FFT技术在多普勒雷达测量末敏子弹落速中的应用
雷达fft的速度精确测量方法 -回复
雷达fft的速度精确测量方法-回复雷达FFT的速度精确测量方法是通过利用傅立叶变换的频率解析能力来测量目标的运动速度。
本文将从雷达基本原理、频率测量原理、FFT算法、噪声和杂波的处理以及精确测量方法等方面进行详细介绍。
一、雷达基本原理雷达是利用电磁波的反射原理来测量目标位置和速度的无线电设备。
它通过发送连续波或脉冲信号，并接收目标回波信号，通过信号的时间延迟和频率变化来计算出目标的位置和运动状态。
二、频率测量原理当雷达波与运动的目标相遇时，回波信号的频率会发生变化。
因为回波信号相对于发射信号存在多普勒效应。
多普勒效应是指当目标相对于雷达静止时，回波信号的频率与发射信号频率相同；而当目标向雷达靠近或远离时，回波信号的频率会分别增加或减少。
三、FFT算法快速傅立叶变换(FFT)是一种用于将时域信号转换为频域信号的算法。
它可以将周期性信号的频率谱进行分析。
在雷达应用中，FFT可以将接收到的回波信号变换为频谱，从而提取出目标的频率信息。
四、噪声和杂波的处理在雷达测量中，噪声和杂波都会对频率测量结果产生影响。
对于噪声的处理，可以通过信号滤波和信噪比的提高来减小其影响。
而对于杂波的处理，则需要对杂波的性质进行分析和建模，并采用相应的滤波和抑制算法进行处理。
五、雷达FFT的速度精确测量方法1. 数据采集：首先需要采集雷达接收到的回波信号，通常会采用一段时间内的连续信号，以获取更准确的频谱信息。
2. 时域分析：对采集到的信号进行时域分析，可以得到信号的功率谱密度，并确定信号的主要频率成分。
3. 信号预处理：对信号进行去直流、滤波和归一化等预处理，以便更好地进行频率分析。
4. 傅立叶变换：将预处理后的信号进行FFT变换，得到频谱信息。
5. 频率分析：通过分析频谱图，确定目标回波的主要频率成分，并计算目标的相对速度。
6. 去除杂波和噪声：对频谱进行杂波和噪声的抑制，以提高速度测量的准确性。
7. 速度计算：根据多普勒频移的公式，将频率转换为速度，并得到目标的绝对速度信息。
提高线性调频连续波雷达测距精度的ZFFT算法(2006)
式中 0 为发射信号的随机初相 ;A0 为信号幅度 ;f 0 是 t
=0 时发射信号的瞬时频率 , 即发射信号的中心频率 ;K
=B / T 为调频斜率 ;T 为有效时宽 ;B 为调频带宽 。
径向速度为 0 、初始距离(t =0 时)为 R0 、初始回
波延迟为 τ0 =2R 0 /c 的点目标产生的回波信号 S RF (t)
图 3 LF M CW 雷达的数字距离谱 (N s =NF FT , R ≠RIF +mδR)
因此 , 造成 LF MCW 雷达测距误差的根本原因在 于其距离谱上的采样间隔 , 其实质是 FF T 在单位圆上 进行 N 点等间隔采样造成的 。 所以为提高 L FM CW 雷达的测距精度 , 最直接的办法就是提高距离谱上的 采样密度 , 即增加 FF T 点数 。可见 , FF T 点数由 N 增 加到 MN , 则测距误差由 δR /2 降低到 δR /(2M)。 但 是 , 同时 FF T 的 运 算量 由 N log2 N 增 加 到 M N log2 (M N), 可见运算量增加的幅度很大 , 在处理器速度一 定时 , 会增加信号处理的运算时间 , 从而影响 LF MCM 雷达系统的实时性 。
在 Te 内可表示为 :
S RF(t)=K r A0 co s{2π[ f 0(t - τ0 )+1 / 2K (t - τ0 )2]
+ 0 +θ0}
(2)
式中 , K 为 B / T 为调频斜率 , θ0 为目标反射引起的附
加相移 , τ0 =2R0 /c 为初始回波延迟 , R0 为目标初始距
3 采用 ZFFT 变换提高 LFMCW 雷达的测距 精度
增加 F F T 点数的实质是在整个距离谱上增加频
多普勒雷达的应用原理
多普勒雷达的应用原理概述多普勒雷达是一种基于多普勒效应的雷达技术，它通过测量目标的运动速度来实现目标检测和速度测量。
多普勒雷达在军事、气象、交通等领域有着广泛的应用。
本文将介绍多普勒雷达的应用原理及其工作原理。
多普勒效应多普勒效应是指当光源与观察者之间有相对运动时，光的频率将发生变化。
这个现象也适用于雷达波。
当雷达波与运动的目标相互作用时，波的频率将发生变化，这一现象就被称为多普勒效应。
多普勒雷达的工作原理多普勒雷达主要通过测量电磁波的频率变化来获得目标的速度信息。
其工作原理可以分为两个主要步骤：发射和接收。
发射多普勒雷达会向目标发射一束电磁波，这个电磁波可以是微波或者射频信号。
发射的波束通常是一个连续的信号，而不是脉冲信号。
这是因为连续的信号可以提供更长的目标观测时间，从而获得更精确的速度测量结果。
接收目标接收到雷达发射的电磁波后，会对波进行回波。
当目标和雷达之间有相对运动时，回波的频率将发生变化。
多普勒雷达通过测量回波的频率变化来计算目标的速度。
信号处理与结果显示接收到回波后，多普勒雷达会将信号进行处理，通常会使用FFT（快速傅里叶变换）来分析波的频谱。
通过分析频谱，可以确定回波的频率变化，从而计算出目标的速度信息。
最后，多普勒雷达将速度信息以数字或图形的形式展示出来。
多普勒雷达的应用交通领域多普勒雷达在交通领域有着广泛的应用。
比如，在交通监控系统中，多普勒雷达可以用于测量车辆的速度和运动方向，从而实现交通流量统计、超速检测等功能。
此外，多普勒雷达还可以应用于自动驾驶系统中，帮助车辆实现定位和避障功能。
气象领域多普勒雷达在气象领域也有着重要的应用。
气象雷达可以利用多普勒效应测量云层中的降水速度和方向。
通过分析多普勒雷达的测量结果，可以预测暴雨、龙卷风等极端天气的发生。
军事领域多普勒雷达在军事领域有着广泛的应用。
它可以用于目标检测与识别、导弹预警系统等方面。
多普勒雷达可以检测到高速运动的目标，从而对敌方的机动部队进行监测和跟踪。
雷达信号处理中大数据量FFT的实现研究
信息通信INFORMATION & COMMUNICATIONS2019年第8期(总第200期)2019(Sum. No 200)雷达信号处理中大数据量FFT 的实现研究郭万禄(中国人民解放军92941部队，辽宁葫芦岛125001)摘要:根据毫米波雷达信号处理实时性以及大宽带的需求,此次研究使用TMS320C6678多核DSP (TI 公司)设计的雷达信号处理系统(DSP+FPGA )可以对大数据量进行多核FFT 算法,MATLAB 仿真等，同时对FFT 算法的精度进行了验证，对大数据量FFT 的实现过程给出了相关结论。
通过对FFT 算法的精度、计算量进行验证与分析有利于为雷达信号处理提供一定的依据，同时说明处理雷达信号大数据量方面多核DSP 发挥了关键性作用。
关键词：雷达;信号处理；大数据量;FFT ；实现中图分类号:U463.67文献标识码:A 文章编号：1673-1131(2019)08-0284-02毫米波雷达的使用频率范围一般为30-300GHZ,该雷达的 天线口径较小、分辨率较高、精度较高。
要想得到较高的距离分辨率就需要发射信号带宽雷达，从这里可以看出，信号带宽与距离分辨率成反比。
而想要提高雷达的作用距离首先要对中频信号频率有所提高，同时也对雷达信号处理、釆样给出了 更高的标准叫限制毫米波雷达信号持续向前发展的愿意主要 有点数、运算速度。
实时性、大带宽、高精度是雷达信号处理系统发展的主要方向。
当前使用的信号处理方法主要有两种，一种为增加处理器数量提高处理速度、一种为改进算法显著减少运算量，例如，将多片DSP 整合到一片信号处理板上。
多 片DSP 同时运行对一个数据进行计算与处理会显著提高系统体积与成本。
此系统中的硬件主要为XC7A50TFPGA+TMS320C6678多核DSP 架构(Xilinx 公司A7系列)，对数据 进行处理与计算的主要芯片为DSP,协助芯片工作的控制件主要为FPGAo 外部主要是将总线与DDR3连接进行运行,DSP 与FPGA 主要是靠SRIO 高速串进行传输叫TI 公司推 出的TMS320C6678是一款在KeyStone 架构基础上的多核数字信号处理器，每核频率最高1.25GHz,它的浮点运算能力、定点运算能力较强，同时，芯片内部同时存在EDMA 、千兆以太 网口、HyperLink, PCIe 、RapidlO 等外设。
多普勒测速的原理及应用
多普勒测速的原理及应用1. 什么是多普勒测速多普勒测速是一种用来测量物体相对于观测者的速度的技术。
它基于多普勒效应，即当物体相对于观测者靠近或远离时，发射或反射的波的频率会发生变化。
通过测量这种频率变化，可以计算出物体的速度。
2. 多普勒测速的原理多普勒测速的原理可以通过以下几个步骤来解释：步骤一：波的发射或反射多普勒测速中使用的波可以是声波、光波或其他波。
例如在雷达测速中，使用的是微波。
步骤二：波的频率变化当物体以一定速度靠近观测者时，发射或反射的波的频率会增加。
相反，当物体以一定速度远离观测者时，波的频率会减少。
这是因为当物体靠近观测者时，波峰的到达时间间隔会缩短，而物体远离观测者时，波峰的到达时间间隔会延长。
步骤三：频率变化的测量观测者接收到的波的频率变化可以通过测量波峰到达时间间隔的变化来获得。
这可以通过测量波的周期或波的相位来实现。
步骤四：速度计算根据多普勒效应的公式，可以使用测得的频率变化来计算物体的速度。
具体的计算公式根据波的类型和测量方法而有所不同，但通常与物体的速度成正比。
3. 多普勒测速的应用多普勒测速广泛应用于各个领域，以下是其中一些典型的应用：3.1 交通运输多普勒测速在交通领域中被广泛应用于车辆测速。
警察使用多普勒雷达枪来测量车辆的速度，从而确保车辆驾驶者遵守交通规则。
此外，多普勒测速还用于交通流量监测和交通事故重建等方面。
3.2 气象学在气象学中，多普勒雷达广泛用于测量和研究大气中的降水和气旋等。
通过测量降水颗粒物的速度并计算出风速和风向，气象学家可以更好地了解天气系统的演变。
3.3 医学在医学领域，多普勒测速被广泛用于检测和诊断血流。
多普勒超声技术可以通过测量血流对超声波频率的变化，准确地测量血液在血管中的速度和流量。
这在心血管疾病的诊断和监测中具有重要意义。
3.4 物理研究多普勒测速在物理研究中也扮演着重要角色。
例如，在天文学中，多普勒效应被用于测量星系和行星的运动速度。
雷达测距 快速傅里叶
雷达测距快速傅里叶
雷达测距是一种常见的技术，它利用电磁波的特性来测量目标物体与雷达之间的距离。
快速傅里叶变换（FFT）是一种重要的信号处理方法，可以用于雷达测距中的数据处理。
雷达测距的原理是将电磁波发送至目标物体，当电磁波与目标物体相互作用后，一部分电磁波会被目标物体反射回来。
雷达接收到反射回来的电磁波后，可以通过测量电磁波的往返时间来计算目标物体与雷达之间的距离。
但是，由于雷达接收到的电磁波信号包含了很多噪声，需要进行信号处理才能得到准确的距离信息。
快速傅里叶变换是一种高效的信号处理算法，可以将时域信号转换为频域信号。
在雷达测距中，通过将接收到的信号进行快速傅里叶变换，可以将信号从时域转换为频域，并且可以提取出信号中的目标特征。
通过分析频域信号，可以得到目标物体的距离信息。
快速傅里叶变换的基本原理是将输入信号分解为一系列正弦和余弦函数的叠加。
这些正弦和余弦函数的频率、振幅和相位信息可以反映原始信号的特征。
在雷达测距中，我们可以通过分析频域信号的峰值位置和幅度来确定目标物体的距离。
雷达测距中使用快速傅里叶变换进行数据处理的好处是可以提高处理速度和准确度。
传统的傅里叶变换算法需要进行大量的计算，而快速傅里叶变换通过优化计算过程，可以在较短的时间内得到结果。
这使得雷达测距可以在实时性要求较高的应用中得到广泛应用。
雷达测距中使用快速傅里叶变换进行数据处理可以提高测距的速度和准确度。
快速傅里叶变换将信号从时域转换为频域，并提取出信号的特征，从而得到目标物体的距离信息。
这种信号处理方法在雷达测距中发挥着重要的作用，使得雷达技术能够在各种应用场景中发挥更大的作用。
fmcw雷达fft转换后的数据处理
fmcw雷达fft转换后的数据处理摘要：一、前言二、FMCW 雷达简介1.FMCW 雷达的工作原理2.FMCW 雷达的特点三、FFT 转换在FMCW 雷达数据处理中的应用1.FFT 转换的作用2.FFT 转换的过程3.FFT 转换的优势四、FMCW 雷达FFT 转换后数据处理的挑战与解决方案1.数据处理中的挑战2.解决方案的提出3.解决方案的实施五、总结正文：一、前言FMCW 雷达（调频连续波雷达）是一种在频域上进行调制的连续波雷达，广泛应用于目标检测、测距、测速等领域。
随着科技的进步，FMCW 雷达在实际应用中需要处理的数据量越来越大，对数据处理的速度和精度要求也越来越高。
因此，研究FMCW 雷达FFT 转换后的数据处理技术具有重要的理论和实际意义。
二、FMCW 雷达简介1.FMCW 雷达的工作原理FMCW 雷达通过发送连续波形的雷达信号，并接收目标回波信号，在频域上对信号进行调制。
通过计算发送和接收信号之间的频率差，可以获得目标相对于雷达的距离、速度等信息。
2.FMCW 雷达的特点FMCW 雷达具有以下特点：连续波形、频率调制、较远的探测距离、较高的测速精度等。
三、FFT 转换在FMCW 雷达数据处理中的应用1.FFT 转换的作用FFT（快速傅里叶变换）是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）的方法，可以将时域信号转换为频域信号。
在FMCW 雷达数据处理中，FFT 转换可以有效地提取出目标回波信号中的有用信息，如频率、相位等。
2.FFT 转换的过程FFT 转换的过程主要包括以下步骤：对输入信号进行窗函数处理、对信号进行零填充、计算离散傅里叶变换、对结果进行归一化等。
3.FFT 转换的优势FFT 转换具有较高的计算效率和较低的计算复杂度，可以有效地提高FMCW 雷达数据处理的速度和精度。
四、FMCW 雷达FFT 转换后数据处理的挑战与解决方案1.数据处理中的挑战在FMCW 雷达FFT 转换后数据处理过程中，可能会遇到如噪声干扰、目标信号衰减、多普勒频移等问题。
fmcw雷达fft转换后的数据处理
fmcw雷达fft转换后的数据处理转换后的数据可以通过以下步骤进行处理：1. 去除直流分量：由于I/Q数据中包含直流分量，可以通过减去对应的直流分量来去除它们。
2. 加窗：为了消除频谱泄露现象，可以对数据应用窗函数，常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。
3. 快速傅里叶变换（FFT）：将处理过的数据应用FFT算法，将时域信号转换为频域信号。
4. 频谱平均：由于FMCW雷达的频谱通常是由多次测量的平均值得到的，可以将多个FFT结果进行平均，从而得到更稳定的频谱。
5. 频谱处理：根据具体的应用需求，可以采用不同的频谱处理算法，如频谱峰值检测、频谱匹配等。
6. 目标检测：通过对频谱进行处理和分析，可以检测出目标的存在和位置信息。
7. 数据显示和分析：将处理后的数据进行可视化显示，以便于分析和理解。
以上是一般的数据处理步骤，具体的处理方法和算法还需要根据实际情况和应用需求来确定。
8. 多普勒频移处理：FMCW雷达可以测量目标的多普勒频移，通过对FFT结果进行多普勒处理，可以提取出目标的速度信息。
9. 目标距离计算：根据雷达波特性和测量原理，可以通过频率差值计算目标与雷达之间的距离。
10. 目标跟踪：基于目标距离和速度信息，可以进行目标跟踪，通过多次测量来确定目标的位置和运动轨迹。
11. 噪声抑制：对于频谱中的噪声和杂波干扰，可以采用滤波、平滑等噪声抑制算法来提高信号质量。
12. 数据解释和应用：根据处理后的数据，可以进行目标识别、分类、测量等应用，如目标识别、交通监控、高精度测距等。
需要注意的是，不同的FMCW雷达系统和应用场景可能需要不同的数据处理方法和算法，需要根据具体情况进行调整和优化。
fmcw雷达fft转换后的数据处理
fmcw雷达fft转换后的数据处理【原创实用版】目录1.FMCW 雷达简介2.FFT 转换在 FMCW 雷达数据处理中的作用3.FFT 转换后的数据处理方法4.数据处理的挑战与解决方案5.总结正文一、FMCW 雷达简介FMCW 雷达，即频率调制连续波雷达，是一种高精度的测距和测速雷达。
它通过频率调制连续波信号与目标反射信号之间的频率差来实现距离和速度的测量。
与传统脉冲雷达相比，FMCW 雷达具有较高的分辨率和测量精度，同时具有较低的功耗和较小的体积。
因此，FMCW 雷达在军事、民用和科研领域得到了广泛应用。
二、FFT 转换在 FMCW 雷达数据处理中的作用在 FMCW 雷达系统中，信号处理是非常重要的一个环节。
其中，快速傅里叶变换（FFT）在数据处理中起到了关键作用。
通过对 FMCW 雷达接收到的信号进行 FFT 转换，可以将原始信号从时域转换到频域，从而更容易地提取出目标信号的信息。
这有助于分析目标的距离、速度、方位等参数，提高雷达系统的性能。
三、FFT 转换后的数据处理方法FFT 转换后的数据处理主要包括以下几个方面：1.去噪：由于在实际应用中，FMCW 雷达接收到的信号往往受到各种干扰，如杂波、噪声等。
因此，需要对 FFT 转换后的数据进行去噪处理，以提高信号质量。
常见的去噪方法有低通滤波、中值滤波、自适应滤波等。
2.目标信号检测：在去噪处理后，需要对信号进行目标检测，以确定目标的距离、速度等信息。
目标检测方法主要有恒虚警率（CFAR）检测、基于模型的检测等。
3.参数估计：在成功检测到目标信号后，需要对目标的参数进行估计，如距离、速度等。
这通常需要利用目标模型和统计方法，如最小二乘法、最大似然估计等。
四、数据处理的挑战与解决方案在 FMCW 雷达数据处理过程中，面临着许多挑战，如强杂波环境下的信号检测、高精度距离测量等。
为了解决这些问题，研究人员提出了许多解决方案，如自适应噪声抑制、基于模型的检测、多普勒雷达技术等。
基于二维多普勒FFT峰值的毫米波雷达目标感应方法和装置[发明专利]
![基于二维多普勒FFT峰值的毫米波雷达目标感应方法和装置[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/4160cb8b1eb91a37f0115c0f.png)
专利名称：基于二维多普勒FFT峰值的毫米波雷达目标感应方法和装置
专利类型：发明专利
发明人：林均仰,陈涛
申请号：CN202010897607.X
申请日：20200831
公开号：CN111983594A
公开日：
20201124
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于二维多普勒FFT峰值的毫米波雷达目标感应方法和装置，解决了现有技术中系统成本较高的问题。
该基于二维多普勒FFT峰值的毫米波雷达目标感应方法包括：利用毫米波雷达芯片获取二维多普勒FFT峰值数据；对该二维多普勒FFT峰值数据进行时间维度和距离维度的累加复合处理，获得时间距离二维信号序列；根据该时间距离二维信号序列确定当前目标状态。
申请人：南京矽典微系统有限公司
地址：211500 江苏省南京市江北新区江淼路88号腾飞大厦B座12楼1203-1204室
国籍：CN
代理机构：苏州三英知识产权代理有限公司
代理人：潘时伟
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基于FFT的雷达多普勒频率快速估计方法
基于FFT的雷达多普勒频率快速估计方法
白小舒;袁嗣杰
【期刊名称】《装备学院学报》
【年(卷),期】2003(014)006
【摘要】分析了各种正弦频率的估计方法;提出了一种同时利用隐含在离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)谱线中的幅度信息和相位信息,克服DFT 估计频率栏栅效应的方法,有效地提高了频率的估计精度;仿真结果证明了该方法的有效性.
【总页数】3页(P68-70)
【作者】白小舒;袁嗣杰
【作者单位】装备指挥技术学院,测控工程研究中心,北京,101416;装备指挥技术学院,测控工程研究中心,北京,101416
【正文语种】中文
【中图分类】TN959.6
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FFT技术在多普勒雷达测量末敏子弹落速中的应用
FFT技术在多普勒雷达测量末敏子弹落速中的应用
李阿楠;翟晓军;安纯前
【期刊名称】《探测与控制学报》
【年(卷),期】2008(030)0z1
【摘要】对FFT技术在连续波多普勒雷达测速中的应用进行分析,提出了利用FFT 技术的多普勒雷达对末敏子弹落速进行测量,并论证了该方法的可行性.
【总页数】3页(P52-54)
【作者】李阿楠;翟晓军;安纯前
【作者单位】武警工程学院装备运输系,陕西,西安,710086;武警工程学院装备运输系,陕西,西安,710086;武警工程学院装备运输系,陕西,西安,710086
【正文语种】中文
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FFT变化及其在FMCW雷达测距中的应用讲义
FFT 变化及其在FMCW 雷达测距中的应用1 FMCW 雷达测距原理FMCW 雷达测距的原理就是通过计算发射信号和回波信号的时间差，从而得到目标距离。
其工作原理图如图1所示。
t 0fT Rf f -d t T T f Rf 02Bf +02Bf -0f图1 雷达物位计工作原理因为微波信号是在空气中传播，所以显然有d Ct R =2，其中d t 为发射信号与回波信号的时间差。
在一个扫频周期内发射信号的频率可表示为[2]：T t Tt B B f t f T <≤+-=0,2)(0 (1) 其中0f 为中心频率，B 为带宽，T 为扫频周期。
而经过t ∆后的回波信号频率可表示为：Tt t B B f t t f t f d d T R -+-=-=2)()(0 (2) 由此可以得出TBt t f t f f d R T =-=∆)()(，则 目标的距离f B CT R ∆=2 (3)clear all;f0=10000000000;b=70000000;T=0.02;c=300000000;N=4096;n=0:N-1;fs=100000;t=n/fs;fid=fopen('F:\教学\检测技术\2013检测技术实验\实验3 FFT 变化及其在雷达测距中的应用\2.2473.lvm','rt');[A,COUNT]=fscanf(fid,'%f');for i=1:8192;AA(i)=A(2*i);endmax111=max(AA);for i=1:200if (max111-AA(i))<0.09|| AA(i)==-max111for i=1:200AA(i)=0;endendendfor i=N-200:Nif (max111-AA(i))<0.09 || AA(i)==-max111for i=N-200:NAA(i)=0;endendendfor i=1:8192if (max111-AA(i))<0.09for j=0:200AA(i+j)=0;AA(i-j)=0;endendendBB=AA(AA~=0);for i=1:4096CC(i)=BB(i);endy=fft(CC,N); %对x进行fft分析mag=abs(y); %求模值f=n*fs/N;subplot(2,1,1),plot(t,CC);xlabel('时间/t');ylabel('振幅');title('N=4096');grid on;subplot(2,1,2)plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)), axis([0, 7000,0,100]);xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=4096');grid on;a=find(mag==max(mag(5:300)));fr=a/N*100;。
应用FFT的高精度FMCW雷达频率测量算法
应用FFT的高精度FMCW雷达频率测量算法侯盼卫;杨录;岳文豹【摘要】In spectrum analysis of the differential frequency signals for frequency-modulated continuous-wave ( FMCW ) radar by using fast Fourier transform ( FFT ) , the problems of energy leakage and fencing phenomenon exist. In order to improve the precision of frequency measurement, the frequency measurement algorithm that combines discrete spectrum energy centroid method and truncated length adjustment is proposed. The energy centroid method can estimate the position of the main lobe center by using the power spectral lines in main lobe to solve the problem of fencing phenomenon. After the sampling signals being truncated by integral period in time domain, the discrete spectrum energy leakage is smaller, thus the signal frequency can be precisely estimated. The results indicate that the algorithm offers high precision of frequency measurement and ease implementation, it can be applied in FMCW radar system.%采用快速傅里叶变换( FFT)对调频连续波( FMCW)雷达差频信号进行频谱分析时，存在栏栅现象和能量泄漏的问题。
基于微多普勒分析的末制导炮弹转速测量
㊀第35卷㊀第1期2015年2月弹㊀箭㊀与㊀制㊀导㊀学㊀报Journal of Projectiles,Rockets,Missiles and Guidance Vol.35㊀No.1 Feb2015㊀基于微多普勒分析的末制导炮弹转速测量∗赵伊宁1,冷雪冰2(1㊀装备学院,北京㊀101416;2㊀中国白城兵器试验中心,吉林白城㊀137001)摘㊀要:为解决末制导炮弹转速测量难题,建立了一种基于微多普勒分析的转速测量方法㊂在对N个翼片形成的多散射中心微多普勒效应分析的基础上,通过对雷达回波进行时频分析,构建极值速度序列㊂该序列的变化周期是自旋周期的1/N㊂对极值速度序列进行时域固周测时,变换后可以获得弹丸转速㊂实际数据处理结果表明,转速和设计值相符㊂关键词:末制导炮弹;微多普勒;速度;转速中图分类号:TN95㊀文献标志码:ASpin-rate Measurement of Terminal Homing Projectile Based onMicro-Doppler AnalysisZHAO Yining1,LENG Xuebing2(1㊀Equipment Academy,Beijing101416,China;2㊀Baicheng Ordnance Test Center of China,Jilin Baicheng137001,China) Abstract:In order to solve the spin-rate measurement problem of the terminal homing projectile,a new method based on micro-Doppler analysis is put forward.Through analyzing the micro-Doppler effect caused by the N wings,multi scatter centers echo model is established. After time-frequency analyzing,the maxim(minim)velocity at every time makes new data.The rotation period is N times of the sequence period.Measure the time of fix periods of the new sequence,then the spin-rate can be calculated.The results show that the outcome of processing the real data accords with the design value.Keywords:terminal homing projectile;micro-Doppler;velocity;spin-rate0㊀引言末制导炮弹飞行过程中低速旋转㊂转速的大小不仅会对采用鸭式布局的舵机响应产生影响,而且会对姿态控制方式产生影响,从而影响弹道性能[1-3]㊂转速影响着控制力,而且会进一步影响制导精度㊂因此,飞行弹道上转速的精确获取,对于末制导炮弹的弹道特性研究㊁自旋运动模型校正㊁制导精度提高均有重要的意义㊂现有的测量方法不能满足转速测量需要:纸靶法适用于低伸弹道[4],但末制导炮弹的射角并不局限于平射;光学法可以用于测量弹道初始段或者特定区段[5],但是末制导炮弹大部分时间不发光,尺寸也进一步限制了作用距离;战斗弹上未安装弹载遥测设备,不能使用遥测方法[6];传统雷达法可以对普通弹丸进行转速测量[7-8],但是对于末制导炮弹类具有较大翼片的旋转弹丸,效果并不理想㊂弹丸旋转是一种微动,雷达回波多普勒信号会产生频谱展宽现象,称为微多普勒[9-10]㊂从微多普勒效应出发,进行测量㊁分析㊁处理,可以获得一种新的弹丸转速测试方法㊂1㊀雷达回波微多普勒模型对于雷达而言,多数弹丸可以等效为单散射中心目标[11]㊂当雷达架设在武器系统的侧后方进行测量时,弹丸底部形成强散射,等效为一个散射中心㊂对于末制导炮弹而言,尾翼展开后尺寸较大,对电磁波有强散射作用,等效为多散射中心目标,其位置处于翼片的中心[12]㊂各散射中心围绕弹轴旋转,对回波产生微多普勒调制㊂弹轴坐标系如图1所示㊂弹底中心为坐标原点,弹轴为x轴,沿弹头方向为正;y轴垂直于x轴,向上为正;z轴与x轴㊁y轴按右手法则确定㊂设弹丸转速为f r㊂对于任意翼片形成的散射中心p,设散射中心与弹丸底部中心O d的距离为l,则散射中心在弹轴坐标系中的坐标为:DOI:10.15892/ki.djzdxb.2015.01.040∗收稿日期:2014-11-16作者简介:赵伊宁(1992-),女,辽宁沈阳人,硕士研究生,研究方向:雷达信号处理㊂弹箭与制导学报第35卷㊀图1㊀弹丸自旋示意图x (t )y (t )z (t )éëùû=0l sin(φt +θ0)l cos(φt +θ0)éëùû(1)式中:φt =ʏt 02πf rd t ;θ为初始相位㊂雷达测量坐标系如图2所示㊂X 1轴沿水平面平行于射击方向,Y 1轴铅直向上,O r X 1Y 1铅直面与射击面平行,Z 1轴按右手法则确定为垂直于O r X 1Y 1铅垂面指向右方㊂E ㊁A 分别为雷达的俯仰角和方位角㊂雷达测量坐标系平移至弹丸底部中心O d 形成基准坐标系O d X N Y N Z N ㊂基准坐标系经两次旋转可以得到弹轴坐标系,β㊁ψ分别为弹轴的高低角和偏航角㊂图2㊀雷达测量坐标系中的旋转散射中心散射中心到雷达的瞬时距离为:r p ={[R O d cos E cos A +X N (t )]2+[R O d sin E +Y N (t )]2+[R O d cos E sin A +Z N (t )]2}1/2(2)式中:R O d 为雷达到基准坐标系原点的距离;X N (t )㊁Y N (t )㊁Z N (t )分别为散射中心在基准坐标系中的坐标㊂测量过程中,R O d 要远远大于X N (t )㊁Y N (t )和Z N (t ),再考虑正常弹丸飞行过程中弹轴的偏航角很小(φʈ0),结合雷达布站方案,雷达方位角A 一般在0ʎ~3ʎ之间(A ʈ0),对式(2)进行近似计算,整理可得:r p =R O d +l sin(β-E )sin(φt +θ0)(3)㊀㊀散射中心径向速度为:νp =d r pd t=̇R O d+2πlf r sin(β-E )cos(φt +θ0)=νr 0+νr,md(4)式中:νr 0=̇R O d 为弹底中心相对于雷达的径向速度;νr,md =2πlf r sin(β-E )cos(φt +θ0)为旋转引起的微动速度,近似正弦规律变化,其变化频率为弹丸转速㊂由此可知,微多普勒频率近似正弦规律变化,变化频率为弹丸转速㊂各个翼片所引起的微多普勒频率均为周期性的正弦曲线,且幅度和周期分别相同,不同的仅为初相位㊂相邻微多普勒频率的相位差为2π/N ,各散射中心的径向速度为:νr,md k =νr 0+2πlf r sin(β-E )cos[φt +θ0+2(k -1)π/N ],k =1,2, ,N(5)㊀㊀回波信号为:S r =A 0(t )e j 2πνr 0t +ðNk =1A k (t )e j 2π{νr 0+2πlf r sin(β-E )cos[φt +θ0+2(k -1)π/N ]}t(6)式中:A 0(t )为弹底中心散射回波幅度;A k (t )为第k 个翼片散射回波幅度;N 为翼片数㊂2 极值速度序列转速提取方法末制导炮弹的转速很低,翼片中心到弹底中心的距离也不大,因此微动速度也不大㊂考虑到弹丸径向加速度也会引起微多普勒频率变化,再加上噪声影响,几乎不可能实现各散射中心的微多普勒频率(微动速度)准确分离㊂但是第k 个翼片的微多普勒频率可看作由与其相邻翼片的微多普勒频率时间平移1/(Nf r )得到,进而建立一种新的转速提取方法㊂由正弦函数可以推导出,相邻两个散射中心的微动速度幅值相等时,归一化幅值为ʃcos(π/N ),由此可以估计翼片的数量㊂当微动速度的绝对值大于等于cos(π/N )时,该微动速度是该时刻所有散射中心微动速度的最大(最小)值㊂所有时刻散射中心径向速度大于或等于cos(π/N )的值可以构成一个时间的单值序列,可以称之为极大值速度序列㊂同样,所有时刻散射中心径向速度小于或等于-cos(π/N )的值可以构成极小值速度序列㊂散射中心包括弹丸底部形成的散射中心,因此散射中心的数量为N +1个㊂极值速度序列可以表示为:νmax (T )=νr 0(T )νr 1(T )νr N (T )[]νmin (T )=νr 0(T )νr 1(T ) νr N (T )[](7)式中,νr 1(T )~νr N (T )表示翼片散射中心径向速度㊂对于末制导炮弹而言N =4为偶数,弹底散射中㊃061㊃㊀第1期赵伊宁等:基于微多普勒分析的末制导炮弹转速测量心径向速度为:νr 0(T )=[νmax (T )+νmin (T )]/2(8)㊀㊀由此可以得到极大㊁极小微动速度序列为:νmd,max (T )=νmax (T )-νr 0(T )(9)νmd,min (T )=νr 0(T )-νmin (T )(10)式中极大微动速度序列νmd,max (T )>0,极小微动速度序列νmd,min (T )<0㊂极值速度序列和极值微动速度序列的周期T =1/(Nf r ),是旋转变化周期的1/N ㊂因此对极值速度序列进行固周测时分析,可以方便的获得弹丸转速为:f r =1/(NT )(11)3㊀实例分析利用连续波雷达对末制导炮弹进行跟踪测量,获得回波信号的时频分布如图3所示,多普勒频率明显展宽㊂按照上文的方法提取的微动速度序列如图4所示,蓝色曲线为极大值微动速度,粉色曲线为极小值微动速度㊂微动速度的幅值约为5.4m /s,相邻散射中心微动速度相等时值为3.8m /s㊂由cos(π/N )=3.8/5.4可得N =4,目标具有4个翼片,与末制导炮弹实际情况相符㊂220210200190180V e l /(m /s )252627282930Time/sdB/Hz1201089884736150图3㊀某末制导炮弹雷达回波时频分布图9630-3-6-9V e l /(m /s )26.026.126.226.326.4Time/s图4㊀极值微动速度对极值微动速度进行固周测时,计算得到弹丸转速如图5所示㊂转速缓慢下降,逐渐接近6r /s 的设计转速㊂4㊀结束语通过实例分析,利用微多普勒分析建立雷达回波信号模型,得到散射中心的径向速度和微动速度,通8765S p i n /(r /s )252627282930Time/s图5㊀弹丸转速过数据重构建立极值速度序列进行转速提取的方法,能够有效提取末制导炮弹的转速㊂利用本方法可以确定翼片的数量,为目标识别提供参考㊂利用本方法,还可以通过微动速度对翼片尺寸等参数进行估计,但具体工程实现还需要进一步研究㊂该方法同样适用于具有较大翼片的低速旋转弹丸㊂参考文献:[1]㊀蒲元,王武,刘立武.转速对低旋制导炮弹有控弹道的影响分析[J ].兵工自动化,2009,28(11):30-32.[2]㊀张敬修,陶声祥,陈栋.两种末制导炮弹控制方式比较分析[J ].火力与指挥控制,2009,34(4):73-75.[3]㊀林德福,祁载康.低速旋转制导炮弹的滚转过渡过程分析[J ].战术导弹技术,2005(5):53-55.[4]㊀单长胜.攻角纸靶测量技术[J ].飞行器测控技术,1994(3):27-33.[5]㊀李寅,潘保青,张洪伟.导弹飞行低转速测量方法研究[J ].华北工学院测试技术学报,2002,16(1):32-35.[6]㊀黄涛.弹丸转速的传感器测量方法[J ].弹箭与制导学报,2002,22(4):69-70.[7]㊀王元钦,陈家启,郑海昕,等.测速雷达调制域弹道信息处理方法研究[J ].指挥技术学院学报,1999,10(4):42-47.[8]㊀张万君,吴晓颖,冷雪冰,等.基于连续波雷达微多普勒效应的弹丸转速测试方法[J ].装甲兵工程学院学报,2012,26(5):47-50.[9]㊀黄培康,殷红成,许小剑.雷达目标特性[M ].北京:电子工业出版社,2006.[10]㊀Chen V C.Micro-Doppler effect of micro-motion dynam-ics:a review [J ].Proceedings of SPIE on IndependentComponent Analyses,Wavelets,and Neural Networks,2003,5102:240-249.[11]㊀Chen V C,Li F,Ho S S,et al.Micro-Doppler effect inradar:phenomenon,model,and simulation study [J ].IEEE Trans.on Aerospace and Electronic Systems,2006,42(1):2-21.[12]㊀陈广锋,张林让,刘高高.基于微多普勒分析的直升机旋翼参数估计[J ].计算机工程,2012,38(17):249-253.㊃161㊃。
基于FFT-FS频谱细化的导弹结构故障判断
基于FFT-FS频谱细化的导弹结构故障判断36?战术导弹技术TacticalMissileTechnologyJuly,2009,(4):36—38[文章编号]1009—1300(2009)04-0036-03基于FFT-FS频谱细化的导弹结构故障判断冯会全,赵志敏,冯旭(91550部队,大连116023)[摘要]介绍了FFT—Fs频谱细化方法.该方法在不增加采样点数的前提下,对所关心的频带进行细化,能够得到准确的频率值.给出了运用振动测量数据频谱分析进行导弹结构故障判断的方法.通过一个结构故障判断的例子,说明了该方法是有效的.[关键词]频谱分析;频谱细化;故障诊断[中图分类号]TJ760.3[文献标识码]AFaultDiagnosisofMissileStructureBasedonFFT-FSSpectrumZoomingTechniqueFengHuiquan,ZhaoZhimin,FengXu(Unit91550,Dalian116023,China)Abstract:TheF一FSspectrumzoomingmethodisintroduced.Withoutaddingsamples,accuratefre—quencyintherelated~equencyscopeisgot.Themethodoffaultdiagnosisofmissilestructureusingthe spectrumanalysisofvibrationdataisillustrated.Itisdemontratedbyanexampleofdiagnosisofmissile structurethatthismethodiSeffective.Keywords:spectrumanalysis;spectrumzooming;faultdiagnosis1引言在导弹试验中,弹体结构是考核的一个重点.试后分析中常常需要判断导弹结构是否发生了破坏并确定破坏的时机.弹上测量的振动参数直接反映了导弹结构对发射环境激励的响应,是导弹结构故障诊断的直接依据.导弹结构发生破坏后,由于刚度和受力状态的变化,局部和整体的固有频率以及对环境激励的响应都会发生变化.通过分析振动参数的频谱特性,对比不同发次,不同测点,不同物[作者简介]冯会全,高级工程师[收稿日期]2008—11—11理过程的频谱数据,找到特征频率的变化,就可以确定结构是否发生了破坏,以及在哪个物理过程发生的破坏.频谱分析最常用的方法是Fn1.FFT计算得到的频谱的频率分辨率等于采样频率与采样点数Ⅳ的比值.对于事后数据,采样频率和数据长度都是固定的,而且实际导弹发射过程中,许多物理过程持续的时间非常短,得到的振动数据点数较少,造成FFvr频谱的频率分辨率较差.在结构故障诊断中,希望频率间隔越小越好,以分辨结构频率的变化,所以需要对频谱做频率细化处理.本文采用连续化频谱细化方法.战术导弹技术TacticalMissileTechnologyJuly,2009,(4)?37? 2频谱细化2.1频率细化方法的选择频谱细化方法主要有复调制Zoom.FFT,相位补偿细化,AR谱局部表示法和FFT—Fs法等.复调制Zoom—F订以及相位补偿细化可以在一定程度上提高频率分辨率,但所需的数据量也成倍的增加.导弹试验数据的采样频率是固定的,数据长度也是有限的,而且有些物理过程本身持续的时间也很短,数据有限,所以这两种方法并不适用.AR谱等现代谱分析方法,由于是连续谱图,故不受采样点数的影响,在理论上频率分辨率可以达到无穷小,但由于建模方法和模型阶次确定的差异会产出谱线偏移和谱线分裂现象,得不到非常准确的频率值¨】引.FFrI1一Fs频谱细化技术,在不增加数据长度的前提下,利用傅立叶级数的原理能得到连续的频谱曲线,可以消除频率的一个连续的频蜜.由于式(5)和式(6)直接采用FS的原理公式,计算量较大.因此可以先对(t)做FFT,得到0≤厂≤fs/2频带内的傅式谱,然后对感兴趣的频带选用式(5)和式(6)进行细化处理以提高频谱分辨率.实际应用中,由于事后数据分析对信号处理没有实时陛的要求,采用Fs细化频谱方法所增加的计算量,并不算大问题.仿真计算表明,Frr.Fs方法是有效的,准确的.j.(1)3导弹结构破坏故障判断.+()COS(2”rrkn/N)?(2)1Ⅳ一1b善x(t)sin(2~rkn/N)?(3)1Ⅳ一1口n亩(tk)?(4)式中,=0,1,2,3,…,N/2;△厂处幅值谱矢量为(a一ib).由采样定理知,序列(t)中包含着0～f/2频段的连续信息.用连续的傅立叶变换进行谱计算,把频谱曲线看成是连续的,即把式(2)和式(3)中的凡看作是一个区间0≤n≤N/2内的连续实数,式(2)和式(3)变为1Ⅳ一1口((tk)c.s(2”rrkf/fs)(5),’_】v一16((￡)sin(2’rrkf/fs)(6)导弹结构在外界环境的激励下振动.如果导弹结构发生了破坏,那么必然会影响到结构局部和整体的刚度,从而使局部和整体的固有频率发生变化,结构对环境激励的响应也随之变化.对振动参数做频谱分析并对各过程的频率响应,即可确定导弹是否发生了破坏.假设导弹Y1在发射段经历了复杂的力学环境,其中有A和B两个主要的物理过程,弹上振动测点的典型时域曲线见图1.现要判断导弹结构在发射段是否发生了破坏,如果发生了破坏,是在过程A,还是在过程B发生的.3.1频谱比较对Y1的低频振动测点P的数据的过程A和过程B分别做频谱,并对0Hz～100Hz频段做频率细化,取频率分辨率为0.05Hz,如图2所示.假设导弹Y2与Y1具有完全相同的结构状态和如加0m加如38?战术导弹技术TacticalMissileTechnologyJuly,2009,(4) 0b00-{z图2Y1导弹P.测点幅值谱0204O6O80100~qI-Iz图3Y2导弹P:测点幅值谱发送状态,并且已确定结构正常.为参照比对,对Y2的P测点数据做细化的频谱如图3所示.表1为Y1和Y2的导弹P测点的频率比较.图4为Y1和Y2的P:测点的过程B的细化频谱,为便于比较,图中对幅值做了归一化处理.表1Y1和Y2导弹P,测点特征频率特征频率序号1234过程A1O.5523.1030.990.3Y1过程B4.0516.6023.5585.4过程A9.65～13.4523.3033.3O89.65Y2过程Bl1.5O23.3532.9090.1O(1)同一测点不同时段的频谱比较由图2和图3可见,Y1和Y2的过程A的频谱曲线在几个标注点具有相同或非常相近的频率,尽管结构状态相同,发射状态相同,但Y1和Y2毕竟是不同的导弹,环境激励也有差异,因此可以判断图中和表1标出的几个频率体现了结构的固有特性.由图1和表1可见,Y1导弹P.测点在过程B-的频率较之过程A明显发生了变化.这说明弹体结构状态发生了变化.(2)不同发次同一测点不同时段的频谱比较图2和图3结合起来比较,结论就会更为肯定.从表1可见,Y1和Y2在过程A中的结构响应特征频率相同.在过程B中,Y2尽管频谱的幅值不同,但几个特征频率和过程A相同;而Y1的几个特征频率明显比过程A小.因此,可以判断Y1j~-Iz图4Y1和Y2导弹P:测点的过程B段的频谱在过程B中结构已发生了破坏.(3)不同发次同一测点同一过程的频谱比较图4为Y1和Y2的P测点在过程B的幅值谱曲线.从图中可以看到,在两个可以比较的特征频率处,Y2的频率比Yl小了约7Hz.从而可以判断Y2的结构发生了破坏.结构发生破坏导致刚度降低,其固有频率也相应降低.综合以上三种比较手段,可以判断Y1的弹体结构在过程B中已发生了破坏.3.2频谱比较中需要注意的几点(1)发射试验中振动测点的测量数据反映的是结构在外界环境激励下的动态响应,频谱成分很复杂,不同于模态试验中所测得的数据,所以频谱中固有频率有可能不很明显,仅从一个测点的频谱中寻找固有频率有时会比较困难.对此,在结构故障判断中,应该对尽可能多的测点的数据做分析比较,从中找出规律.如果条件允许,与相同工况的另一发已知结构正常的导弹的相应测点的频谱进行比较,则判断起来会更可靠,更准确.上文的例子中就进行了相同工况的不同发次导弹数据的比较. (2)上文的例子中,发生破坏的结构频率变小.实际上,由于结构破坏的形式多样,破坏程度不同,所以测点所在的局部结构在外界环境作用下,频率的变化也是多样的.(3)本文利用的是低频振动数据,对于高频振动的数据,在低通滤波后也可以使用.(下转第l2页)12?战术导弹技术TacticalMissileTechnologyJuly,2009,(4) 它几何参数的选择不是十分必要的.由于参数的选择涉及导弹全部的飞行状态,本文不做过多分析.6进气道外形布局设计进气道是导弹动力系统的重要部件之一,进气道的布局形式除了直接影响发动机的工作性能之外,还对全弹的气动特性有很大影响,进气口,通道及内型面的大部分特征参数均对总压恢复系数,流场畸变指数以及阻力系数等起着重要的作用,所以在采取适当措施减缩进气系统RCS的同时,如何保证进气系统具有良好的气动性能和进气特性是低RCS进气道设计的关键之一.在进气道布局设计时,可以采用遮挡技术使探测雷达在较宽的方位角范围内看不见它.对于低空突防的导弹而言,应将进气道安装在弹体腹部;而对于高空突防的导弹而言,则应采用背负式进气道.从隐身的角度来看,埋入式进气道的隐身效果最好,但它的总压恢复系数偏低,如果能满足动力特性要求,应作为隐身导弹进气道的首选方案.若采用外露式进气道,则需要考虑来自远方地面/海上预警雷达的威胁,应首先对其外形进行隐身设计,对进气道弯管的偏心距,长度以及唇口截面形状进行RCS和流场特性的综合研究.同时,应与弹身进行一体化设计,合理设计整流罩和整流锥的外形使之与弹体和进气道唇口形成低RCS的流线型结构.7导引头外形布局设计导弹的末段弹道是由末制导导引系统来控制,(上接第38页)4结束语FFT.Fs频率细化技术采用连续的傅立叶变换进行频谱计算,在不增加数据采样长度的前提下,能够得到准确的频率值,大大增加了频率分辨力,非常适合于导弹试验数据的事后分析.通过比较不同发次导弹不同时段的振动频谱,找出频谱的变化,可以确定导弹结构是否发生了破坏,以及破坏的时机.多次实践的分析表明,该方法是有效的.以保证较高的直接命中概率.导引头类型主要根据自然条件,飞行环境,目标背景以及电磁干扰环境来选择,分为雷达导引头(主动式或被动式),激光导引头,红外导引头和电视导引头.一般来说,根据导弹作战任务的不同,选择合适的导引头类型.在明确导引头类型的情况下,可与弹头外形的隐身设计相结合,设计导引头外形.导引头外形布局设计的基本原则是,在满足导引系统正常工作的前提下,弹头RCS尽量低.8结束语根据导弹隐身设计需求,本文针对正常式布局导弹,介绍了导弹隐身外形布局设计的基本原则,初步提出了弹身,弹翼,尾翼,进气道和导引头外形布局设计方法,为导弹隐身外形设计提供参考. [参考文献][1]路史光,等.飞航导弹总体设计[M].北京:宇航出版社,1991.[2]过崇伟.翼导弹系统分析与设计[M].北京:北京航空航天大学出版社,2002.[3]阮颖铮,等.雷达截面与隐身技术[M].北京:国防工业出版社,1998.[4]关世义.飞航导弹突防技术与战术导论[J].战术导弹技术,2006,(4).[5]KnottEF.RadarCrossSection:ItsPrediction,Measure. mentandReduction[M].AaechHouse,Inc.,1993.[6]耿方志.飞航导弹谐振区电磁散射特性的精度预估[J].战术导弹技术,2006,(6).[参考文献][1]杨叔子,吴雅,等.时间序列分析的工程应用[M].武汉:华中理工大学出版社,1991.[2]王志刚,朱瑞荪,李友荣.FFT.FS频谱细化技术及其在机械故障诊断中的应用[J].武汉科技大学学报(自然科学版),2004,23(1).[3]刘进明,应怀樵.FFT谱连续化分析的傅立叶变换法[J].振动工程学报,1995,8(2).。
雷达测距 快速傅里叶
雷达测距快速傅里叶雷达测距是一种常见的测量距离的技术，快速傅里叶变换是其中的关键步骤。
雷达测距通过发送射频信号，并接收其反射信号来计算目标物体与雷达之间的距离。
快速傅里叶变换（FFT）是一种数学算法，可以将信号从时域转换到频域，从而方便地分析信号的频谱特征。
雷达测距的原理是利用电磁波在空间中传播的速度是已知的，通过测量从雷达发射到目标物体并返回的信号的时间差，可以计算出目标物体与雷达之间的距离。
而快速傅里叶变换则是在信号处理中常用的一种算法，用于将时域信号转换为频域信号，从而得到信号的频谱分布。
在雷达测距中，首先需要发送一个射频信号，这个信号会以电磁波的形式向目标物体传播。
当电磁波遇到目标物体时，会发生反射，并返回到雷达接收器。
接收器会记录下返回信号的时间，并通过计算时间差来确定距离。
这个时间差可以通过快速傅里叶变换来计算得到，因为快速傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，从而分析信号的频谱特征。
快速傅里叶变换是一种高效的算法，可以在较短的时间内完成信号的频谱分析。
它通过将信号分解为一系列正弦和余弦波，来表示信号的频率和幅度。
这样就可以得到信号在不同频率上的能量分布情况，从而更好地理解信号的特性。
雷达测距和快速傅里叶变换在许多应用中都起到了重要的作用。
例如，在军事上，雷达可以用于探测和追踪敌方目标；在天文学中，雷达可以用于测量天体的距离和速度；在交通领域，雷达可以用于车辆的自动驾驶和行人检测等。
而快速傅里叶变换则可以用于音频和图像处理等领域，例如音频信号的频谱分析和图像的压缩等。
雷达测距和快速傅里叶变换是两个密切相关的概念，它们在测量和信号处理中都发挥着重要的作用。
通过雷达测距可以确定目标物体与雷达之间的距离，而快速傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，从而分析信号的频谱特征。
这两个技术的结合，为我们提供了一种有效的手段来测量距离并分析信号的特性。
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第30卷增刊2008年10月探测与控制学报Journal of Detection &ControlVol 130SupplementOct 12008 3收稿日期:2008203209作者简介:李阿楠(1975-),男,陕西西安人,硕士研究生,讲师,研究方向:轻武器应用工程。
FF T 技术在多普勒雷达测量末敏子弹落速中的应用李阿楠,翟晓军,安纯前(武警工程学院装备运输系,陕西西安 710086)摘 要:对FF T 技术在连续波多普勒雷达测速中的应用进行分析,提出了利用FF T 技术的多普勒雷达对末敏子弹落速进行测量,并论证了该方法的可行性。
关键词:FFT 技术;末敏子弹;弹道测量中图分类号:TN 959.6 文献标志码:A 文章编号:100821194(2008)S020052203FFT T echnique Apply in Doppler R adar to Measure Submunition ’s V elocityof T erminal 2sensing Ammunition ’sL I A 2nan ,ZHA I Xiao 2jun ,AN Chun 2qian(Equipment and Traffic Institute ,Engineering College of Armed Police Force ,Xi ’an 710086,China )Abstract :This paper makes analysis on FFT technique applying in velocity measure radar ,puts forward the useof the radar with FFT technique to measure submunition ’s velocity of terminal 2sensing ammunition and demon 2strates the feasibility of this method.K ey w ords :FF T technique ;submunition of terminal 2sensing ammunition ;ballistic measure0 引言FF T (Fast Fourier t ransform )技术是快速傅里叶变换,它是离散傅里叶的快速算法,随着大规模集成器件的问世以及计算机技术的迅速发展,FF T 技术已应用于现代科学技术的各个领域。
末敏弹是用来有效地对大规模集群装甲目标实施纵身打击的一种灵巧弹药。
母弹于700～800m 高空抛射子弹,经降落伞减速、减旋后,于150～200m 高空达到稳态扫描状态,弹头上的扫描器对地面目标作螺旋性扫描,整个弹体匀速垂直下落(落速为10m/s 左右),并在适当的高度上爆炸。
稳态扫描段的弹道参数极为重要,而垂直落速就是其中的一个重要参数。
本文提出在多普勒雷达中采用FF T 技术,从而用来测量末敏子弹的垂直落速。
1 传统的多普勒雷达测速原理传统的多普勒雷达测量目标速度的原理是:雷达向目标发射连续等幅信号,而目标的状态信息则含于它的回波信号之中,设其发射信号为:S 0(t )=A 0cos (2πf 0t +φ0)(1)式(1)中,A 0为信号幅度;f 0为发射波频率;φ0为初始相位,则不考虑噪声与干扰等的目标回波信号为:S r (t )=A r co s 2π(f 0-f d )(t -t r )+φ(t )(2)式(2)中,f d 为目标运动而引起的多普勒频移;t r 为回波信号相对于发射信号的延迟时间;A r (t )为回波振幅;φ(t )为回波相角。
多普勒雷达对式(2)中的多普勒频移f d 进行检测和处理,然后由公式计算出目标的径向速度V r =λ2f d 。
在多普勒雷达对回波信号进行测量之前,必须首先进行滤波,在滤波的过程中,窄带频率跟踪滤波器起着关键作用,它是一个中心频率跟随被测信号频率而变化的带通滤波器,它对雷达测速性能的改善是十分显著的,但是,当有几个速度各异的运动目标处于雷达天线波束之中时,雷达接受信号中可能同时含有几个目标引起的多普勒频率信息,而它只能对其中一个目标引起的多普勒频率锁定跟踪,也就是说,当雷达天线波束中同时存在几个速度各异的目标时,传统的测速雷达最多只能测量到其中一个目标的运动速度。
2 FFT技术在多普勒测速雷达中的应用原理傅里叶变换是信号处理和数据处理中的一个重要分析工具,它实质上是将时域信号变换成频域信号,而在多普勒雷达测速过程中,需要检测与处理的恰恰是目标回波中的频域信号,所以通过傅里叶变换便可达到求解多普勒频率的目的,继而求出目标速度。
如图1所示,傅里叶变换首先要对x(t)进行采样,采样相当于将x(t)乘以图1(b)所示的采样函数Δ0(t),采样后便得到图1(c)所示的采样后的函数x T(t)和它的傅里叶变换,这是对原始变换的第一次修正,时域的相乘对应于频域的卷积,X(f)与Δ(f)卷积的结果为X(f),沿频率轴以采样频率f s 为周期的周期谱函数,根据采样定理,若对x(t)采样的频率f s高于x(t)所包含的最高频率f m的两倍,就不会产生频域的混叠现象。
所以在处理雷达信号时,采样频率的选择至少应大于信号中多普勒频率的两倍,以减小频域混叠带来的f d测量误差。
因为x(t)有无穷多个采样值,无法用计算机对之进行计算,所以需对采样后的函数进行截断,使之仅具有有限个采样点参与运算,一般选N=1024,N=2 048或N=4096,图1(d)给出了截断x T(t)用的矩形窗函数和它的傅里叶变换,由于截断x T(t)是在时域进行的,所以窗函数又称为时间窗。
矩形窗函数的宽度为T0,假定在窗口宽度T0内有N个等间隔的脉冲函数,则T0=N T。
图1(e)给出了代表x(t)的无限脉冲序列与窗函数相乘所产生的有限时间函数序列,这是对原始傅里叶变换的第二次修正,但仍然不是一种计算机可以接受的形式,因为频谱函数仍然是连续函数,所以还必须对频谱函数进行采样,采样函数如图图1(f)所示,采样间隔为1/T0,最后得到如图1(g)所示的离散傅里叶变换对,它的时域或频域都是用离散值表示的,而且如果原来的时间函数x(t)用N个采样值,其傅里叶变换X(f)同样也是用N个采样值近似。
图1 离散傅里叶变换的图解说明在采用FF T技术的多普勒雷达中可以将各采样点的运算看作为一个运动单元,截断用的时间窗口宽度T0=N T可比拟为传统的测速雷达中测量基线或波门时间,由这N个采样点经离散傅里叶变换求解出的某一目标引起的多普勒雷达频率f d所对应的目标速度就是我们所说的一个测点的速度,随着目标的不断运动,雷达不断得以采样频率f s对目标回波信号进行采样,设在雷达对目标的有效测量时间内,雷达获得了M N个采样点,则如果以N个点作为一个运算单元对M N个采样点连续分段,就可由此计算出被测目标的M个测点的径向速度。
3 用多普勒雷达测量末敏弹子弹落速图2所示为采用了FF T技术的连续波多普勒雷达原理图。
雷达设备中有一个模拟带通滤波器,35李阿楠等:FF T技术在多普勒雷达测量末敏子弹落速中的应用它具有足够的带宽,使回波信号中有用的频率成分都能通过它,起着预滤波的作用。
模数转换器完成时域信号的量化和采样,然后经由一个直接存储器将采样信号以直接存储的方式传递给计算机,数字硬件板的使用可以大大加快数字信号的处理速度,它与计算机共同完成对输入采样序列的离散傅里叶变换,从而得出多普勒频率随时间的变化关系,最终得出弹丸的径向速度随时间的变化关系。
图2 采用FFT 技术的多普勒测速雷达图3所示为采用了FF T 技术多普勒雷达用单脉冲法跟踪多个末敏子弹,雷达设备能够连续测量目标的角坐标,求出它与天线指向之间的偏差,及时矫正天线的指向,使其波瓣能够始终对准目标。
多普勒雷达向目标发出连续的等幅信号,回波信号中包含了多个速度不同的目标,而FF T 相当于一组并联的滤波器,这些回波信号中的大部分能量就会通过与其各自频率相对应的滤波器输出,计算机再对这些经过滤波器组后的频谱信号进行处理,检测出各个目标运动时对应的多普勒频率,继而计算出各目标的径向速度。
图3 末敏弹垂直落速测量原理图4 测量中应注意的问题首先要将多普勒雷达置于合适的位置,保证要测的末敏子弹都处于雷达波束,并且各个目标不会因为相互之间的遮挡而使雷达天线“看”不到其中一个或一些目标,再者由于末敏子弹数量多,速度不一,因此要想较长时间的测得各个弹丸的运动速度,就要求雷达天线有较宽的波束角。
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如果有目标信号到来,将STR 的值置2;继续进行信号译码;如果在某一时刻,目标信号消失(即译码输出为无效信号),则将STR 的值减1;检查STR 的状态,若其值重新为1,便输出起爆信号。
4 结论采用上述软硬件设计的信号处理系统能够较好满足半主动式激光近炸引信的要求。
系统将PIC 型单片机引入到小口径火炮激光引信的设计中,可大大减小硬件电路的体积、功耗和成本,为半主动式激光近炸引信应用到小口径火炮中打下好的基础。
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