樹林環(huán)境下多站低頻地基雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、低頻波段和多站雷達(dá)體制是未來(lái)地基運(yùn)動(dòng)目標(biāo)偵察雷達(dá)系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)：既能夠提高戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的單向透明度，又具有較高的機(jī)動(dòng)靈活性、隱蔽性和生存能力，從而為戰(zhàn)場(chǎng)信息的獲取和戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的掌握提供強(qiáng)有力的信息支撐。本文創(chuàng)新性地結(jié)合“低頻波段”與“多站雷達(dá)”兩者的優(yōu)勢(shì)，基于多站低頻地基雷達(dá)系統(tǒng)重點(diǎn)開展了樹林環(huán)境下隱蔽微弱運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的研究，提出了一系列切實(shí)有效的解決方法，并結(jié)合實(shí)測(cè)與仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證了方法的可行性和有效性。本文取得的研究成果對(duì)提高多站低頻地

2、基雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)性能具有重要理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。
　　本文的主要研究工作可概括如下：
　　1、深入分析與研究了低頻寬帶地基雷達(dá)樹林環(huán)境雜波的統(tǒng)計(jì)特性，為多種樹林環(huán)境雜波的幅度統(tǒng)計(jì)分布特性提供較為準(zhǔn)確的描述模型及相關(guān)估計(jì)參數(shù)。首先，簡(jiǎn)要?dú)w納并推導(dǎo)了幾種適于描述樹林雜波幅度的統(tǒng)計(jì)分布模型及對(duì)應(yīng)的k階矩，探討了相關(guān)的參數(shù)估計(jì)方法和擬合性能評(píng)估準(zhǔn)則，為后續(xù)實(shí)測(cè)雜波數(shù)據(jù)的分析奠定了理論基礎(chǔ)。其次，基于視距（Line-of-Sig

3、ht，LOS）樹林環(huán)境、非視距（Non Line-of-Sight，NLOS）樹林環(huán)境、NLOS樹叢環(huán)境等三種不同樹林環(huán)境下的實(shí)測(cè)雜波數(shù)據(jù)，提出了適合描述不同樹林環(huán)境雜波的統(tǒng)計(jì)分布模型：（1）LOS樹林環(huán)境中，樹干回波是雜波的主要來(lái)源，給LOS樹林雜波帶來(lái)了很長(zhǎng)的拖尾性，因此適合使用具有較長(zhǎng)拖尾的對(duì)數(shù)邏輯斯蒂分布描述。（2）NLOS樹林環(huán)境中，樹籬回波和樹干回波是雜波的主要來(lái)源；且樹籬回波的比重相對(duì)較大，從而造成 NLOS樹林環(huán)境雜波的

4、不均勻性。因此，對(duì)數(shù)邏輯斯蒂分布和G0分布適合描述兼具“拖尾性”和“不均勻性”的NLOS樹林雜波。（3）NLOS樹叢環(huán)境中，樹叢回波是雜波的主要來(lái)源，從而使得NLOS樹叢環(huán)境十分不均勻。因此，G0分布和G分布更適合描述這種極度不均勻區(qū)域的雜波。最后，探討了雜波統(tǒng)計(jì)特性對(duì)目標(biāo)檢測(cè)性能的影響。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和蒙特卡洛分析結(jié)果表明，雜波分布模型估計(jì)得越準(zhǔn)確，則相應(yīng)的目標(biāo)檢測(cè)性能越好。
　　2、從樹林雜波分布統(tǒng)計(jì)特性和先進(jìn)的信號(hào)處理方法兩方面著

5、手，重點(diǎn)開展了樹林環(huán)境下隱蔽微弱地面目標(biāo)檢測(cè)的研究。一方面，提出了一種能適應(yīng)于雜波類型變化的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)（Goodness-of-Fit，GoF）檢測(cè)器，并在對(duì)數(shù)邏輯斯蒂分布雜波背景下驗(yàn)證了其恒虛警率（Constant False Alarm Rate，CFAR）特性。相比傳統(tǒng)CFAR檢測(cè)器，GoF檢測(cè)器在樹林環(huán)境雜波中具有更加顯著的檢測(cè)性能。另一方面，提出了基于距離對(duì)齊的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)指示（Range Alignment based Mov

6、ing Target Indication，RA-MTI）方法和熵權(quán)重非相干積累（Entropy Weighted NoncoherentIntegration，EWNI）算法對(duì)原始回波數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并對(duì)雜波和多徑分量去除后的時(shí)間—距離二維數(shù)據(jù)進(jìn)行Hough變換（Hough Transform，HT）檢測(cè)，從而完成樹林環(huán)境中人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的正確檢測(cè)、軌跡跟蹤和參數(shù)估計(jì)。
　　3、從空間分集增益、幾何增益以及融合準(zhǔn)則三個(gè)角度重點(diǎn)研究

7、比較了多站雷達(dá)和單站雷達(dá)在均勻高斯雜波中的目標(biāo)檢測(cè)性能，突出了多站雷達(dá)在微弱慢速目標(biāo)檢測(cè)方面的優(yōu)勢(shì)。首先建立了均勻高斯雜波背景下的多站雷達(dá)信號(hào)模型，提出并推導(dǎo)得到了基于融合準(zhǔn)則的集中式多站雷達(dá)和分布式多站雷達(dá)的目標(biāo)檢測(cè)器，設(shè)計(jì)了信雜噪比（Signal Clutter Noise Ratio，SCNR）權(quán)重系數(shù)并突出融合準(zhǔn)則對(duì)多站雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)性能的影響。在此基礎(chǔ)上，仿真分析了單/多站雷達(dá)的目標(biāo)檢測(cè)性能，并得到了一些有意義的結(jié)論：（1）多站

8、雷達(dá)能克服單站雷達(dá)中存在的目標(biāo)RCS起伏性和“低/盲速區(qū)域”問(wèn)題，空間分集增益和幾何增益的引入有效提升了目標(biāo)檢測(cè)性能，因此多站雷達(dá)在微弱慢速目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域中有廣闊的應(yīng)用前景。（2）集中式多站雷達(dá)比分布式多站雷達(dá)具有更好的目標(biāo)檢測(cè)性能，但這種性能的提升是以系統(tǒng)復(fù)雜度和計(jì)算復(fù)雜度為代價(jià)的。（3）在融合中心進(jìn)行信息融合聯(lián)合處理時(shí)，相比均等權(quán)重系數(shù)的多站雷達(dá)，SCNR權(quán)重系數(shù)的多站雷達(dá)對(duì) SCNR較大的雙站單元信息賦予更大的權(quán)重，從而有利于多站雷

9、達(dá)目標(biāo)檢測(cè)性能的提升。
　　4、深入研究了多站雷達(dá)系統(tǒng)的目標(biāo)分辨性能和目標(biāo)參數(shù)估計(jì)性能的評(píng)估和優(yōu)化。首先，從單/雙站模糊函數(shù)出發(fā)，并綜合考慮發(fā)射信號(hào)的波形、多站雷達(dá)的幾何配置以及各個(gè)雷達(dá)接收站數(shù)據(jù)權(quán)重系數(shù)的選取對(duì)多站雷達(dá)系統(tǒng)性能的影響，完善并改進(jìn)了多站模糊函數(shù)。建立統(tǒng)一的直角坐標(biāo)系并選取目標(biāo)的位置坐標(biāo)參數(shù)作為自變量，從而完善了多站雷達(dá)系統(tǒng)性能的評(píng)估。其次，基于克拉美勞下限（Cramér-Rao Lower Bound，CRLB）和