空中弱小目標長時間相參積累檢測技術研究.pdf

1、隨著隱身技術和飛行器技術的發(fā)展，出現(xiàn)了大量以“遠距離、低可觀測、高機動性”為代表的空中弱小目標。這些目標的共同點在于：目標的信雜比/信噪比很低，使得傳統(tǒng)檢測算法失效。因此，如何對此類目標進行增強并實現(xiàn)有效檢測，已成為雷達信號處理領域中的一個研究熱點。長時間相參積累技術是一種有效的弱小目標增強方法，即通過較長的積累時間，增加可接收的目標回波能量，達到用時間換取能量的目的。然而在長時間積累過程中，由于目標的高速運動和機動飛行，目標回波會發(fā)生

2、“跨多普勒、跨距離、跨波束走動”的三跨現(xiàn)象。如果不能將分散于不同距離/多普勒/波束單元的目標回波能量較好地積累起來，就無法有效改善雷達對弱小目標的檢測性能。本論文針對雷達弱小目標的積累增強問題，開展了跨多普勒、跨距離、跨波束走動的補償算法研究。主要內容包括：
　　1、提出了一種跨多普勒走動補償算法。當雷達工作于高脈沖重復頻率模式下且在一定的觀測時間內，勻加速目標的回波經(jīng)過脈沖壓縮后集中于同一距離單元內。將回波信號變換到距離-多普勒

3、二維頻率域，通過對加速度搜索并構造多普勒域相位補償函數(shù)，對回波信號進行跨多普勒走動補償，使多普勒補償后的積累輸出譜峰集中于同一個多普勒通道。仿真實驗表明，在不同輸入信噪比情況下，相位補償相參積累算法的檢測性能優(yōu)于未補償?shù)姆e累算法；而在相同信噪比情況下，相位補償相參積累算法的接收機工作特性曲線也好于未補償?shù)姆e累算法。因此，該方法可以有效提高雷達對跨多普勒走動弱小目標的檢測能力。
　　2、針對徑向勻速運動目標長時間積累過程中的跨距離走

4、動問題，提出了一種坐標旋轉變換（AR：Axis Rotation）的跨距離走動補償方法。在對勻速目標回波分布特征進行分析的基礎上，將目標回波快時間-慢時間域的二維距離走動補償問題轉變?yōu)樽鴺诵D角度的一維搜索問題，即通過簡單的坐標旋轉變換操作，以較低的計算復雜度將原坐標系中分布于不同距離單元的目標回波變換到新坐標系下同一距離單元中，并在此基礎上通過運動目標檢測算法（MTD：Moving Target Detection）對運動目標進行檢測

5、和參數(shù)估計。隨后，針對AR-MTD算法中存在的坐標變換誤差對回波相位的影響、新坐標系下多普勒頻率及分辨率隨坐標旋轉角度變化等問題進行了分析，并提出了基于改進坐標旋轉變換的MTD算法（IAR-MTD：Improved AR-MTD），有效地克服了上述問題。仿真實驗表明，對于徑向勻速運動弱小目標，IAR-MTD能提高雷達威力、提高可檢測距離及改善對弱目標的檢測性能；與MTD、Radon傅里葉變換和基于Keystone變換MTD算法相比，IA

6、R-MTD具有較好的積累性能及較低的計算復雜度。同時，IAR-MTD可以被視為一種MTD的改進算法并可應用于現(xiàn)有的MTD雷達系統(tǒng)。
　　3、針對徑向勻加速運動目標同時出現(xiàn)跨距離徙動、跨多普勒走動問題，將改進的坐標旋轉變換和分數(shù)階傅立葉變換（FRFT：Fractional Fourier Transform）相結合，提出了IAR-FRFT算法。該方法采用改進的坐標旋轉變換消除了距離走動、減輕了距離彎曲的影響，并通過FRFT實現(xiàn)相參積

7、累。通過引入等效多普勒頻率的概念，增加了相參積累時間，提高了多目標檢測的自由度。仿真實驗表明，和二次二階Keystone變換相比，由于FRFT可以通過快速傅里葉變換實現(xiàn)且不需插值，因此IAR-FRFT具有更低的計算復雜度；和FRFT相比較，IAR-FRFT具有更長的相參積累時間和積累增益；而且IAR-FRFT可以通過距離、多普勒頻率和多普勒調頻率來分辨和檢測多個運動目標。針對變速運動或轉彎機動目標在積累過程中同時發(fā)生跨距離/多普勒徙動的

8、問題，將改進的坐標旋轉變換和離散chirp傅立葉變換（DCFT：Discrete chirp-Fourier Transform）相結合，提出了IAR-DCFT算法和多距離單元聯(lián)合的IAR-DCFT算法（MR-IAR-DCFT：Multi-Range-cell IAR-DCFT）。IAR-DCFT算法是針對經(jīng)過改進坐標旋轉變換后目標回波處于同一距離單元的情況，是MR-IAR-DCFT算法的特例。而MR-IAR-DCFT算法是IAR-DC

9、FT算法的一般形式，即當目標回波經(jīng)改進坐標旋轉變換后，因距離彎曲使得回波仍然分布于相鄰幾個距離單元的情況，則在進行DCFT變換后，通過滑窗操作將分散于不同距離單元的積累輸出再次積累起來。因此， MR-IAR-DCFT算法可以有效地消除長時間相參積累過程中的距離/多普勒徙動問題。仿真實驗表明， IAR-DCFT是一種最優(yōu)的估計器和檢測器；而且IAR-DCFT和MR-IAR-DCFT能有效增加相參積累時間、提高相參積累增益，算法可以通過多個

10、自由度（初始位置、等效徑向速度、初始徑向速度、初始加速度和初始加加速度）實現(xiàn)多目標檢測和分辨。
　　4、針對相控陣雷達體制高速運動目標容易發(fā)生跨波束走動問題，提出了兩種多波束聯(lián)合的相參積累算法。為了實現(xiàn)跨波束弱小目標積累檢測問題，本論文首先提出了一種三維時間模型，即將時間劃分為快時間、慢時間和波束時間三個部分。隨后在三維時間模型的基礎上，提出了三維目標回波信號模型。而且為了估計目標的切向速度，在多普勒頻率基礎上，提出了切向多普勒頻

11、率這一新概念，為目標切向速度估計提供了一種潛在的途徑。以此為基礎，考慮到相控陣雷達的多波束工作模式包含時分多波束（TSMB：Time-Shared Multi-Beam）和空分多波束（SSMB：Space-Shared Multi-Beam）兩種模式,分別提出了基于時分多波束的多波束聯(lián)合相參積累算法（MBACIA-TSMB：Multi-Beam Associated Coherent Integration Algorithm base

12、d on TSMB）和基于空分多波束的多波束聯(lián)合相參積累算法（MBACIA-SSMB：Multi-Beam Associated Coherent Integration Algorithm based on SSMB）。這兩種算法都可以消除回波在波束間的走動，并對處于同一波束內的目標回波進行相參積累及目標運動參數(shù)估計。仿真實驗表明，MBACIA-SSMB的檢測性能優(yōu)于MBACIA-TSMB，但這種優(yōu)勢是以增加系統(tǒng)復雜度為代價的。因此，