基于机载窄带雷达的舰船目标多普勒特性分析
海洋气象雷达技术中的多普勒频谱分析
海洋气象雷达技术中的多普勒频谱分析海洋气象雷达是一种用于探测和监测海洋天气现象的重要工具。
它能够提供关于降水、风场、海浪等气象要素的详细信息，为科学家和气象预报员提供了宝贵的数据。
在海洋气象雷达技术中，多普勒频谱分析是一项重要的技术，用于获取海洋气象现象的速度信息。
多普勒效应是由奥地利物理学家克里斯蒂安·多普勒于1842年发现的，它描述了当波源和接收器之间相对运动时，接收到的波的频率会发生变化的现象。
多普勒效应在雷达技术中得到应用，通过测量海洋气象目标的多普勒频移，可以获得目标物体相对于雷达的速度信息。
多普勒频谱分析是利用多普勒效应进行分析的一种方法。
在海洋气象雷达中，雷达发送的微波信号会与目标物体相互作用后返回，而海洋气象目标通常是雨滴、海雾、海浪等。
当这些目标物体运动时，雷达接收到的返回信号的频率会发生变化，这个变化被称为多普勒频移。
多普勒频谱分析通过对接收到的信号进行频率分析，可以得到目标物体的速度信息。
多普勒频谱分析的基本原理是将接收到的雷达信号进行频谱分解，然后观察分解后信号的频率分布。
根据多普勒效应的原理，当海洋气象目标向雷达靠近时，返回信号的频率会比雷达发送的信号的频率高；当目标远离雷达时，返回信号的频率则会比雷达发送的信号的频率低。
通过测量频率变化的幅度和方向，可以计算出目标物体的速度、方向和强度。
在海洋气象领域，多普勒频谱分析广泛应用于测量风场和海浪的速度和方向。
风场的测量对于气象预报和海洋环境研究非常重要。
传统的气象观测方法往往只能提供水平风速和风向信息，无法获取垂直风速的变化情况。
而多普勒频谱分析可以通过雷达检测大气中的气压波动和反射粒子运动，从而获取到垂直风速的分布信息。
这对于了解强风、风暴和台风等气象现象的形成机制非常重要。
此外，多普勒频谱分析在海浪测量中也发挥着关键作用。
海浪对于海上交通、近岸工程和海岸线演变等方面都具有重要的影响。
多普勒频谱分析可以帮助我们了解海浪的速度和方向，进而预测和模拟海浪的行为。
窄带、宽带雷达机动目标检测技术研究
窄带、宽带雷达机动目标检测技术研究窄带、宽带雷达机动目标检测技术研究摘要：雷达是一种广泛应用于军事、航空、航海等领域的无线电波传感器。
机动目标检测是雷达技术中的一个重要任务，其应用涵盖了敌方机动目标识别、导航辅助以及避障系统等。
本文立足于窄带和宽带雷达技术，探讨了机动目标检测方面的一些关键技术和研究现状，包括回波信号处理、目标特征提取以及目标分类等。
通过比较窄带和宽带雷达的优势和劣势，旨在为机动目标检测技术的进一步发展提供参考。
1. 引言在雷达技术中，机动目标检测是一个常见且关键的任务。
由于机动目标的多样性和复杂性，现有的检测算法往往无法满足对机动目标的准确检测要求。
因此，针对机动目标的检测技术研究变得尤为重要。
2. 窄带雷达机动目标检测技术窄带雷达具有较窄的频率带宽，其利用回波信号的频率特性进行目标检测。
在机动目标检测中，窄带雷达通过对回波信号的频率进行分析，发现目标产生的频率变化，从而实现目标检测。
然而，由于窄带雷达信号的频率特性受多种因素影响，如目标速度、自身运动和多普勒效应等，因此其目标检测的准确性较低。
3. 宽带雷达机动目标检测技术宽带雷达是近年来发展起来的一种新型雷达技术，其具有较宽的频率带宽。
宽带雷达在机动目标检测中，通过分析回波信号的幅度和相位信息，提取目标的特征，并利用算法对目标进行识别和分类。
相比于窄带雷达，宽带雷达能够提供更多的目标信息，因此目标检测的准确性更高。
但同时，宽带雷达由于其复杂的信号处理流程，其计算复杂度和能耗较高，因此在实际应用中存在一定的局限性。
4. 机动目标检测关键技术研究无论是窄带雷达还是宽带雷达，机动目标检测都面临着一些关键技术挑战。
首先，回波信号处理是机动目标检测的基础，其旨在去除杂波干扰、增强目标信号，并提取目标特征。
其次，目标特征提取是关键环节，通过分析回波信号的幅度、相位和频率等特征，实现对机动目标的识别和分类。
最后，目标分类是机动目标检测的核心，通过对目标特征的分析和比对，判断目标的类型。
船载S波段雷达多普勒谱模型
船载S波段雷达多普勒谱模型船载S波段雷达多普勒谱模型是用来描述海浪对船舶的运动造成的多普勒效应的数学模型。
多普勒效应是指物体在移动时发出的频率与接收端接收到的频率不同的现象。
在海洋测量领域中，船体受到海浪的作用会使信号的频率发生变化，这种变化就是多普勒效应。
船载S波段雷达多普勒谱模型主要是用来计算海浪的多普勒效应对雷达船的回波频谱的影响。
船载S波段雷达多普勒谱模型的基础是多普勒效应公式，该公式描述了物体在运动过程中，接收到的频率与发射时的频率之间的关系。
在海洋测量中，多普勒效应公式可以表示为：f = fc(1+V/c)其中f是接收到的频率，fc是发射时的频率，V是物体在垂直于接收器方向上的相对速度，c是光速。
基于多普勒效应公式，船载S波段雷达多普勒谱模型可以表示为：S(f) = σ(w) * G(f, w)其中S(f)是雷达回波频谱，σ(w)是海洋波谱，G(f, w)是雷达接收函数。
海洋波谱是描述海浪频率谱分布的函数，它可以看作是一个描述海洋波浪分布的能量谱函数。
在船载S波段雷达多普勒谱模型中，海洋波谱σ(w)可以表示为：σ(w) = A * w^-5exp(-Bw^-4)其中A和B是系数，w是波长。
雷达接收函数G(f, w)是描述雷达接收能力的函数，它包括两个部分：雷达天线指向对角线和接收器响应函数。
在船载S波段雷达多普勒谱模型中，雷达接收函数G(f, w)可以表示为：G(f, w) = (1 + cos^2θ) / (2√2πσ_fr)exp(-[f - (fc + 2Vcosθ/c)]^2/2σ_fr^2)其中θ是雷达与波向之间的角度，σ_fr是雷达的带宽，fc是雷达发射的频率。
该函数可以描述雷达在不同波向下的接收能力，同时也考虑到了雷达带宽的影响。
综上所述，船载S波段雷达多普勒谱模型是一个基于多普勒效应公式、海洋波谱和雷达接收函数的数学模型。
它可以用来计算海浪对雷达回波频谱的影响，以提高海洋测量和航海安全性能的能力。
基于窄带雷达的目标微多普勒特征提取研究
基于窄带雷达的目标微多普勒特征提取研究基于窄带雷达的目标微多普勒特征提取研究引言：目标识别和跟踪是雷达应用领域的重要研究方向之一。
在实际应用中，窄带雷达广泛用于远距离目标的探测与跟踪。
目标微多普勒特征提取是目标识别和跟踪的关键环节之一，对于目标的运动状态估计有着重要的作用。
本文将探讨基于窄带雷达的目标微多普勒特征提取研究。
一、目标微多普勒特征的基本原理微多普勒效应是目标运动引起的雷达信号频率的变化。
通过分析目标的微多普勒特征可以得到目标的速度、角速度和运动轨迹等信息。
在窄带雷达中，目标的微多普勒特征主要通过接收到的雷达回波信号来提取。
二、目标微多普勒特征提取方法1. 滤波法滤波法是最基本的目标微多普勒特征提取方法之一。
通过对接收到的雷达信号进行滤波处理，可以去除噪声和杂波干扰，从而提取出目标的微弱微多普勒信号。
常用的滤波方法包括卡尔曼滤波、均值滤波和中值滤波等。
2. 目标距离和速度估计目标的微多普勒特征可以通过对雷达回波信号进行傅里叶变换得到频谱信息，进而估计出目标的距离和速度。
这一方法广泛应用于窄带雷达的目标追踪系统中。
传统的频域分析方法包括快速傅里叶变换（FFT）、傅里叶积分法（FTM）等。
3. 特征提取算法目标的微多普勒特征可以通过一系列特征提取算法进行提取。
常用的特征提取算法包括小波变换、矩阵分解、模式匹配和神经网络等。
这些算法可以从目标微多普勒特征中提取出具有较高判别能力的特征参数，用于目标分类和识别。
三、研究进展与挑战目前，基于窄带雷达的目标微多普勒特征提取研究取得了一些进展，但仍存在一些挑战。
首先，窄带雷达在目标微多普勒特征提取中容易受到杂波和互调干扰的影响，降低了提取结果的准确性和可靠性。
其次，目标微多普勒特征提取算法的复杂度较高，导致实时性有限，难以满足实际应用需求。
此外，目标微多普勒特征与目标形态、纹理等其他特征之间的关系还需进一步研究，以提高目标的分类和识别性能。
结论：基于窄带雷达的目标微多普勒特征提取研究是目标识别和跟踪中的重要课题。
天波超视距雷达舰船目标检测特点及难点分析
第34卷第5期2020年10月空军预警学院学报Journal of Air Force Early Warning AcademyV ol.34No.5Oct.2020收稿日期：2020-07-29作者简介：崔晓梦(1983-)，女，讲师，博士，主要从事雷达通信一体化技术研究．天波超视距雷达舰船目标检测特点及难点分析崔晓梦1，严韬1，段广青2（1.空军预警学院，武汉430019；2.武警士官学校，杭州310000）摘要：为研究天波超视距雷达(OTHR)舰船目标检测问题，系统分析了目标特性、高频海杂波特性、电离层特性和干扰噪声特性，在此基础上讨论了OTHR 舰船目标检测的特点和难点，并结合计算机仿真给出了相应的结论．本文工作为后续研究OTHR 舰船目标检测方法提供了理论基础．关键词：天波超视距雷达；舰船目标检测；海杂波；电离层；相干积累时间中图分类号：TN958文献标识码：A文章编号：2095-5839(2020)05-0340-06随着海上武器平台和远洋航运的飞速发展，海面舰船目标监视受到世界各国的高度重视．天波超视距雷达(OTHR)工作在高频频段(3~30MHz)，利用大气电离层对高频电磁波的折射弯曲自上而下观察空中及海面目标，具有大范围、远距离、抗隐身、抗低空等优良的目标探测性能，在战略防空、反导预警、对海监视等方面具有突出作用[1]．利用OTHR 不仅可以对广阔海域内航空母舰战斗群以及各类大中型舰船目标进行监视，还能提供飞机、巡航导弹和弹道导弹等威胁目标的早期预警，是有效掌握制空/海权，应对战略打击的重要手段，具有极其广阔的应用前景．OTHR 目标检测采用多普勒域检测机制，相较于飞机和导弹2类快速运动的空中目标，舰船目标具有运动速度慢、多普勒频率低的特性．OTHR 舰船目标的检测背景为强大且复杂的海杂波，文献[2]通过实测数据分析了高频海杂波的多普勒分布特性和回波幅度特性，其结果表明海杂波在多普勒域表现为一段连续的多普勒谱，其中一阶海杂波表现为2个较窄的谱峰，二阶及高阶海杂波表现为一段具有多个尖峰但幅度低于一阶海杂波的连续谱．文献[3]运用电磁场理论推导了一阶和二阶海杂波散射截面积方程，从数学角度定量描述了高频海杂波多普勒谱．文献[4]基于归一化函数理论对高频海杂波多普勒谱模型进行了研究完善，使之更加契合OTHR 实测海杂波情况．文献[5]从OTHR 舰船目标的探测原理出发简要分析了OTHR 探测舰船目标的难点，文献[6]研究了不同风速条件下海杂波对高频雷达检测舰船目标的影响，并运用多普勒盲区(DBZ)来直观刻画OTHR 舰船检测性能．文献[7]将电离层引入海杂波模型，进一步研究了海态和电离层对OTHR 舰船检测的影响．同时，OTHR 工作的高频频带内还存在大量的外部干扰和噪声，限制了雷达工作参数的选择和接收机灵敏度[8-9]，也给OTHR 舰船目标检测带来严重影响．因此，对于OTHR 目标检测，相对于噪声背景下的机动目标检测，海杂波背景下的舰船目标检测更加困难．现有的OTHR 舰船检测问题研究分析仅针对特定问题展开，缺乏一定的系统性，为此本文基于OTHR 舰船目标检测问题，系统研究分析与之密切相关的目标特性和环境特性(海杂波特性、电离层特性、干扰噪声特性)，为后续研究OTHR 舰船目标检测方法奠定理论基础．1特性分析1.1舰船目标特性分析舰船目标作为基本探测对象，首先对其特性进行分析，主要包括雷达横截面积(RCS)特性和多普勒特性2个方面．1)RCS 特性理论上讲，舰船目标RCS 与雷达入射电磁波的频率、入射角，天线极化方式以及目标自身结构(包括形状、大小、吨位、材料等)紧密相关，而OTHR 工作在高频频段，大多数舰船目标的几何尺寸都处在散射能量的谐振区．本文采用海面目标RCS 的近似估计方法[10]来估计OTHR 舰船目标的RCS 值，通过估算得到中型、大型舰船的RCS 典型值分别约为30dBm 2和50dBm 2．DOI:10.3969/j.issn.2095-5839.2020.05.006第5期崔晓梦，等：天波超视距雷达舰船目标检测特点及难点分析3412)多普勒特性由多普勒频率的定义，可得f d =±2vr/λ=±2vλ-1cosθ(1)式中，vr为目标相对于雷达的相对速度，λ为雷达发射波长，v为目标的绝对速度，θ为目标运动方向和雷达波束的夹角，“±”表示目标背离或朝向雷达波束方向．由式(1)可以看出，舰船目标的多普勒频率与自身运动速度、方向以及雷达波长有关．与常规微波雷达的舰船检测相比，OTHR的波长较长，因此相同速度的舰船目标在OTHR中的回波多普勒频率要远小于微波雷达情形；与OTHR机动目标检测相比，舰船目标运动速度较慢，其回波多普勒频率远小于机动目标．因此，OTHR背景下的舰船目标属于低多普勒目标．1.2高频海杂波特性分析1)高频海杂波产生机理及多普勒特性依据布拉格散射理论[2]，海浪的运动可以表示为具有不同振幅、相位、频率和运动方向的随机过程的叠加，这些随机过程近似呈正弦波动．当海浪相邻波峰反射的无线电波产生后向谐振散射，使得各次回波信号同相位相加，从而产生一阶海杂波[3]，对应的多普勒频率可以表示为f b =±2vpλ-1cosβ=±v/Lc»±0.102(fcosβ)1/2(2)式中，vp表示海浪的相位传播速度，β为海浪与雷达照射方向的夹角，Lc 表示波浪长度，f为雷达工作频率(单位为MHz)，“±”号表示朝向和背离雷达波束的谐振海浪所产生的正负Bragg 峰．由式(2)可以计算得到，当雷达发射频率取5~30MHz时，一阶Bragg峰的多普勒频率为0.2281~0.5587Hz(假设夹角β=0°)．高频无线电波不仅与海浪存在一阶作用，产生一阶Bragg峰，同时还与海浪存在高阶作用，产生二阶及高阶海杂波．二阶及高阶海杂波分布在正负一阶Bragg峰附近，强度比一阶海杂波要弱，通常可用噪声近似代替．2)高频海杂波RCS特性高频雷达海杂波RCS计算的典型模型主要有Barrick模型[3]和Walsh模型[4]．由于Barrick模型可以看作是Walsh模型的近似，所以Walsh模型近年来被广泛应用．依据Walsh模型，高频海杂波RCS的计算表达式[4]为σc =σρpDφDρsecβ(3)式中，σ0=σ1+σ2为一阶和二阶后向散射系数之和，ρp为目标与OTHR接收阵列的射线距离，Dφ和Dρ分别表示雷达的方位与距离分辨单元．海面一阶后向散射系数σ1可表示为σ1(ωd)=16πk2Dρåm=±1S1(m k)k2.5g-1/2Sa2[Dρ(k-2k)/2](4)式中，ωd为多普勒角频率；k0为雷达入射波波数；Δρ为散射区长度；g为重力加速度；Sa(×)为sinc函数；S1(k)为海面重力波方向谱，k为波数为k的有向海表面波矢量，即k=|k|，当k=2k时产生一阶Bragg峰；m=±1分别表示正(m=1)负(m=-1)多普勒频率．二阶后向散射系数σ2可表示为σ2(ωd)=8πk2Dρåm1=±1åm2=±10¥ -ππ 0¥S1(m1k1)S1(m2k2)×ϒ2k2δ(ωd+m1(k1g)1/2+m2(k2g)1/2)×Sa2[Dρ(k-2k)/2]k1d k1dθk1d k(5)式中，ϒ为水波之间或水波与电磁波之间的耦合参数；δ(×)为Delta函数；k1和k2分别为2个有向海面重力波矢量，且有k1+k2=k，θk1表示有向海表面波矢量k1的方向角．1.3电离层特性分析1)电离层形态与传播机理电离层是由地球高层大气分子电离产生的自由电子、离子和中性分子等构成的能量较低的准中性等离子体区域．电离层的高度范围大约在60~1000km，根据层高以及电子浓度的不同，电离层可分为D层、E层、F层和上电离层，如图1所示．其中，D层是最低层，也是OTHR电磁波必须穿过的区域，其电子浓度最小；E层可分为稳定E层和突发E层(Es层)，其中稳定E层是反射OTHR电磁波的有效区域，但由于Es层的存在，其可覆盖的地面距离范围限制在2000km以内；F层是电离层电子浓度最大的一层，同时也是反射高频电磁波的最高层，F层可分为F1层和F2层，其可覆盖的地面距离分别为2000~3000km和3000~4000km；F2层以上为上电离层，该层不是OTHR的传输信道．１２３４５６１０ｋｍ４０ｋｍ９０ｋｍ６０ｋｍ图1电离层高度与电子浓度的关系由电离层传播理论可知，由于电离层的折射率小于1(空气的折射率约为1)，所以当电磁波空军预警学院学报2020年342从空气入射到电离层后其折射角会比入射角大．同时，由于电离层介电常数随着高度增加而减小，相应的折射率也随之减小，因此电磁波穿过不同高度的电离层是一个折射角不断增大的过程．设N i 为电离层的第i 个高度，φi 为电离层第i 个高度处的入射角，n i 为电离层的第i 个高度处的电子浓度，多层电离层介质的电磁波折射模型如图2所示(N 1<N 2<×××<N n -1<N n ，n 1>n 2>×××>n n -1>n n )．可以看出，随着折射角的增大，入射到电离层的电磁波射线与水平线逐渐逼近，当入射角φn =90°时，电磁波射线到达最高点并发生全反射．电磁波全反射后将会沿着之前的反过程折射到地面或海面，而后再次由电离层反射回OTHR 接收阵列，完成对监视区域的探测．１２Ｎ３ｎ图2多层电离层介质的电磁波折射模型2)电离层特性对OTHR 舰船检测的影响电离层是OTHR 必不可少的传输信道，但作为一种自然产生的媒质，除开具备的多层物理结构特性，电离层还具有随机、色散、时变、非均匀、非平稳和各向异性等特点．这些特性限制了OTHR 舰船目标检测性能的提升，主要原因在于电离层对雷达回波谱的污染，表现在以下2个方面．①电离层非平稳特性和非均匀特性易使OTHR 回波发生相位污染[11]，分为线性相位污染和非线性相位污染两类，其中，线性相位污染造成回波谱的频移，不改变其多普勒谱结构，即舰船目标回波和海杂波回波一起发生频移，此时仍能有效检测舰船目标，但会给目标的速度估计带来误差；非线性相位污染使得OTHR 回波信号的相干性受到破坏，相干积累效果变差，表现为回波谱展宽，其中海杂波谱的展宽将增大舰船检测的多普勒盲区，对OTHR 舰船目标检测有严重影响．②电离层多层结构特性易使电磁波在发射、散射、接收的过程中同时存在多种传播模式，产生多模传播污染[12]．若多模回波经过非主选电离层时发生线性污染，则回波谱出现多个海杂波谱峰，增大了对舰船目标的遮蔽区域；若多模回波发生非线性污染，则多模海杂波谱将严重展宽，形成多模扩展多普勒杂波(SDC)，严重影响舰船目标的检测．1.4高频干扰及噪声特性分析OTHR 工作在高频频段，在该频段内存在大量的高频干扰和噪声，主要包括流星余迹干扰、通信干扰、雷达干扰、电台干扰等多种无源或有源干扰以及宇宙噪声、大气噪声等外部噪声，这些外部干扰和噪声通常比OTHR 接收机内部噪声高20~40dB ，影响OTHR 舰船目标的检测性能．高频干扰和噪声对OTHR 舰船检测的影响主要表现在：①限制了OTHR 工作频率及带宽的选择．为了减小空间分辨单元内的海杂波能量，提高舰船目标的信杂比，OTHR 在探测舰船目标时通常采用较大的带宽以提高距离分辨力，但其频段内的高频干扰使得较宽的工作带宽总是难以得到．②降低了舰船目标检测概率．流星余迹干扰、电台通信干扰、雷达干扰等这类瞬态干扰，其强度通常与地/海杂波相当，且持续时间短，只存在部分距离单元，但其在多普勒域呈现出很宽的谱，当舰船目标落入与该类干扰相同的多普勒范围时，目标被掩盖而无法检测．而工业干扰、蓄意人为干扰等这类长干扰，其强度通常也较大，持续时间相对较长，对舰船目标检测的影响表现为掩盖目标回波或形成虚假目标．外噪声在时间和空间上是密布及杂乱无章的宽频谱结构，其功率电平通常比雷达接收机噪声电平高20dB 以上，是限制接收机灵敏度的主要因素．2OTHR 舰船目标检测难点分析根据上面对OTHR 舰船检测的目标与环境特性的分析，从整个雷达系统的角度出发，可以将OTHR 舰船目标检测归纳为如下6个特点：①低可观测性．主要指OTHR 背景下的舰船目标是低信杂比、低多普勒频率的观测目标．②多维性．OTHR 信号处理后得到的检测平面是多维的方位-距离-多普勒谱(ARD 谱)，检测将在多维平面进行．③时变性．主要指海杂波和电离层具有时变特性，使杂波谱发生展宽，增大舰船检测的多普勒盲区．④多层性．指的是电离层的多层结构特性，其产生的多模SDC 将严重影响舰船目标检测．⑤复杂性．是指OTHR 面临的复杂电磁环境，影响雷达工作参数的选取和舰船目标检测性能．⑥多源性．主要是OTHR 回波中存在多种信号，包含地杂波、海杂波以及各种干扰和噪声等，需采取有效手段加以区分或抑制．对于海杂波背景下的OTHR 舰船检测，尽管舰船目标相对飞机和导弹具有较大的RCS ，但其运动速度较慢，多普勒频率较低，目标回波易落入海杂波频谱范围，因此其检测性能主要受到信第5期崔晓梦，等：天波超视距雷达舰船目标检测特点及难点分析343杂比(SCR)的限制．根据OTHR 雷达方程，舰船目标回波的信杂比可表示为ρSCR =P t /P c =[P av G t G r T c λ2σt /(R 4(4π)3L s L p )]/[P av G t G r T c λ2σc /(R 4(4π)3L s L p )]=σt /σc(6)式中，P t 和P c 分别为目标和杂波的回波功率，P av 为雷达发射平均功率，G t 和G r 分别为发射与接收天线增益，T c 为相干积累时间，λ为雷达工作波长，σt 和σc 分别为舰船目标和海杂波的RCS ，R 为射线距离，L s 和L p 分别表示设备系统损耗和传播路径损耗．从式(6)可以看出，OTHR 舰船目标的回波SCR 取决于σt 和σc ．从舰船目标的探测原理可知，从理论上精确评估OTHR 舰船目标的探测能力是相当困难的，但通过回波信杂比来分析海杂波对舰船检测性能的影响是可行的．由前面分析可知，海杂波回波谱在不同的多普勒频率处的强度不同，因此对应的SCR 也不尽相同，当某多普勒频率f d 处的SCR 满足SCR 大于最低检测门限η时，即可认为该处的舰船目标能够被检测，最低检测门限的典型值η=12dB ；反之，如果该多普勒位置的SCR 小于门限η，则表示该处的舰船目标不能被检测．3仿真实验与分析本文通过对多普勒盲区的仿真来进一步分析OTHR 舰船检测的难点，其中舰船目标的RCS 取30dBm 2、50dBm 22个典型值，分别代表中型和大型舰船目标．设置仿真参数为：雷达工作频率为14.8MHz ，带宽为40kHz ，射线距离为2000km ，方位分辨力为0.5°，风向为30°．3.1海杂波的遮蔽效应对于既定参数的雷达发射系统，海杂波RCS 和海态信息紧密相关，此处以海态信息中的风速参量为例进行分析说明．设风速从4m/s 到20m/s 变化以模拟不同的海态，图3给出了不同风速下的海杂波多普勒谱和相应的目标多普勒盲区．由图3(a)可以看出，随着风速的增加，二阶海杂波的幅度和宽度都随之增大，而一阶海杂波的变化相对较小，这说明风速对二阶海杂波的影响较大．由图3(b)和图3(c)可以看出，当风速较低时，中型和大型舰船目标都仅受到一阶海杂波的遮蔽，以风速等于5m/s 为例(二级海态)，中型舰船目标的多普勒盲区为[-0.43，-0.37]Hz 和[0.37，0.42]Hz ，对应的速度盲区为[-4.34，-3.75]m/s 和[3.75，4.26]m/s ；大型舰船目标的多普勒盲区为[-0.41，-0.38]Hz 和[0.38，0.40]Hz ，相应的速度盲区为[-4.16，-3.85]m/s 和[3.85，4.05]m/s ．当风速为20m/s 时(七级海态)，中型舰船的多普勒盲区为[-0.58，-0.18]Hz 和[0.21，0.54]Hz ，对应的速度盲区为[-5.88，-1.82]m/s 和[2.13，5.47]m/s ；而大型舰船的多普勒盲区为[-0.49，-0.30]Hz 和[0.38，0.40]Hz ，相应的速度盲区为[-4.97，-3.04]m/s 和[3.85，4.05]m/s ．综上所述，在低海态情况下，中型舰船目标和大型舰船目标都仅受到一阶海杂波的遮蔽，随着海态等级的增大，海杂波发生扩展，其中尤以二阶海杂波的变化较为显著，对中型舰船目标的检测多普勒盲区也随之扩大，而大型舰船目标只有在很高的海态下其扩展的二阶杂波才会对检测盲区产生影响．需要说明的是，OTHR 的工作频率、带宽、海面风向、风速、洋流等都会对海杂４２０１８１６１４１２１０８６０-２-１２１５０４０３０２０１００-１０-２０多普勒频率／Ｈｚ风速／（ｍ／ｓ）-２-１０１２４６８１０１２１４１６１８２０风速／（ｍ／ｓ）多普勒频率／Ｈｚ４６８１０１２１４１６１８２０风速／（ｍ／ｓ）-２-１０１２多普勒频率／Ｈｚ(a)海杂波多普勒谱(b)中型舰船多普勒盲区(c)大型舰船多普勒盲区图3不同风速下海杂波多普勒谱和目标多普勒盲区波的RCS 产生影响，此处不再一一列出．3.2电离层污染对海杂波的调制效应本文以非线性相位污染为例进行说明．设风速取8m/s ，相位污染函数用a sin(2π×0.04t )表示，其中a 为相位污染的幅度值，此处a Î(0.5 5)．图4给出了不同非线性相位污染幅度下海杂波多普勒谱和相应的目标多普勒检测盲区．由图4可知，a =0.5时，中型舰船多普勒盲区为[-0.56，-0.30]Hz 和[0.32，0.46]Hz ，对应的速度盲区为[-5.68，-3.04]m/s 和[3.24，4.66]m/s ；此时大型舰船的多普勒盲区为[-0.42，-0.36]Hz ，相应的速度盲区为[-4.26，-3.65]m/s ．当a =5时，中型舰船的多普勒盲区为[-0.67，-0.11]Hz 和[0.14，0.61]Hz ，对应的速度盲区为[-6.79，-1.11]m/s 和[1.42，6.18]m/s ；空军预警学院学报2020年344０-２-１２１４０３０２０１００２．０１．００．５１．５２．５３．０３．５４．０４．５５．０多普勒频率／Ｈｚ相位污染幅度０．５１．０１．５２．０２．５３．０３．５４．０４．５５．００-２-１２１多普勒频率／Ｈｚ相位污染幅度０．５１．０１．５２．０２．５３．０３．５４．０４．５５．０相位污染幅度０-２-１２１多普勒频率／Ｈｚ(a)海杂波多普勒谱(b)中型舰船多普勒盲区(c)大型舰船多普勒盲区图4不同非线性相位污染幅度下海杂波多普勒谱和目标多普勒盲区此时大型舰船的多普勒盲区和相应的速度盲区分别为[-0.54，-0.24]Hz 和[-5.47，-2.43]m/s ．因此，当发生电离层非线性污染时，海杂波发生扩展，且随着相位污染幅度的增大其展宽效应也越显著，增大了OTHR 舰船检测的多普勒盲区．3.3相干积累时间的影响为了获得较高的频率分辨力和目标积累能量，OTHR 在检测舰船目标时多采用较长的相干积累时间(CIT)，通常在几十秒甚至分钟量级．然而长CIT 下的舰船检测面临着如下问题[13]：①降低了雷达对各子区的重访频率，导致目标跟踪性能与雷达监视范围的矛盾；②增加了电离层扰动发生的概率，导致海杂波谱的搬移和展宽，增大对舰船目标的遮蔽范围．基于此，近年来提出了短CIT 下OTHR 舰船目标检测方法，然而短CIT 检测同时也带来了新的问题，即由于回波数据量不足而导致的多普勒分辨力低的问题．因此，CIT 对OTHR 舰船目标检测的影响是双重的．设风速为8m/s ，CIT 从10s 到60s 变化，图5给出不同CIT 下的归一化海杂波多普勒谱，其中图5(b)电离层相位污染是采用正弦函数来模拟０-２-１２１多普勒频率／Ｈｚ４０３０２０１０５０６００-１０-２０-３０-４０-５０-６０-７０-８０-９０ＣＩＴ／ｓ(a)不考虑相位污染ＣＩＴ／ｓ多普勒频率／Ｈｚ０-１０-２０-３０-４０-５０-６０-７０-８０-９０(b)考虑相位污染图5不同CIT 下归一化海杂波多普勒谱相位污染，使其幅度和频率随CIT 呈线性变化(线性增长)，以此满足CIT 越长电离层相位污染变化越剧烈的实际情况．由图5(a)可见，在不考虑电离层污染时，随着CIT 的增加，多普勒分辨力逐渐提高，海杂波峰也更加尖锐，这也是传统OTHR 采用长CIT 的原因所在．但在实际中电离层的影响总是不可避免的，由图5(b)可以看出，此时海杂波多普勒谱的变化随CIT 的增大呈现出一个先变窄后展宽的过程，即海杂波多普勒谱在CIT 为10~20s 时的谱展宽程度要大于CIT 为20~30s 的谱展宽程度，这是因为在CIT 较短时，回波数据不足导致的谱展宽大于电离层相位污染对杂波谱的影响．但从30s 往后，随着CIT 的不断增加，海杂波多普勒谱的展宽越严重，这是由于此时相位污染对杂波谱的影响显著增强，成为海杂波谱展宽的主要因素．因此，在长CIT 下，OTHR 舰船检测需要克服电离层对海杂波谱的调制展宽影响，而在短CIT 下则需要解决由频谱分辨力不足引起的展宽影响．4结束语OTHR 通过高频电磁波在电离层的折射和反射来探测海面舰船目标，电离层、海杂波以及外部干扰和噪声都会对舰船目标检测性能产生影响，其中电离层和海杂波是影响OTHR 舰船检测性能的主要因素．本文系统分析了与OTHR 舰船目标检测息息相关的目标特性和环境特性，在此基础上详细阐述了OTHR 舰船目标检测的特点和难点，并通过计算机仿真对海杂波背景下的OTHR 舰船检测进行了直观显性分析．仿真结果验证了理论分析结果．下一步将针对上述难点问题展开OTHR 舰船检测方法的具体研究工作．参考文献：[1]周万幸.天波超视距雷达发展综述[J].电子学报,2011,39(6):1373-1378.第5期崔晓梦，等：天波超视距雷达舰船目标检测特点及难点分析345[2]BARNUM J R.Ship detection with high-resolution HFskywave radar[J].IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1986,11(2):196-209.[3]BARRICK D E.First-order theory and analysis of MF/HF/VHF scatter from the sea[J].IEEE Transactions on Anten-nas and Propagation,1972,20(1):2-10.[4]WALSH J,ZHANG Jianjun,GILL E W.High-frequency ra-dar cross section of the ocean surface for an FMCW waveform[J].IEEE Journal of Oceanic Engineering,2011, 36(4):615-626.[5]田明宏,吴洪,吴铁平.天波超视距雷达探测舰船目标的难点及关键技术研究[J].雷达与电子战,2009(3):21-26.[6]凡俊梅,焦培南,肖景明.海洋杂波对高频雷达检测海面上低速目标的影响[J].电波科学学报,1997,12(2):205-210.[7]罗欢,陈建文,鲍拯.电离层和海态对天波雷达多普勒谱的影响[J].信号处理,2014,30(5):489-497.[8]LIU Ziwei,SU Hongtao,HU Qinzhen.Radio frequency in-terference cancelation for skywave over-the-horizon radar [J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2016,13(3):304-308.[9]LUO Zhongtao,WU Taifeng,HE Zishu,et al.Extraction ofsea-clutter and RFI regions based on image segmentation for high-frequency sky-wave radar[J].IET Radar,Sonar and Navigation,2019,13(1):58-64.[10]周文瑜,焦培南.超视距雷达技术[M].北京:电子工业出版社,2008:49-53.[11]李雪,李吉宁,娄鹏,等.行波扰动对天波雷达慢速目标检测影响研究[J].电波科学学报,2015,30(2):295-299. [12]鲁转侠,柳文,李雪,等.基于时频分析的电离层多模污染抑制研究[J].空间科学学报,2017,37(1):50-58.[13]张晓华,盛文,王国师,等.积累点数对天波雷达探测性能的影响研究[J].现代雷达,2014,36(4):1-4.Research and analysis on ship targets detection for skywaveover-the-horizon radarCUI Xiaomeng1,YAN Tao1,DUAN Guangqing2(1.Air Force Early Warning Academy,Wuhan430019,China；2.Armed Police NCO Academy,Hangzhou310000,China)Abstract：In order to study the skywave over-the-horizon radar(OTHR)ship target detection,this paper sys-tematically analyzes the characteristics of target,high frequency sea clutter,ionosphere and interference noise,on the basis of which the characteristics and difficulties of OTHR ship target detection are discussed.Finally,the pa-per combines with computer simulation to present the corresponding conclusions.The paper provides a theoretical basis for the future research on OTHR ship target detection method.Key words：skywave over-the-horizon radar(OTHR)；ship targets detection；sea clutter；ionosphere；coherent integration time(CIT)《空军预警学院学报》声明近期有不法分子利用私人邮箱冒充我刊编辑人员收取作者审稿费、版面费等相关论文发表费用．本刊郑重声明，不收取作者任何费用(包括审稿费、版面费等)，敬请广大作者通过我刊公布的邮箱投稿，如有问题及时电话联系，谨防受骗．为强化学术诚信意识，维护学术期刊的严肃性和科学性，并向广大读者负责，本刊一直以来都利用“科技期刊学术不端文献检测系统(AMLC)”对所有来稿进行学术不端检测，论文复制比应不超过20%．《空军预警学院学报》编辑部。
窄带雷达飞机目标识别方法综述
工作频 率与 目标 尺寸是 一对 相对量 。同一 目标对 于 不 同的雷 达 工作 频 率 呈 现 不 同 的 Ｒ Ｓ特 性 。 因此 Ｃ
可将 目标 的散射 分 为三个 区【 ， 瑞 利 区 （ 频 ｌ 即： 】 ］ 低
区）谐振 区 （ 氏区 ） 光学 区（ 频 区）对 于 大 部 、 梅 和 高 ，
军用 目标 的散射都 在光学 区 。因此在 瑞利 区建 立 的
“ 多频法” 目标 识 别 方法 ， 谐振 区建 立 的基 于极 化 在
以同时 给 出 目标 的类 型 、 次 等 详 细 信 息 ； 当判 架 但
断 目标 为“ ” “ 明” ， 能通 过利 用 目标在 雷 敌 或 不 时 只 达远 区所 产生 的散 射场 特性 对 目标 的类 型 、 架次 等
总 第 １８期 ８ ２ １ 年第 ２ ００ 期
舰 船 电 子 工 程
Ｓ ｉ ｅ ｔｏ ｉ Ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｐ Ｅｌｃ ｒ ｎ ｃ ｎ ｉ ｅ ｒ ｎ
Ｖｏ ． ０ Ｎｏ ２ １３ ．
４５
窄 带 雷 达 飞 机 目标 识 别 方 法 综 述
史 颖超 ¨ 李 侠 程 东升” 毛 华春。
ｒ ｃ ｇ ｉｉｎ ｉ ｉ ｅ ｈ ｎ ｆｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｅ ｏ ｎ ｔ ｓｇ ｖ ｎ ｉ ｔ ｅ ｅ ｄ ｏ ｈ ｓ ａ ｅ ，ｗｈ ｃ ｆｅ ｓ ｔ ｃ ｎ ｃ ｌ ｅ ｅ ｅ ｃ ｏ ｒ ｃ ｉａ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ｐ ｌ ａ ｉｎ ｏ ｎ ｉｈ ｏ ｆ ｒ ｅ ｈ ｉａ ｆ ｒ ｎ ｅ ｆ ｒｐ ａ ｔｃ ｌ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ａ ｐ ｉ ｔｏ ． ｒ ｅ ｃ
像特征 的方法 和超角分辨技术在 目标识别 中的联 合运用 ， 最后提 出一 种多方法 联合运用 目标识 别对策 ， 为实 际工程运用 提
窄带雷达目标特性分析技术在近距离伴飞中的应用
伴 星
６ １８ ｌ ７ ６ ７
０ ０ ６ ． １５ ０
４ ． ７２ ２４ ９ ７
表 ２ 轨道 舱 和 伴 星 测站 跟 踪 预 报情 况
目标 名 称 时 间 距 离 （ 方 位 角 （） 俯 仰 角 （ ） ｍ） 。 。
３１利 用小波 变换 的特征提 取 ． 选择 对 尺度 参 数 。和 时 间参 数 ｂ进行 离 散 化 ， 设 窄带雷 达 Ｒ Ｓ数 据 （ ） ｎ ０ １ … ， Ⅳ为 雷 达 Ｃ 凡 ， ＝ ， ， Ⅳ， 观测数 据 的长度 ， 则 （ ） 凡 的离散小 波变换 为
时需 分 析 目标 瞬 时位置 变 化情况 【 ３ ＿ 。 伴 星分离 后 ， 对轨 道舱 和伴 星进行 了跟 踪 。由于
此时， 伴星及轨道舱视为非合作 目标。 非合作 目标的
监测 与航 天 测控 有所 不 同 ，需要 考虑 目标特 性 等 问 题 。 目前 窄带 雷 达观 测 非合 作 目标 时主 要 获取 的是 测 轨 和 雷 达 目标 反 射 截 面积 （ ａ ａ Ｃ ｏｓＳ ｃｉ ， Ｒ ｄ ｒ ｒｓ ｅ ｔ ｎ ｏ
关键 词 窄 带雷 达
分类 号
特 性分析
探测
伴 飞
Ｖ５ ５ 文献 标识 码 ２
Ａ 文章 编 号 １ ７ — ８ ５ （ ０ ）０ — ０ １ ０ ６４ ５２ ２ １ １ ３ ０ ３— ５
１ 引 言
小 卫 星伴 飞是 载人 航 天飞行 任 务 中 的一 项重 要
的科学 实验 活 动 ，伴星 及轨 道舱 轨 道测 定 是 完成 伴 ‘ 星 对轨 道舱 的伴 飞试 验 的前 提条 件 。雷达 是进 行 空 间 目标 监视 的主要设 备 之一 ＿ 利用 雷 达对 伴 星及 轨 １ １ ， 道舱 进 行反 射式 跟踪 ， 为伴 飞试 验 提供 数 据 支持 。 可
雷达目标微多普勒效应研究概述
收 稿 日期 ：０ ０— ９—１ ２１ ０ ５
基金项 目： 国家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目 （０ ７ １０ ６６ ２ ３ ） ６ ９ １０ ；０ ７０ ２ 作者简介 ： 群 （９ ４一） 男 ， 张 １６ ， 陕西合 阳人 ， 教授 ， 博士生导师 ， 主要从 事雷达成像 与 目标识别研究
中 图分 类号
目标识 别是 实现感 兴趣 区域 态势感 知 的重要 技术 ， 达 目标 识 别则 在远 程 态势 感 知 中发 挥着 举 足 轻重 雷 的作 用 。随着现代 信 号处理技 术 的快速 发展 和宽 带雷达 技术 的成熟 ， 雷达 目标识 别技 术近 １ ０年来 已取 得 了 相 当丰富 的成果 。但 目标识别 与 反识别 一直 以来 就是 “ ” “ ” 矛 与 盾 的关 系 ， 随着 目标 识 别 技术 的进 步 ， 目标
微 多普 勒效 应 的分 析工 作 也大都 是 针对 这 ２种微 动展 开 。在 此基 础上 ， 杂运 动 目标 的微 动 ， 复 如弹 头 的进动
和章 动 、 体 步行 等 引起 的微 多普 勒效 应也 得 到 了较 为 深入 的研 究 ¨ 。从 发展 历程 来 看 ， 多 普勒 效 应 的 人 川 微 分 析及 特 征提 取 的研究 大 致可 以分 为 ２个方 面 ： 窄带 雷达 微多 普 勒效应 分 析及 特 征提 取 、 宽带 雷达微 多 普勒
， 于微 多 普勒 基
特征 的 目标 识别技 术 已被认 为是雷 达 目标识别 技术 中最 具发展 潜力 的技术 之一 。本 文从微 多普 勒效应 的概 念 出发 ， 介绍 当前 国 内外在雷 达 目标微 多 普勒 效 应研 究 方 面 的发 展 和 应用 现 状 ， 展 望 了未来 技 术 发展 趋 并
一种基于时频分析的窄带雷达飞机目标分类特征提取方法
Ｎａ ｒ ｒ ｏ ｗｂ ａ ｎ ｄ Ａｉ ｒ ｃ ｒ ａ ｆ ｔ Ｔａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｓ Ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ Ｅｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉｃ ｆ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｔｉ ｍｅ — ｆ ｒ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎｃ ｙ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｉ ｎ ｎ ｏ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｏ ｌ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ａ ｔ Ｘ ｉ ｄ ｉ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， ’ ａ ｎ ７ １ ０ ０ ７ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） （ Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ Ａ ｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ａ ｌ Ｏ ｂ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｔ ｏ ｙ， ｒ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ａ ｃ ａ ｄ ｅ ｍ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ， Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ ２ ０ ０ ０ ３ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
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７ １ ０ ０ ７ １ ）
（ 中国科学院上海天文 台 上 海 ２ ０ ０ ０ ３ ０ ）
舰船目标一维距离像特性分析
舰船目标一维距离像特性分析陈宏昆;卢建斌【摘要】针对舰船一维距离像目标识别中目标位置、海面起伏和雷达信号形式等参数不确定造成识别困难的问题,建立了舰船散射中心模型,对舰船目标的一维距离像进行仿真,研究了距离像对姿态角、海面起伏、雷达带宽以及加窗处理的敏感性,并通过CST微波工作室对仿真结果进行验证.结果显示,一维距离像对方位角具有强敏感性,但在一定角度范围内,一维距离像具有相似性;雷达带宽越窄,一维距离像的方位角敏感度越低;海面起伏越小,海面的多径效应越显著;加窗处理可以抑制距离旁瓣,但同时展宽主瓣,降低了雷达距离分辨力.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2018(031)004【总页数】4页(P29-32)【关键词】高分辨雷达;一维距离像;散射中心;敏感性分析【作者】陈宏昆;卢建斌【作者单位】海军工程大学电子工程学院,湖北武汉430033;海军工程大学电子工程学院,湖北武汉430033【正文语种】中文【中图分类】TN958高分辨雷达发射宽带信号时，雷达的距离分辨单元远远小于目标尺寸，目标占据多个距离单元，每个距离单元内的回波信号是该单元内所有散射中心反射回波的矢量和，这样就可以得到目标反射场强度在雷达径向上的投影图，这就是一维距离像[1-5]。
一维距离像能够提供目标的散射中心数目、分布及径向长度等特征，且具有获取简单、实时性高等优点[3,6-9]，所以，一维距离像目标识别可以在海上舰船目标识别中发挥重要作用。
但在实际应用中，舰船目标姿态角和海面起伏[10]的不确定，雷达信号的带宽、载频等参数的扰动，以及雷达信号处理等，均会改变一维距离像特性，给一维距离像目标识别造成了困难[9,11-13]。
本文将对舰船目标一维距离像进行仿真，并研究一维距离像对姿态角、海面起伏、雷达带宽和加窗处理的敏感性，为雷达目标识别的特征提取等后续工作提供技术支持。
1 舰船目标一维距离像影响因素1.1 舰船姿态角及雷达带宽一维距离像的本质是目标散射中心在雷达径向上的分布。
多普勒雷达
多普勒雷达多普勒雷达是一种利用多普勒效应来检测目标的速度和方向的无线电探测设备。
多普勒雷达广泛应用于军事、民用航空、气象预报、海洋观测等领域，具有重要的实用价值。
原理多普勒雷达的工作原理基于多普勒效应，当发射的电磁波与目标发生相对运动时，频率会因目标的运动而产生改变。
通过测量这种频率变化，多普勒雷达可以推断目标相对于雷达的速度和方向。
应用军事领域在军事领域，多普勒雷达被广泛用于目标追踪、导弹制导、防空警戒等任务。
多普勒雷达可以更精确地确定目标的速度和方向，有助于提高战斗系统的作战效率。
民用航空在民用航空领域，多普勒雷达被用于飞机的大气层大规模流量监控、飞机起降的高精度跟踪、天气气流和降水监测等方面。
多普勒雷达可以为飞行员提供准确的空中交通管制信息，提升空中航行的安全性。
气象预报多普勒雷达在气象预报领域的应用也十分重要。
通过多普勒雷达可以实时监测大气中的降水、风暴等天气现象，帮助气象学家更准确地预测天气变化，及时发布预警信息，为社会公众提供有效的气象服务。
海洋观测此外，多普勒雷达在海洋观测方面也扮演着重要角色。
通过多普勒雷达可以监测海洋表面的海浪、潮汐、洋流等情况，帮助海洋科学家更好地了解海洋环境，开展海洋资源勘探、海洋灾害监测等工作。
发展趋势随着科学技术的不断发展，多普勒雷达正在不断完善和应用于更多领域。
未来，随着雷达技术的进一步提升，多普勒雷达将更加精准、高效地服务于人类的各个领域，为社会发展做出更大的贡献。
结语总的来说，多普勒雷达是一种极具实用性、广泛应用的技术手段，通过测量目标的速度和方向，帮助人们更好地了解目标的运动状态，为各个领域提供宝贵的数据支持。
我们期待多普勒雷达在未来的发展中能够不断创新，为人类社会的进步做出更大的贡献。
机载SAR海面舰船成像多普勒参数估计
ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｏ ｅ ｌ ＡＲ ｅ ｏ ｒｅｄ ｔ ｎ ｏ ｅ ｎ ｓ ｒａ ｅ ｘ ｅｉ ｎ ｓｆ ｒｒ ａ Ｓ ｒｓ ｕ ｃ ａａｏ ｃ ｕ ｆｃ． ａ
Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ｐ ｌｒ ｐ ｒ ｍ ｅ ｅ ｓ ｕ ｏ ｆ ｃ ｓ ｓ ｉ ａ ｅ ｃ ｎ ｅ ｒ ｕ ｎ ｙ ＡＩ ｙ ｒ ｓ Ｄ ｐ ｅ ａ ａ ｔ ｒ ；ａ ｔ ｏ ｕ ；ｅ ｔ ｔ ｅ ｔ ｒ ｆｅ ｅ ｃ ；Ｓ Ｌ ｏ ｍ ｑ
了该方 法的有 效性 。
关键词 ：多普 勒参数 ；自聚焦 ；中心频率估计 ； 合成孔径 雷达
Ｏｎ ｓ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｈ ｐ’ ｐ ｅ ｒ ｍ ｅ ｅ ｓｉ ｏ ｅ ｎ ＡＩ ｍ ａ ｉ ｒ ｃ ｓ ｅ ｔｍ ｔｏ ｆｓ ｉ ＳＤｏ ｐｌｒｐａ ａ ｔｒ ｎ ｃ ａ Ｓ ｌ ｉ ｇｎｇ ｐ ｏ ｅ ｓ
摘
要 ：本文详细分析舰船运 动对 Ｓ ＡＲ成像 的影 响， 对运动引起的二次相位误差应用分块对 比度最 优 自聚焦算 法进
行补偿 ； 对运动引起的一次相位误差利用估计 多普勒中心频率的方法进行估计 ； 文中提出的多普勒中心频率估计方 法 在 图像域进行 ， 给出该方法严格 的公式证 明和算 法流程。最后对实 际机载 Ｓ Ｒ海面数 据进行 处理 和分析 ， Ａ 结果验 证
维普资讯
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子
测
பைடு நூலகம்
量
技
术
第 ２ ９卷 第 ６ 期
２０ ０ ６年 １ 月 ２
ＥＬＥ ＣＴＲ０ＮＩ Ｃ ＭＥＡｓ 『 １ ＲＥＭＥＮＴ ＴＥＣＨ Ｎ０Ｌ ０ＧＹ
机载 Ｓ ＡＲ 海 面 舰 船 成 像 多 普 勒 参 数 估 计
梅大 为 朱敏 慧
（ 中科 院 电子 学研 究 所 一 室 北 京 １ ０ ８ ） ０ ０ ０
基于稀疏FrFT 的窄带雷达目标架次识别方法
摘 要：架次识别对于窄带雷达编队目标的探测与识别具有重要意义。本文基于最小熵准则提出了稀疏分 数阶傅里叶变换（ｆｒａｃｔｉｏｎａｌＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＦｒＦＴ）最优变换阶次估计算法，首先将雷达回波数据的 ＦｒＦＴ结果 的熵值建模为变换阶次的函数，进而将变换阶次估计问题转化为稀疏优化问题，利用稀疏重构算法获得最优变换 阶次。最后，应用该算法分析窄带雷达多波门回波数据 Ｄｏｐｐｌｅｒ频率特性，获取编队目标的架次信息。仿真和实 测数据结果表明，所提方法波信 号处理能够准确识别编队目标架次信息。
ＣＨＥＮＹｉｃｈａｎｇ１， ，ＸＩＯＮＧＸｉｎ２，ＷＡＮＧ Ｗａｎｔｉａｎ１
（１．犃犻狉犉狅狉犮犲犈犪狉犾狔 犠犪狉狀犻狀犵犃犮犪犱犲犿狔，犠狌犺犪狀４３００１９，犆犺犻狀犪；２．犉狌狔狌犪狀犚犪犱犪狉犛狋犪狋犻狅狀，犑犻犪犿狌狊犻１５６５００，犆犺犻狀犪）
犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｈｅｓｏｒｔｉｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｎａｒｒｏｗｂａｎｄ ｒａｄａｒｆｏｒｍａｔｉｏｎｔａｒｇｅｔｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅ ｍｉｎｉｍｕｍ ｅｎｔｒｏｐｙｃｒｉｔｅｒｉｏｎ，ａｎｏｐｔｉｍａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｏｒｄｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｆｒａｃｔｉｏｎａｌＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍ （ＦｒＦＴ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｅｎｔｒｏｐｙｏｆｔｈｅＦｒＦＴ ｒｅｓｕｌｔｏｆｒａｄａｒｅｃｈｏｄａｔａｉｓｍｏｄｅｌｅｄａｓａｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔｒａｎｓｆｏｒｍｏｒｄｅｒ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｒｄｅｒ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｉｓｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｉｎｔｏａｓｐａｒｓｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ，ａｎｄｔｈｅｓｐａｒｓｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓ ｕｓｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｒｄｅｒ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅ Ｄｏｐｐｌｅｒ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｎａｒｒｏｗｂａｎｄｒａｄａｒｍｕｌｔｉｗａｖｅｇａｔｅｅｃｈｏｄａｔａ，ａｎｄｏｂｔａｉｎｔｈｅｓｏｒｔｉｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆ ｆｏｒｍａｔｉｏｎｔａｒｇｅｔ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｍｅａｓｕｒｅｄｄａｔａｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄａｖｏｉｄｓｂｒｕｔｅｆｏｒｃｅ ｓｅａｒｃｈａｎｄｃａｎｑｕｉｃｋｌｙｏｂｔａｉｎｔｈｅｏｐｔｉｍａｌＦｒＦＴｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｏｒｄｅｒ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ｉｄｅｎｔｉｆｙｆｏｒｍａｔｉｏｎｔａｒｇｅｔｓｏｒｔｉｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗｈｅｎａｐｐｌｉｅｄｔｏｎａｒｒｏｗｂａｎｄｒａｄａｒｅｃｈｏｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．
基于电磁散射的雷达目标微多普勒特性研究
摘要摘要雷达自动目标识别(Radar Automatic Target Recognition, RATR)能通过雷达回波信号确定目标属性，能全天时、全天候地获取目标类别、型号等信息，在众多领域被广泛使用。
当雷达照射运动目标时，目标除质心平动外，其重要部件往往还存在旋转、振动等复杂的微运动形式。
这些微运动将会对目标的回波信号产生频率调制，致使多普勒谱边缘出现边带，此即为微多普勒效应。
由于目标具有的复杂运动形式将会对RATR性能造成严重的影响，RATR系统迫切需要进一步提升目标运动状态精细描述的能力，因此运动目标的微多普勒特征分析成为了一种最为有效的途径。
为此，本文围绕微动目标微多普勒特征的提取和分析等问题展开研究和讨论，主要工作包含以下几个方面：1. 以运动目标电磁散射特性为切入点，建立运动目标雷达回波模型，并进一步得到运动目标的时变多普勒理论模型。
利用振动与旋转两种常见微运动与雷达平台间的几何关系，通过数学建模的方式建立微多普勒频率的理论表达式，并分析微动参数对微多普勒频率的影响，建立了目标微运动状态与其微多普勒特征的对应关系。
2. 分析了线性时频表示、双线性时频分布、自适应时频分布和小波分解类时频分析四大类主要的时频分析方法并简单介绍了其在微多普勒特征提取中的应用。
通过仿真实验定性地分析各类时频方法的优缺点，同时还选取均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)定量地评价各类时频算法的性能。
3. 利用时频分析技术，针对海面漂浮浮标、四旋翼无人机叶片和雷达天线三类典型目标的复杂微运动所引起的微多普勒特征进行分析。
从非线性动力学建模入手，利用散射点模型建立微动目标后向散射RCS模型，从而建立其微动目标雷达回波信号模型，最后应用时频分析技术分析了这三类不同微动目标的微多普勒特征。
关键词：电磁散射，微动，微多普勒效应，时频分析技术ABSTRACTRadar Automatic Target Recognition (RATR) systems have ability to recognize the target attributes from the radar echo in all-time and all-weather conditions, and therefore widely applied in the military and civilian. Illuminated by radar systems, the moving target or its components always exists some type of complex micro motion forms, such as rotation and vibration. This type of micro motion generates the different Doppler modulations at different times, and results to typically non-stationary characteristics in radar echoes of the moving target, which is named micro-Doppler effects. With the development of RATR systems, there is an urgent demand for improving the ability to accurately describe the target states, which could seriously decrease the performance of RATR system. Therefore, the micro-Doppler characteristics analysis can be considered as an effective method to characterize the local features of the target with micro motion. This paper revolves the problems in micro-Doppler characteristics extraction and analysis and is major in the following aspects.The fundamental concepts of micro-motion and micro-Doppler effect of the target are discussed. Herein, the electromagnetic scattering characteristics of micro-moving targets are considered as the starting point, and then the radar echoes model of moving target is established. Furthermore, the theoretical model of the Doppler modulations of the moving target is obtained. According to the geometrical relationship between the micro-moving target and the radar platform, the theoretical expressions of micro-Doppler frequency induced by the basic micro-motions, such as rotation and vibration, derive by mathematical modeling. Finally, the influence of the micro-motion parameters on the micro-Doppler frequency is analyzed in detail, and the relationship between micro-Doppler features and the movement states of targets is concluded.A series of efficient features are extracted from micro-Doppler signal by using time-frequency analysis techniques. This paper reviews a sample of representative time-frequency analysis algorithms. Their performance is studied from a qualitative and quantitative point of view. For simplicity, we considered the root mean-squared error (RMSE) as measures of performance in the quantitative trade-off studies. Finally, the time-frequency features extraction from micro-Doppler signal of the rotational radar西安电子科技大学硕士学位论文antenna is discussed.The micro-Doppler characteristics of the buoy on the sea-surface, the unmanned aerial vehicle rotor blades, and the parabolic reflector antenna are systematically analyzed by using the time-frequency analysis techniques. According to the modeling of the non-linear dynamics, the spatial electromagnetic scattering distribution of the three classical types of micro-moving targets can be calculated by method of equivalent edge currents (MEC). With adoption of the time-frequency analysis techniques, favorable micro-Doppler characteristics of them are obtained.Keywords:electromagnetic scattering, micro-motion, micro-Doppler effect, time-frequency analysis techniques.插图索引插图索引图1.1RATR处理流程图 (1)图2.1 微动目标回波信号多普勒谱 (7)图2.2 等效线电流和线磁流示意图 (9)图2.3 面元间劈结构示意图 (9)图2.4 导体立方体模型示意图 (10)图2.5 导体立方体后向散射结果 (10)图2.6 复杂飞机目标模型 (11)图2.7 飞机目标后向散射随方位角的变化情况 (11)图2.8 远场运动目标几何关系 (12)图2.9 目标六自由度运动示意图 (12)图2.10 振动目标几何模型 (16)图2.11 电磁波载频对振动目标微多普勒频率的影响 (17)图2.12 振动幅度对微多普勒频率的影响 (17)图2.13 振动频率对微多普勒频率的影响 (18)图2.14 旋转目标的几何模型 (18)图2.15 旋转角速度对微多普勒频率的影响 (20)图2.16 旋转半径对微多普勒频率的影响 (20)图3.1 微动目标微多普勒效应时间-频率变化关系 (23)图3.2 FrFT变换域原理图 (32)图3.3 固定频率的调频信号 (33)图3.4 固定频率的调频信号参考时频分布 (34)图3.5 固定频率的调频信号STFT时频图 (34)图3.6 Kaiser-Bessel窗宽对STFT的影响 (35)图3.7 固定频率的调频信号CWT时频图 (35)图3.8 固定频率的调频信号二次型时频分布 (36)图3.9 固定频率的调频信号FrFT时频图 (37)图3.10 线性调频信号 (39)图3.11 线性调频信号参考时频分布 (39)图3.12 线性调频信号的时频分布图 (40)V西安电子科技大学硕士学位论文图3.13 非线性调频信号 (41)图3.14 非线性调频信号的时频分布图 (42)图3.15 非线性调频信号的AOK分布 (42)图3.16 非线性调频信号的FrFT分布 (42)图4.1 海面浮标模型示意图 (46)图4.2 浮标小球的三维转动角度变化曲线 (47)图4.3 浮标小球横滚摆动角度 (48)图4.4 浮标小球横滚转动雷达回波信号 (50)图4.5 浮标小球横滚转动回波信号多普勒谱 (51)图4.6 浮标小球俯仰转动雷达回波信号 (51)图4.7 浮标小球俯仰转动回波信号多普勒谱 (51)图4.8 浮标小球偏航转动雷达回波信号 (52)图4.9 浮标小球偏航转动回波信号多普勒谱 (52)图4.10 浮标小球横滚转动微多普勒特征 (53)图4.11 浮标小球俯仰转动微多普勒特征 (53)图4.12 浮标小球偏航转动微多普勒特征 (53)图4.13 UA V微运动几何模型示意图 (54)图4.14 四旋翼UA V结构示意图 (55)图4.15 旋翼与雷达平台几何关系示意图 (56)图4.16 UA V旋翼时域和频域特征 (57)图4.17 频谱混叠现象 (57)图4.18 UA V旋翼微多普勒特征 (58)图4.19 欠采样信号的微多普勒特征 (59)图4.20 UA V悬停微多普勒特征 (59)图4.21 UA V俯仰转动的微多普勒特征 (60)图4.22 UA V横滚转动的微多普勒特征 (60)图4.23 UA V偏航转动的微多普勒特征 (61)图4.24 抛物面反射器天线的几何模型 (61)图4.25 抛物面反射器天线的三角面元剖分结果 (62)图4.26 抛物面反射器天线后向散射特性 (63)图4.27 雷达回波I通道和Q通道数据 (63)图4.28 抛物面反射器天线的微多普勒特征 (64)VI表格索引表3.1 固定频率的调频信号各时频分布性能定量分析 (38)表3.2 线性调频信号各时频分布性能定量分析 (41)表4.1 三级海况下浮标小球微运动参数 (47)表4.2 旋转抛物面反射器天线模型的几何参数 (61)表4.3雷达仿真参数 (62)符号对照表符号符号名称σ雷达散射截面R雷达到目标距离I线电流M线磁流E电场强度B雷达带宽T雷达脉冲宽度Pf雷达载频cf∆雷达频域采样间隔rot雷达坐标系旋转矩阵roll横滚旋转矩阵φ横滚角pitch俯仰旋转矩阵ϕ俯仰角yaw偏航旋转矩阵ψ偏航角()u t线性调频信号A散射中心振幅iK调频率λ电磁波波长r距离矢量Φ相位函数f多普勒频率dω角速度f微多普勒频率mβ雷达视线俯仰角τ时延变量ν频移变量t∆时间分辨率f∆频率分辨率西安电子科技大学硕士学位论文Xv 目标运动速度roll ω 横滚转动角速度pitch ω 俯仰转动角速度yaw ω偏航转动角速度缩略语对照表缩略语对照表缩略语英文全称中文对照RATR Radar Automatic Target Recognition 雷达自动目标识别SAR Synthetic Aperture Radar 合成孔径雷达ISAR Inverse Synthetic Aperture Radar 逆合成孔径雷达RMSE Root Mean Square Error 均方根误差RCS Radar Cross Section 雷达散射截面MoM Method of Moment 矩量法GO Geometric Optics 几何光学PO Physical Optics 物理光学PTD Physical Theory of Diffraction 物理绕射理论GTD Geometric Theory of Diffraction 几何绕射理论MEC Method of equivalent edge currents 等效边缘电磁流PRF Pulse Repetition Frequency 脉冲重复频率STFT Short-time Fourier transform 短时傅里叶变换WT Wavelet Transform 小波变换AD Atomic Decomposition 核函数分解CWT Continuous Wavelet Transform 连续小波变换AGCD Adaptive Gaussian Chirplet Decomposition 自适应高斯小波分解WVD Wigner-Ville Distribution 魏格纳-威尔分布AF Ambiguity Function 模糊函数SPWVD Smoothed Pseudo WVD 平滑伪WVDAOK Adaptive Optimal Kernel 自适应最优核STAF Short-time Ambiguity Function 短时模糊函数MSPWVD Modified Smoothed Pseudo WVD 修正平滑伪WVD FrFT Fractional Fourier Transform 分数阶傅里叶变换XI目录目录摘要 (I)ABSTRACT (III)插图索引 (V)表格索引 ............................................................................................................................ V II 符号对照表 ......................................................................................................................... I X 缩略语对照表 ..................................................................................................................... X I 目录 . (XIII)第一章绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究概况和发展趋势 (2)1.3 论文的主要工作和结构安排 (5)第二章运动目标微多普勒效应理论基础 (7)2.1 引言 (7)2.2 目标电磁散射特性 (7)2.2.1 目标的雷达散射截面 (8)2.2.2 等效边缘电磁流方法 (8)2.2.3 复杂目标后向散射仿真实验 (10)2.3 运动目标回波模型 (11)2.4 微动目标的微多普勒频率 (14)2.4.1 微多普勒数学模型 (14)2.4.2 振动目标的微多普勒频率 (15)2.4.3 旋转目标的微多普勒频率 (18)2.5 本章小结 (21)第三章基于时频分析技术的微多普勒特征提取 (23)3.1 引言 (23)3.2 时频分析技术 (24)3.2.1 短时傅里叶变换 (24)3.2.2 核函数分解方法 (25)3.2.3 Cohen类时频分布 (27)3.2.4 自适应最优核 (29)3.2.5 时频重排理论 (31)XIII西安电子科技大学硕士学位论文3.2.6 分数阶傅里叶变换 (31)3.3 基于时频方法的微多普勒特征提取 (32)3.3.1 固定频率的调频信号 (33)3.3.2 线性调频信号 (38)3.3.3 非线性调频信号 (41)3.4 本章小结 (43)第四章典型微动目标的微多普勒特征分析 (45)4.1 引言 (45)4.2 海面浮标的微多普勒特征分析 (45)4.2.1 海面浮标的雷达回波模型 (46)4.2.2 海面浮标的微多普勒特征 (52)4.3 UA V的微多普勒特征分析 (54)4.3.1 UA V微运动建模 (54)4.3.2 UA V旋翼的微多普勒特征 (55)4.3.3 UA V三维转动的微多普勒特征 (59)4.4 雷达旋转天线的微多普勒特征分析 (61)4.5 本章小结 (64)第五章结束语 (65)5.1 工作总结 (65)5.2 研究展望 (66)参考文献 (67)致谢 (71)作者简介 (73)XIV第一章绪论第一章绪论1.1研究背景及意义雷达(Radio Detection and Ranging, Radar)最初意味着“无线电监测和测距”[1]，是一种形成于上世纪初，通过发射和接收电磁波信号并进一步用于目标检测和定位的电磁系统。
多普勒声纳系统原理及应用
多普勒声纳系统原理及应用
多普勒声纳系统利用多普勒效应来测量目标物体的速度。
它通过发射超声波信号到目标物体上，并接收从目标物体反射回来的信号。
当目标物体相对于声纳源运动时，反射信号的频率会发生变化，通过测量频率变化的大小，可以确定目标物体的速度。
多普勒声纳系统已经被广泛应用于多种水下载体的导航，例如舰船和潜艇。
在舰船导航中，多普勒声纳系统通过测量舰船速度矢量的角度，可以实现高精度、高稳定性的速度测量，同时也可以提高定位精度。
此外，多普勒声纳系统还可以用于水下地形测绘、水下机器人导航、水下目标跟踪等领域。
在应用方面，多普勒声纳系统主要用于以下几个方面：
1. 水下导航：多普勒声纳系统可以用于水下航行器的导航，通过测量航行器的速度和方向，可以实现高精度的定位和导航。
2. 海洋科学研究：多普勒声纳系统可以用于海洋科学研究，例如海洋环流、海洋生态、海底地形等方面的研究。
3. 军事应用：多普勒声纳系统可以用于军事应用，例如水下侦察、水下探测、水下目标跟踪等。
总之，多普勒声纳系统是一种非常有用的声纳系统，在多个领域都有广泛的应用。
船载S波段雷达多普勒谱模型
船载S波段雷达多普勒谱模型陈泽宗;陈佩弦;赵晨;谢飞【摘要】根据海表面的散射机理和船舶在海中的运动规律,建立了3次谐波船舶运动模型,提出了船载S波段雷达回波多普勒谱的中心频率和谱宽的理论模型.本文采用仿真多普勒谱的方法,分析了船载S波段雷达多普勒谱的中心频率和谱宽大小与船速的关系,并讨论了船舶各种运动导致多普勒谱的变化情况,最后采用一段实测船载三坐标速度并仿真其多普勒谱,结果表明其中心频率的变化明显,谱展宽明显.文章的结论为船载S波段雷达海浪参数提取提供先验信息和理论模型,具有重要的价值.%According to the scattering mechanism of sea surface and ship movement, three harmonic motion model of the ship is established. Based on ship-borne S-band radar, a theoretical model is proposed for the center frequency andband-width of Doppler spectrum. Next, using the method of simulation of Doppler spectrum, the relationship between the center frequency and bandwidth of spectrum and speed of the ship is analyzed. Meanwhile, the variation of Doppler spectrum caused by various ship motion is discussed. At last, by measuring the speed of ship and simulation of Doppler spectrum, the results show that the center frequency and bandwidth vary obviously. The research result of this paper can offer priorinform-ation and theoretical model for the extraction of wave parameters based on ship-borne S-band radar, which has important values.【期刊名称】《舰船科学技术》【年(卷),期】2018(040)001【总页数】6页(P120-124,134)【关键词】船载S波段雷达;运动模型;多普勒谱;中心频率;谱宽【作者】陈泽宗;陈佩弦;赵晨;谢飞【作者单位】武汉大学电子信息学院,湖北武汉 430072;武汉大学地球空间信息技术协同创新中心,湖北武汉 430072;武汉大学电子信息学院,湖北武汉 430072;武汉大学电子信息学院,湖北武汉 430072;武汉大学电子信息学院,湖北武汉 430072【正文语种】中文【中图分类】TN958.950 引言海洋回波多普勒谱反映了海面的动态信息，其中多普勒频移与海面散射元的雷达径向速度相关，而谱宽则反映了该径向速度的分布特征，这使得微波海面多普勒谱特征对微波雷达海浪反演等领域具有重要的意义[1–2]。
低信杂(噪)比情况下机载雷达的舰船目标成像
低信杂(噪)比情况下机载雷达的舰船目标成像
李燕平;李亚超;邢孟道;保铮
【期刊名称】《电子学报》
【年(卷),期】2008(036)003
【摘要】传统的针对飞机目标的成像方法一般要求高信杂(噪)比以保证回波的强相关性,然而受海杂波和噪声的影响,舰船目标回波的信杂(噪)比可能不高.本文提出一种低信杂(噪)比情况下机载雷达对舰船目标的成像方法.该方法首先对回波数据进行慢时间尺度变换,去除距离频率-方位时间的二次耦合,再采用最小熵准则对包络斜率进行搜索,校正剩余的距离走动,最后利用分数阶傅立叶变换对多个散射点的参数进行估计,得到舰船目标的瞬态像.理论分析及实测数据的成像结果表明,针对低信杂(噪)比数据的处理,该方法优于传统方法.
【总页数】7页(P433-439)
【作者】李燕平;李亚超;邢孟道;保铮
【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室,陕西西安,710071;西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室,陕西西安,710071;西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室,陕西西安,710071;西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室,陕西西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN957
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1.机载雷达对多舰船目标的成像方法研究 [J], 马瑜杰;李亚超;邢孟道
2.基于广义Keystone变换的机载雷达舰船目标ISAR成像 [J], 贺小慧;张龙
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一种窄带情报雷达海面目标分类方法
一种窄带情报雷达海面目标分类方法
钟辉;王曙光
【期刊名称】《舰船电子对抗》
【年(卷),期】2017(040)004
【摘要】对海探测预警雷达多采用窄带工作,目标分类需求日益突出.提出了一种在原有窄带雷达架构下进行海面目标分类的改进型数据处理方法,在处理目标航迹的同时,完成目标分类训练,并将分类结果与目标探测结果融合.试验验证了该海面目标分类方法的有效性,具有较好的实用价值.
【总页数】4页(P62-65)
【作者】钟辉;王曙光
【作者单位】华东电子工程研究所,安徽合肥230088;华东电子工程研究所,安徽合肥230088
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.51
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摘 要 ：针对机 载窄 带雷达探 测海面非合 作舰船 目标识 别能力 不足 问题 ， 首先 建立 了舰船横 滚 、 俯仰 和偏航
三维微动 下舰船运 动方程 ， 在 此 基 础 上 建 立 了 窄 带 雷达 探 测 舰 船 的 回 波 信 号模 型 ， 分 析 了 回 波 信 号 多普 勒 频 率 成 分 及 其 特 征 。理 论 分 析 结 果 表 明 ， 舰 船 三 维 微 动 会 导 致 雷 达 回 波 信 号 的 多普 勒 频 率 相 对 无 微 动 情 况 下 出 现 频 谱
展宽； 并且不 同位置 的散 射点具 有不 同的时频 变化 曲线； 在短 时 间内， 各散射 点微 多普勒 时频 曲线 以类似 Ｌ Ｆ Ｍ 形
式 的 线 性 关 系 变化 ， 在 较 长 时 间 内 以 类 似 正 弦信 号 形 式 周 期 性 变化 ， 其周 期与横滚 角变化周期相 同。
关 键 词 ：窄 带 雷达 ；非 合 作 舰 船 ； 微动； 微 多普 勒
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｆｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｙ ｃ ａ ｐ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｎ ｏ ｎ — ｃ ｏ ｏ ｐｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｓ ｈ ｉ ｐ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ａ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｎ ａ ｒ ｒ ｏ ｗ ｂ ａ ｎ ｄ
第 ３ ７卷
第 １ ２期
系 统 工 程 与 电 子 技 术
Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ
Ｖｏ ｌ － ３ ７ Ｎｏ ． １ ２
Ｄｅ ｃ ｅ ｍｂ ｅ ｒ ２ ０ １ ５
２ ０ １ ５ 年 １ ２月
中 图分 类 号 ：Ｔ Ｎ ９ ５ 文 献 标 志 码 ：Ａ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ — ５ ０ ６ Ｘ． ２ ０ １ ５ ． １ ２ ． １ １
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文章编号 ： １ ０ ０ １ — ５ ０ ６ Ｘ（ ２ ０ １ ５ ） １ ２ — ２ ７ ３ ３ — ０ ６
网址 ： Ｗ ＷＷ． ｓ ｙ ｓ — ｅ ｌ ｅ ． Ｃ Ｏ Ｎ
基 于机 载 窄 带 雷 达 的舰 船 目标 多普 勒 特 性 分 析
杨 秋 ，张 群 ，王 敏 ，孙 莉
（ 空军 工程 大 学信 息 与导航 学 院，陕西 西安 ７ １ ０ ０ ７ ７ ）
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