小可检测速度公式表示为:
其中,MDV表示所述最小可检测速度,vh表示所述最小正速度,vl表示所述最小负速度。
在本发明的一个实施例中,所述雷达为机载相控阵单基雷达。
第二方面,本发明实施例提供了一种电子设备,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,所述处理器、所述通信接口、所述存储器通过所述通信总线完成相互的通信;
所述存储器,用于存放计算机程序;
所述处理器,用于执行所述存储器上所存放的程序时,实现上述任一所述的密集偏扫的降低最小可检测速度的方法的步骤。
本发明的有益效果:
本发明提出的密集偏扫的降低最小可检测速度的方法,是一种降低最小检测速度的新思路,在多普勒域中,目标进入旁瓣杂波区即容易检测,目标能否检测与目标在主瓣杂波中的方位角和目标的径向速度有关,由于目标的角度未知,通常波束只指向固定位置,无法得到最好的检测效果,因此本发明实施例提出对接收波束和/或发射波束同时进行多次偏扫,提高多普勒滤波器的搜索精度,使目标在波束主瓣中的相对位置改变,目标进入旁瓣杂波区所需的径向速度变小,MDV随之变小,基于上述理论支撑,并从MDV定义出发,在一定的虚警概率条件下,信号处理后得到的输出信杂噪比大于或等于***要求的检测概率所需的输出信杂噪比,此时的最小目标速度称为MDV,则本发明实施例提出的方法实时根据每一次偏扫中计算得到的主瓣杂波区目标的功率和杂波剩余功率来计算信杂噪比,根据信杂噪比与目标检测门限的比较结果判断是否存在目标,对于存在目标的情况,根据零点波束宽度实时计算偏扫后的MDV,此时计算得到的MDV较小,从而提高低速目标的检测性能。相比于现有其他方法,本发明实施例具有良好实时性,不受“三跨”现象的影响,无需进行补偿校正过程,且***自由度小,需要的i.i.d.样本少,降低了运算量,使得算法的实时性高,应用性强,实际工程中可以采用一种设备量小、运算量小、实时性好的降低MDV的方法。
以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。
附图说明
图1是本发明实施例提供的目标在波束主瓣的位置示意图;
图2是本发明实施例提供的最小可检测速度的检测原理示意图;
图3是本发明实施例提供的一种密集偏扫的降低最小可检测速度的方法的流程示意图;
图4是本发明实施例提供的N=64时主波束指向法线方向时的发射方向图示意图;
图5(a)~图5(c)是本发明实施例提供的不偏扫,以及PD处理后的接收偏扫和发射接收偏扫对应输出SCNR结果示意图;
图6(a)~图6(c)是本发明实施例提供的不偏扫,以及PD处理后的接收偏扫和发射接收偏扫对应检测结果示意图;
图7(a)~图7(b)是本发明实施例提供的单波位长时间驻留下PD处理后的SCNR结果、检测结果示意图;
图8是本发明实施例提供的N=32时主波束指向法线方向时的发射方向图;
图9(a)~图9(c)是本发明实施例提供的不偏扫,以及PD处理后的接收偏扫和发射接收偏扫对应输出SCNR结果示意图;
图10(a)~图10(c)是本发明实施例提供的不偏扫,以及PD处理后的接收偏扫和发射接收偏扫对应检测结果示意图;
图11(a)~图11(b)是本发明实施例提供的单波位长时间驻留下PD处理后的SCNR结果、检测结果示意图;
图12是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述,但本发明的实施方式不限于此。
由于目标运动,目标的多普勒频率和它本地的地杂波的多普勒频率存在差异。目标的多普勒频率仍然留在主瓣杂波区,还是已经进入旁瓣杂波区,与目标的方位角及目标具有的径向速度有关,当然也和波束主瓣的指向有关。也就是说,目标的方位角决定目标在主瓣中的位置,也决定了在多普勒域目标是否容易脱离主瓣杂波区。以左侧阵为例:如果目标在主瓣中位置靠左,则目标具有负的径向速度时容易进入旁瓣杂波区;如果目标在主瓣中位置靠右,则目标具有正的径向速度时容易进入旁瓣杂波区。如图1所示,粗线条的波束代表波束1,细线条的波束代表波束2,目标相对于波束1位于中心位置,目标相对于波束2位于靠左位置。当目标相对位置靠左时目标具有一个相对小的负的径向速度就能够进入旁瓣杂波区,而当目标相对位置在中心时则需要相对大的或负或正的径向速度才能进入旁瓣杂波区。这就说明,波束主瓣指向是目标是否进入旁瓣杂波区的重要因素。
考虑到目标的角度是未知的,传统的接收波束与发射波束同方向不足以满足更好的检测性能,采用上述原理,则需要对接收波束或发射波束和接收波束同时在较小的波束宽度内密集偏扫,使得波束主瓣指向改变。如图2所示,粗线条表示偏扫前,细线条表示偏扫后,可见,偏扫后,由于波束指向的改变,主瓣杂波区的位置会改变,原来位于主瓣杂波区边缘的目标会直接进入旁瓣杂波,原来位于主瓣杂波中心的目标会位于主瓣杂波区边缘。这样会使得多普勒滤波器的中心频率改变,提高多普勒滤波器的搜索精度,增大其分辨能力,降低MDV。与此同时,当目标未处于波束中心时,目标功率会下降,目标所对应多普勒通道的杂波剩余功率也会因为主瓣杂波角度对应的多普勒频率未在多普勒滤波器的中心而下降很多,输出SCNR会提高。此时,目标具有足够小的径向速度时也会进入旁瓣杂波区,MDV也会相应降低。
下面通过广义似然比检测(Generalized Likelihood Ratio Test,简称GLRT)给出本发明实施例提出方法的理论依据。
通常用二元假设检验模型描述雷达对目标的检测问题,在假设条件H0下,目标不存在;在假设条件H1下,目标存在。对应在H0和H1条件下,雷达接收机接收到的K个脉冲信号下对应的输出信号可以表示为:
其中,rnK表示第n个阵元第k个脉冲信号下对应的输出信号,n取值为1~N,N表示阵元数,k取值为1~K,K表示脉冲数,ank第n个阵元第k个脉冲下的目标复幅度,s表示目标的空时导向矢量,c表示杂波分量,n表示噪声分量。
令ξ=[θ,vr]T为目标的方位角和径向速度。在H0和H1条件下的接收信号的联合概率密度函数分别表示为:
其中,R为杂波加噪声协方差矩阵,(·)H表示共轭转置操作,(·)-1表示求逆操作。此时,GLRT可以公式表示为:
其中,表示似然比检测值,ζ表示目标检测门限,a=[a11,L,aNK]T,max(·)表示从a中选择联合概率密度值最大的。将公式(2)、(3)代入公式(4),对/>关于系数ank求导,令其为零,解得对任意的和vr,ank在H1条件下的最大似然估计值公式表示为:
将公式(5)代入θ公式(4),化简可得:
在偏扫情况下,目标空时导向矢量公式表示为:
s'=s+δ (7)
显然,|(s+δ)HR-1r|2>|sHR-1r|2,对公式(8)的分母取最小值,令L(δ)=(s+δ)HR-1(s+δ),求公式(8)关于δ的最小值。对公式(8)关于δ求导并令其导数为零,解得δ的最大似然估计值为:
将公式(9)代入公式(8),可得偏扫后的待检测量公式表示为:
基于上述分析,本发明实施例提出了一种降低最小检测速度的新思路,请参见图3,本发明实施例提供了一种密集偏扫的降低最小可检测速度的方法,具体包括以下步骤:
S10、根据雷达对应的发射方向图确定零点波束宽度。
本发明实施例优选应用于机载相控阵单基雷达,根据机载相控阵单基雷达相关参数,比如阵元数、阵元间距、波长、主波束的方位角等可以构建对应的发射方向图,这里不考虑俯仰角,只考虑方位角,构建的发射方向图公式表示为:
其中,N表示阵元数,d表示阵元间距,θ表示主波束的方位角,θ0表示主波束的初始方位角,λ表示波长。
利用现有方法,根据雷达对应的发射方向图确定零点波束宽度,这里零点波束宽度具体为第一零点波束宽度,记为Δθ。
对接收波束和/或发射波束同时进行多次偏扫,形成密集偏描,针对每一次偏扫,包括:
S20、计算处于主瓣杂波区目标的功率。
本发明实施例提供了一种可选方案,由雷达方程计算第i次偏扫下,处于主瓣杂波区目标的功率公式表示为:
其中,pti表示第i次偏扫计算的处于主瓣杂波区目标的功率,pmax表示雷达发射机的峰值功率,Gt表示发射增益,Gr表示接收增益,Gi表示第i次偏扫的天线方向图增益,λ表示波长,σt表示目标的雷达散射截面积(Radar Cross Section,简称RCS),τB表示时宽带宽积,τ表示脉冲宽度,B表示带宽,R表示目标到雷达的距离,Ln表示***损耗。
S30、计算杂波剩余功率。
本发明实施例提供了一种可选方案,计算处于主瓣杂波区目标的多普勒频率;利用PD处理方法,根据目标的多普勒频率计算杂波剩余功率。具体地:
在每一次偏扫情况下,雷达接收机接收的回波数据经过PD处理或STAP处理可以得到每个距离-多普勒单元的杂波剩余功率,简单来说,就是一个距离门和一个多普勒通道就能确定一个杂波剩余功率。距离门可以根据需求设置,多普勒通道根据目标的多普勒频率计算,多普勒频率除以多普勒分辨率可以算出多普勒通道,有了距离门和多普勒通道可以计算第i偏扫情况下的杂波剩余功率pci。
进一步地,经发明人研究发现,在偏扫情况,PD处理比不偏扫情况有更好的检测结果,但是,由于PD处理对杂波的抑制效果不好,会使得目标处于部分方位处输出的SCNR降低,比如当目标位于主瓣边缘时,其相对于主波束方向的目标功率降低,会导致其无法检测,效果反而不如单波位下短时间驻留即不偏扫的情况。为了获取更好的检测结果,本发明实施例提供了另一种可选方案,计算处于主瓣杂波区目标的多普勒频率;利用STAP处理方法,根据目标的多普勒频率计算杂波剩余功率,比如本发明实施例可以采用现有扩展因子化方法(Extended Factor Approach,简称EFA)计算杂波剩余功率,在此不再赘述详细的计算过程。
S40、根据目标的功率和杂波剩余功率计算信杂噪比。
本发明实施例提供了一种可选方案,根据目标的功率pti和杂波剩余功率pci计算输出信杂噪比SCNRoi公式表示为:
其中,SCNRoi表示第i次偏扫对应的信杂噪比,pti表示第i次偏扫对应的目标的功率,pci表示第i次偏扫对应的杂波剩余功率。
S50、从所有信杂噪比中获取最大的信杂噪比,表示为:
max(SCNRo1,SCNRo2,...,SCNRoI) (14)
判断最大的信杂噪比是否大于或等于目标检测门限,若最大的信杂噪大于或等于目标检测门限,表明存在目标,目标检测门限可以为经验值设置,也可以根据虚警概率、检测概率计算得到,则:
S60、根据零点波束宽度计算偏扫后的最小可检测速度。
本发明实施例提供了一种可选方案,根据零点波束宽度计算偏扫后的最小可检测速度,包括:根据零点波束宽度确定可检测的最小正速度和最小负速度;根据最小正速度和最小负速度计算偏扫后的最小可检测速度。可见,对于每一信杂噪比计算过程中,都对应存在一组[θ,vr],即通过信杂噪比可以确定零点波束宽度对应的速度,本发明实施例优选根据所有信杂噪比确定在零点波束宽度内的不可检测区域;将零点波束宽度的下限对应的不可检测区域上下边界的速度确定为可检测的最小正速度和最小负速度。
对应的,根据最小正速度和最小负速度计算偏扫后的最小可检测速度公式表示为:
其中,MDV表示最小可检测速度,vh表示最小正速度,vl表示最小负速度。
若最大的信杂噪小于目标检测门限,表明不存在目标,则:
S70、获取当前可检测的目标速度的最小值作为最小可检测速度。
至此完成本发明实施例提出的密集偏扫的降低最小可检测速度的方法的全过程。
为了验证本发明实施例提供的密集偏扫的降低最小可检测速度的方法的有效性,进行以下实验进行验证。
1.实验仿真参数
在本实验中,搭载在高度为8000m的匀速飞行平台上的雷达为机载相控阵单基雷达,天线为阵元数N=64的水平均匀正侧等距线阵,一个相干处理间隔内包含K=90个相干脉冲,***带宽B为2.5MHz,平台速度为200m/s,雷达脉冲重复频率为4000Hz。主波束指向和阵面法线夹角为90°,目标RCS为1m2,检测门限为9.95dB,此时检测概率pd=0.8,虚警概率pfa=10-3。
2、仿真结果分析
请参见图4,图4给出了主波束为90°时的天线发射方向图,从图中可以得到主瓣对应方位角的范围为[88.2°,91.8°],零点波束宽度Δθ为3.6°,取偏扫角度步长θi为0.45°。
请参见图5(a)~图5(c)所示,图5(a)给出了PD处理后的不偏扫情况下输出SCNR的仿真结果,实验中设计目标在143号距离门内,输出的SCNR由目标的功率与杂波剩余功率之比求得。目标的功率只与方位角有关,方位角为90°时目标的功率最强,越远离90°目标的功率越小,目标对应多普勒通道的杂波剩余功率与方位角和目标的径向速度有关。可以看出,当目标速度为0m/s,方位角为90°时,输出的SCNR最小,这是因为此时目标不具有多普勒频移,湮没在杂波中。当速度相同时,方位角越靠近90°,输出SCNR越大;方位角相同时,速度绝对值越大,输出SCNR越大。接着按照接收波束偏扫,发射与接收波束引入偏扫的两种情况仿真,以0.45°为偏扫角度步长,左右偏扫各8次,加上不偏扫,对9次结果取最大值:由图5(b)可以看出,当进行接收波束偏扫时,输出SCNR相较于不偏扫时变大,这是因为偏扫会提高多普勒滤波器的搜索精度,改变目标的相对位置,使得目标更容易进入旁瓣杂波区,再者,某一位置的目标偏离法线方向使得目标的功率下降,偏扫后,杂波剩余功率也下降,且杂波剩余功率下降得多,所以输出SCNR增大;而由图5(c)可以看出,当进行发射波束与接收波束同时偏扫时,输出SCNR相较于前面两种情况都变大。
得到输出SCNR后,取合适的目标检测门限,得到最终的二值图,计算MDV,如图6(a)~图6(c)所示。图中两侧灰色区域为可以检测到的区域,即输出SCNR大于等于检测门限,图中中间黑色区域为不可检测区域,即输出SCNR小于检测门限,可以通过不可检测区域上下边界确定零点波束宽度内每一次偏扫对应的速度,这里将零点波束宽度的下限对应的不可检测区域上下边界的速度确定为可检测的最小正速度和最小负速度,比如图6(a)最左侧方位角对应的不可检测区域上界的速度确定为可检测的最小正速度,不可检测区域下界的速度确定为可检测的最小负速度。中间黑色区域纵向的宽度为MDV的两倍,边缘处的凹凸不平是因为噪声的起伏。由图6(a)可以看出,不偏扫情况下目标处于主瓣中心靠左的位置所得的最小可检测的负速度与正速度与靠右时的相等,所得MDV=20.00m/s;由图6(b)可以看出,当目标处于主瓣中心靠左的位置时,接收偏扫提高输出SCNR,使得最小可检测正速度得到改善,同理,当目标处于主瓣中心靠右的位置时,最小可检测负速度得到改善,计算得到的MDV=17.83m/s;同理,由图6(c)可以看出,发射与接收波束都偏扫下的MDV=14.56m/s。与不偏扫情况相比,接收偏扫、发射接收都偏扫下的MDV变小。
上述仿真中,每个波位的驻留时间相对较短,为22.5ms。下面对单波位长时间驻留的情况进行仿真对比,因为一共有9个波位,所以驻留时间取202.5ms,对应脉冲数为810,目标的功率也相应扩大9倍,结果如图7(a)~图7(b)所示,可以看出,此时相干积累脉冲数变大,目标的功率相应增大,但同时对杂波也有很强的积累效应,目标的功率、杂波剩余功率同时变强。
请参见图8,图8给出了阵元数N=32,主波束为90°时的发射方向图,可得主瓣对应方位角的范围为[86.4°,93.6°],零点波束宽度Δθ为7.2°,取偏扫步长θi为0.9°。
请参见图9(a)~图9(c)所示,给出了STAP处理后不偏扫情况下的输出SCNR结果图,以及接收偏扫下的输出SCNR结果图,以及发射接收都偏扫下的输出SCNR结果图。实验中设计目标在367号距离门内,以0.9°为偏扫角度步长,左右偏扫各8次。由图9(a)中可以看出输出SCNR在相同方位角下,随着速度绝对值的增大而增大;在相同速度下,越远离90°,输出SCNR越小;由图9(b)中可以看出接收偏扫之后,输出SCNR相较于不偏扫时变大,且由于EFA处理会使得主瓣杂波变窄,中间输出SCNR小于0的部分也随之变窄;由图9(c)中可以看出,发射接收偏扫都偏扫之后,相较于前面两种情况的输出SCNR变大的更多。
得到输出SCNR后,取合适的目标检测门限,得到最终的二值图,计算MDV,如图10(a)~图10(c)所示。根据如10(a)所示图像可以算出不偏扫情况下的MDV=15.55m/s。同理,根据如10(b)所示图像可以算出接收波束偏扫下的MDV=8.89m/s,根据如10(c)所示图像可以算出发射与接收波束都偏扫下的MDV=6.67m/s。与不偏扫情况相比,接收偏扫、发射接收都偏扫下的MDV变小。
图11(a)~图11(b)是对单波位长时间驻留的情况进行仿真对比,同图7(a)~图7(b),驻留时间取202.5ms,对应脉冲数为810,目标功率扩大9倍,由图11(a)~图11(b)可以看出,在STAP情况下,提高脉冲数虽然对杂波的积累效应也变强,但EFA处理会得到较好的抑制效果,形成的凹口变窄,***的输出SCNR变高,此时对应的MDV=8.64m/s。单波位下的长时间驻留的结果与多波位下短时间驻留即密集偏扫的结果差距不是很大。
综上所述,本发明实施例提出的密集偏扫的降低最小可检测速度的方法,是一种降低最小检测速度的新思路,在多普勒域中,目标进入旁瓣杂波区即容易检测,目标能否检测与目标在主瓣杂波中的方位角和目标的径向速度有关,由于目标的角度未知,通常波束只指向固定位置,无法得到最好的检测效果,因此本发明实施例提出对接收波束和/或发射波束同时进行多次偏扫,提高多普勒滤波器的搜索精度,使目标在波束主瓣中的相对位置改变,目标进入旁瓣杂波区所需的径向速度变小,MDV随之变小,基于上述理论支撑,并从MDV定义出发,在一定的虚警概率条件下,信号处理后得到的输出信杂噪比大于或等于***要求的检测概率所需的输出信杂噪比,此时的最小目标速度称为MDV,则本发明实施例提出的方法实时根据每一次偏扫中计算得到的主瓣杂波区目标的功率和杂波剩余功率来计算信杂噪比,根据信杂噪比与目标检测门限的比较结果判断是否存在目标,对于存在目标的情况,根据零点波束宽度实时计算偏扫后的MDV,此时计算得到的MDV较小,从而提高低速目标的检测性能。相比于现有其他方法,本发明实施例具有良好实时性,不受“三跨”现象的影响,无需进行补偿校正过程,且***自由度小,需要的i.i.d.样本少,降低了运算量,使得算法的实时性高,应用性强,实际工程中可以采用一种设备量小、运算量小、实时性好的降低MDV的方法。
请参见图12,本发明实施例提供了一种电子设备,包括处理器1201、通信接口1202、存储器1203和通信总线1204,其中,处理器1201、通信接口1202、存储器1203通过通信总线1204完成相互的通信;
存储器1203,用于存放计算机程序;
处理器1201,用于执行存储器1203上所存放的程序时,实现上述密集偏扫的降低最小可检测速度的方法的步骤。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述密集偏扫的降低最小可检测速度的方法的步骤。
对于电子设备/存储介质实施例而言,由于其基本相近于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
尽管在此结合各实施例对本发明进行了描述,然而,在实施所要求保护的本发明过程中,本领域技术人员通过查看说明书及其附图,可理解并实现所述公开实施例的其他变化。在说明书中,“包括”(comprising)一词不排除其他组成部分或步骤,“一”或“一个”不排除多个的情况。相互不同的实施例中记载了某些措施,但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换,都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种密集偏扫的降低最小可检测速度的方法,其特征在于,包括:
根据雷达对应的发射方向图确定零点波束宽度;
在所述零点波束宽度内,对接收波束和/或发射波束同时进行多次偏扫,针对每一次偏扫包括:计算处于主瓣杂波区目标的功率;计算杂波剩余功率;根据所述目标的功率和所述杂波剩余功率计算信杂噪比;
从所有信杂噪比中获取最大的信杂噪比,判断所述最大的信杂噪比是否大于或等于目标检测门限,若所述最大的信杂噪大于或等于所述目标检测门限,则根据所述零点波束宽度计算偏扫后的最小可检测速度,否则获取当前可检测的目标速度的最小值作为最小可检测速度。
3.根据权利要求1所述的密集偏扫的降低最小可检测速度的方法,其特征在于,计算杂波剩余功率包括:
计算处于主瓣杂波区目标的多普勒频率;
利用PD处理方法,根据所述目标的多普勒频率计算杂波剩余功率。
4.根据权利要求1所述的密集偏扫的降低最小可检测速度的方法,其特征在于,计算杂波剩余功率包括:
计算处于主瓣杂波区目标的多普勒频率;
利用STAP处理方法,根据所述目标的多普勒频率计算杂波剩余功率。
6.根据权利要求1所述的密集偏扫的降低最小可检测速度的方法,其特征在于,根据所述零点波束宽度计算偏扫后的最小可检测速度,包括:
根据所述零点波束宽度确定可检测的最小正速度和最小负速度;
根据所述最小正速度和所述最小负速度计算偏扫后的所述最小可检测速度。
7.根据权利要求6所述的密集偏扫的降低最小可检测速度的方法,其特征在于,根据零点波束宽度确定可检测的最小正速度和最小负速度,包括:
根据所有信杂噪比确定在所述零点波束宽度内的不可检测区域;
将所述零点波束宽度的下限对应的不可检测区域上下边界的速度确定为可检测的所述最小正速度和所述最小负速度。
9.根据权利要求1所述的密集偏扫的降低最小可检测速度的方法,其特征在于,所述雷达为机载相控阵单基雷达。
10.一种电子设备,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,所述处理器、所述通信接口、所述存储器通过所述通信总线完成相互的通信;
所述存储器,用于存放计算机程序;
所述处理器,用于执行所述存储器上所存放的程序时,实现权利要求1~9任一所述的密集偏扫的降低最小可检测速度的方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211178495.8A CN115856810A (zh) | 2022-09-26 | 2022-09-26 | 一种密集偏扫的降低最小可检测速度的方法及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211178495.8A CN115856810A (zh) | 2022-09-26 | 2022-09-26 | 一种密集偏扫的降低最小可检测速度的方法及电子设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115856810A true CN115856810A (zh) | 2023-03-28 |
Family
ID=85661169
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211178495.8A Pending CN115856810A (zh) | 2022-09-26 | 2022-09-26 | 一种密集偏扫的降低最小可检测速度的方法及电子设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115856810A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118226388A (zh) * | 2024-05-27 | 2024-06-21 | 中国电子科技集团公司第十四研究所 | 一种天基对空mdv的测试方法及电子设备 |
-
2022
- 2022-09-26 CN CN202211178495.8A patent/CN115856810A/zh active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118226388A (zh) * | 2024-05-27 | 2024-06-21 | 中国电子科技集团公司第十四研究所 | 一种天基对空mdv的测试方法及电子设备 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111308437B (zh) | 一种毫米波mimo交通雷达求熵解速度模糊的方法 | |
CN109946665B (zh) | 基于阵列雷达的获取真实目标的方法 | |
US11340342B2 (en) | Automotive radar using 3D printed luneburg lens | |
CN108761419B (zh) | 基于组合空时主通道自适应处理的低空风切变风速估计方法 | |
US20030142011A1 (en) | Surface wave radar | |
CN105445701B (zh) | Ddma‑mimo雷达目标的单脉冲角度估计方法 | |
CN109188385B (zh) | 杂波背景下的高速微弱目标检测方法 | |
JP5020635B2 (ja) | レーダにおける探索用ブロードビームの使用時の効率的な仰角推定技法 | |
JP2000501839A (ja) | レーダシステムのための追跡方法 | |
US6801156B1 (en) | Frequency-agile monopulse technique for resolving closely spaced targets | |
CN111679266B (zh) | 汽车毫米波雷达稀疏阵列栅瓣虚假目标识别方法及*** | |
CN109655819B (zh) | 一种基于实孔径多普勒波束锐化的杂波抑制三维成像方法 | |
CN111007503A (zh) | 基于频率谱精确定位的运动目标聚焦和定位方法及*** | |
CN115856810A (zh) | 一种密集偏扫的降低最小可检测速度的方法及电子设备 | |
CN105824016B (zh) | 运动平台雷达检测超低空目标的稳健空时自适应处理方法 | |
CN112147593B (zh) | 一种高速密集***物破片目标的四维参数估计方法 | |
CN110940973B (zh) | 一种用于雷达目标检测的角度测量方法及装置 | |
CN109581366B (zh) | 一种基于目标导向矢量失配的离散旁瓣杂波识别方法 | |
CN114428228B (zh) | 高重频和差天线雷达导引头的杂波抑制方法 | |
WO2021196165A1 (zh) | 频率分析方法、装置及雷达 | |
CN113419240A (zh) | 基于双通道sar的动目标检测方法,双通道sar及存储介质 | |
US10845475B2 (en) | Method of measuring azimuth of radar target | |
CN112764019A (zh) | 一种提高低慢小目标搜索雷达空域覆盖的方法 | |
JP3639124B2 (ja) | パルスレーダ装置 | |
CN112986899B (zh) | 一种机载mimo雷达在多径环境下的doa估计方法 |
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 |