近程毫米波LFM探測的數(shù)據(jù)處理與目標識別研究.pdf

1、毫米波線性調(diào)頻連續(xù)波（LFMCW）雷達以其距離分辨率高、發(fā)射功率低、無距離盲區(qū)等優(yōu)點，在近程探測領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。本文依托實際工程項目，對近程毫米波LFMCW雷達距離速度耦合問題、高分辨率一維距離像以及目標分類識別算法等進行了研究，并研制了一套目標識別器以實現(xiàn)信號的實時處理。
　　首先，在分析LFMCW雷達工作原理和差拍信號特點的基礎(chǔ)上，對LFMCW雷達的距離速度耦合問題進行了研究;重點分析了MTD技術(shù)、基于正負調(diào)頻斜率的速

2、度估計技術(shù)和MTD-頻域配對法等距離速度去耦合方法;詳細討論了它們的優(yōu)缺點，最終選擇基于正負調(diào)頻斜率的速度估計技術(shù)來消除距離速度耦合問題;仿真結(jié)果驗證該方法的有效性。
　　其次，在分析LFMCW雷達一維距離像成像原理的基礎(chǔ)上，對提高LFMCW雷達一維距離像的測距精度的方法進行了研究;著重分析了補零法、Chirp-Z變換法以及多相濾波結(jié)構(gòu)的Zoom-FFT法等提高測距精度的方法;詳細討論了這些算法的運算量和實現(xiàn)的難易程度，最終選擇補

3、零法作為后端處理器實時實現(xiàn)的算法;針對目標運動對LFMCW雷達一維距離像的影響，給出了基于正負調(diào)頻斜率的一維距離像的速度補償方法;仿真結(jié)果驗證該方法是有效的。
　　再次，討論了LFMCW雷達一維距離像的姿態(tài)敏感性、平移敏感性和幅度敏感性等問題，給出了相應(yīng)的預(yù)處理方法;針對方位敏感性問題給一維距離像用于目標識別帶來的影響，給出了平均距離像的預(yù)處理方法;仿真結(jié)果驗證該方法是有效的;重點研究了基于散射中心的目標特征提取的方法，分析了線性

4、判決函數(shù)對提取的目標特征進行分類識別的效果;仿真結(jié)果驗證該目標識別算法的有效性。
　　最后，研究了LFMCW雷達目標識別器的軟硬件實現(xiàn)。硬件設(shè)計方面，根據(jù)信號處理要求，選擇FPGA作為目標識別器的處理器芯片，并按功能將其劃分為數(shù)據(jù)采集部分和信號處理部分，重點對各個模塊電路進行了詳細的設(shè)計。軟件實現(xiàn)方面，重點研究了數(shù)據(jù)采集部分的NandFlash控制，信號處理部分的目標識別算法實現(xiàn)，并對每個子模塊進行了仿真。最終通過上位機軟件的配合