基于Keystone变换的极窄脉冲距离走动校正
Keystone变换实现方法研究
Keystone变换实现方法研究作者:宁娜郝凤玉来源:《现代电子技术》2011年第24期摘要:在传统PD雷达中,当相干积累时间较长或信号带宽很大,目标运动速度很高时,回波会出现越距离单元走动,从而影响雷达探测目标的性能。
Keystone变换是校正脉冲回波距离走动的常用方法。
在此研究了Keystone变换的3种常用实现方法,通过仿真分析验证了算法的有效性,找出了低复杂度算法,对工程实现具有一定的参考意义。
关键词:PD雷达;越距离单元走动; Keystone变换;运算量中图分类号:TN95-34 文献标识码:A 文章编号:1004-373X(2011)24-0133-04Implementation Methods of Keystone TransformNING Na, HAO Feng-yu(China Airborne Missile Academy, Luoyang 471009, China)Abstract: In conventional PD radar, when the coherent accumulation time is long, or when signal bandwideth is wide and the target velocity is high, the echo may occur the migration through resolution cell. In this case, the property of radar to detect targets may be affected. Keystone transform is the common method to correct the migration through resolution cell. Three habitually used methods to implement Keystone transform are studied. The algorithm's validity is confirmed by simulation analysis. The algorithm with low complexity was found. It has a certain conferece significance to the engineering implementation.Keywords: PD radar; migration through resolution cell; Keystone transform; calculation quantity0 引言根据传统PD雷达的设计原则,在相参积累时间内,目标的距离走动不能超过半个距离分辨单元。
无源多基雷达海面运动目标检测与定位方法
Vol. 36 No. 12Dec.2020第36卷第12期2020年12月信号处理Journal of Signal Processing文章编号:1003-0530(2020)12-2016-08无源多基雷达海面运动目标检测与定位方法黄川 李中余张丽君 武俊杰杨建宇(电子科技大学信息与通信工程学院,四川成都611731)摘 要:由于北斗卫星导航系统全球覆盖的特性,以其为辐射源构成无源雷达在海面监测方向具有应用潜力。
本文针 对多颗北斗卫星为辐射源所构成的无源多基雷达,提出了一种目标回波空时联合积累方法,可实现海面运动目标的检 测与定位。
首先,本文提出距离反转-方位伸缩变换(RRAST ),将各二维时域回波转换为一维方位信号,并将其多普勒 质心置零;然后,利用去调频积分变换(DOT )处理实现回波的长时间积累,并非相干叠加多源回波实现目标回波的空 间积累,在多普勒调频率域实现海面运动目标的有效检测;最后,将多源回波均映射到目标运动参数域,根据峰值位 置实现目标的定位与速度估计。
仿真实验结果表明,本方法可在低信噪比条件下实现海面运动目标的检测与定位。
关键词:无源雷达;北斗卫星导航系统;动目标检测;海面检测;多基雷达中图分类号:TN958.97 文献标识码:A DOI : 10. 16798/j. issn. 1003-0530. 2020.12.007引用格式:黄川,李中余,张丽君,等.无源多基雷达海面运动目标检测与定位方法[J ].信号处理,2020, 36(12) : 2016-2023. D0I : 10. 16798/j. issn. 1003-0530.2020.12.007.Reference format : Huang Chuan ,Li Zhongyu ,Zhang Lijun ,et ai. A Maritime Moving Taoet Detection and Localization Method for Passive Mukiyeie Radar * J ]. Journal of Signal Processing ,2020,36 ( 12) : 2016-7023. DOI : 10. 16798/j.i s n. 1003-0530.2020. 12.007.A Maritime Moving Target Detection and LocalizationMethod for Passive Multistatie RadarHuang Chuan Li Zhongyu Zhang Lijun Wu Junjiv Yang Jianyu( SchoooooInooamaiion and Communicaiion Engineeaing , UnieeasiiyooEoeciaonicScienceandTechnooogyooChina , Chengdu , Sichuan 611731 , China )Abstract : Due to We global coveraye of Beidou navigation satellite system ,it shows the potential to be the opportunisSc Wans- mi i eain pa s ieeaadaamaainedeieciion.Thispapeaoocuson ihepa s ieemuoiisiaiicaadaaconsiiiuied bymuoiipoeBeidou saieo-oiies , and paoposesaiaageiechospaceJiimeiniegaaiion meihod ioachieeemaaiiimemoeingiaageideieciion and oocaoizaiion.Fiasi , ihispapeapaoposesaaangeaeeeasaoand azimuih siaeichingiaansooam ( RRAST ) , which coneeaiseach iwoJdimensionaoechoin oasiiimeand soowiimedomain inioaoneJdimensionaoazimuih signao , and seisiheDoppoeaceniaoid ooeach echoiozeJao.Then , ihedechiap iniegaaiion iaansooam ( DcIT ) isappoied ioachieeeiheoongJiimeiniegaaiion ooeach echo.Theincoheaeni summaiion oomuoiisiaiicechoesispeaooamed ioaccompoish spaiiaoiniegaaiion , achieeingihemaaiiimemoeingiaageideieciion iniheDoppoeaoaequencyaaiedomain.Fina o y , ihemuoiisiaiicechoesaaea o pao.ecied ioiheiaageimoiion paaameieadomain , and iheiaageioocaoizaiion and eeoociiyesiimaiion can beachieeed accoadingioihepeak posiiion.Thesimuoaiion aesuoisshowihaiihepaoposed meihod can aeaoizeihemaaiiimemoeingiaageideieciion and oocaoizaiion undeaihecondiiion oooowsignaoioJnoiseaaiio.Key words : passive radar ; Beidou navigation satellite system ; moving taoet detection ; marine detection ; muUistatic radar引言 雷达这一有效探测手段,对海面区域进行有效监引言测,目前在该领域已有多方面研究*12])海面运动为实现对海洋资源的可靠保护与利用,可利用目标检测是其中的关键方向之一。
基于Keystone变换的高速目标检测方法
的速度及加速度信息 , 补偿多普勒模糊频率 , 使得在没有 目 标运 动速度信 息条 件下 校正距 离走动 , 从而使积 累时间不再受
目标 运动的限制 , 通 过仿 真分析验证 了算法 的有效性 , 对工程实现具有一定 的参考意义 。 关键 词 : k e y s t o n e变换 ; 高速 目标检测 ; 相 干积累 ; 距离走动
第3 5卷 第 1 2期 2 0 1 3年 1 2月
现 代 雷 达
Mo d e r n Ra d a r
Vo I . 3 5 N o . 1 2
De c .2 01 3
・
信 号/ 数据处 理 ・
中 图 分 类 号: T N 9 5 7 文 献 标 志 码: A
0 引 言
随着速度高达 4到 l 0马赫 的高超声速飞行器、 高 速导弹等 目标的出现, 对雷达 的检测性能构成 了极 大 的威 胁 。 由于 目标具 有 较 高 的速 度 和 加速 度 , 因而在
一
意义
。
1 K e y s t o n e变换原理
P D雷 达 的 回波 支撑 域是一 个二 维平 面 , 平 面 的坐 标轴 分别 是快 时 间 ( 即脉 内时 间 ) 和慢 时 间 ( 即脉 间时 间) 。在 快时域 进 行傅 里 叶 变换 , 将 回波 变换 到 平 面 , 所谓 K e y s t o n e 变换 , 就 是进 行变量 代换 , 即
De t e c t i o n o f Fa s t M o v i ng Ta r g e t s Ba s e d o n Ke y s t o n e Tr a ns f o r m
HUANG Ba i s h e n g
一种用于弱信号检测的广义Keystone变换算法
回波 校 正 到 同 一距 离分 辨 单 元 , 从 而保 证 了相 干 积 累 结果 取 得 最 大值 . 关 键 词 :微 弱 信 号 检 测 ; 长 时 间相 干积 累 ; 越距离单元走动; 广 义 Ke y s t o n e变换 ; 离 散 时 间采 样 误 差 中图分类号 : T N9 5 7 . 5 1 文献标识码 : A 文章编号 : 1 0 0 1 - 2 4 0 0 ( 2 0 1 3 ) 0 2 — 0 0 9 8 — 0 5
相 干 积 累 的结 果 与 选 取 的基 准 对 齐 脉 冲 有 关 的 问题 , 提 出 了一种 广 义 的 K e y s t o n e 变换算法. 首 先 寻 找 数 字 脉 冲 压 缩 过 程 中 离散 时 间采 样 误用 Ke y s t o n e变换 将 所 有 脉 冲
r a n g e r e s o l u t i o n c e l 1 .Ac c o r d i n g l y ,t h e ma x i mu m o u t p u t a f t e r a c c u mu l a t i o n i s o b t a i n e d .Co mp u t e r s i mu l a t i o n a n d
r e a l d a t a p r o c e s s i ng r e s ul t s a r e g i v e n t o v e r i f y t he e f f e c t i v e n e s s o f t h e p r o p o s e d me t h od. Ke y W or d s: d i m t a r ge t d e t e c t i on;l on g — t e r m c ohe r e nt i nt e g r a t i on; r a ng e mi gr a t i o n;ge n e r a l i z e d Key s t o ne t r a ns f or m ;di s c r e t e t i me s a mp l i ng e r r or
高速机动目标长时间相参积累和参数估计算法研究
高速机动目标长时间相参积累和参数估计算法研究杨宇超;方明;赵晨帆;王玥琪;方刚【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2022(44)12【摘要】长时间相参积累是提高雷达探测性能的重要技术之一。
在高速高机动目标的长时间积累过程中引起的距离走动、距离弯曲、多普勒频率走动与多普勒频率弯曲效应会带来严重的积累信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)损失,进而使得噪声背景下雷达难以有效发现探测目标的存在。
针对上述问题,提出了一种针对高速机动目标的参数化长时间积累算法。
首先,使用keystone变换(keystone transform,KT)校正了线性距离走动。
然后,使用相参积累型修正三阶相位函数(coherently integrated modified cubic phase function,CIMCPF)与相参积累型修正高阶模糊函数(coherently integrated modified high-order ambiguous function,CIMHAF)算法分别完成了对一阶和二阶加速度的参数估计。
得益于CIMCPF与CIMHAF对信号相参特性的利用,该算法在低信噪比下依然有效。
同时,由于没有对参数网格搜索的过程,算法的计算复杂度也较低。
仿真实验与分析证实了所提算法的优异性能。
【总页数】10页(P3811-3820)【作者】杨宇超;方明;赵晨帆;王玥琪;方刚【作者单位】上海航天电子技术研究所【正文语种】中文【中图分类】TN958.2【相关文献】1.高机动小RCS目标长时间相参积累检测新方法2.Chirp雷达对高速运动目标有效相参积累的算法研究3.采用长时间相参积累技术的高速机动目标检测快速算法4.一种基于RFT和分段处理的高速机动目标相参积累算法5.雷达高速高机动目标长时间相参积累检测方法因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
机动目标距离徙动校正与检测算法
机动目标距离徙动校正与检测算法贺雄鹏;廖桂生;许京伟;黄鹏辉;魏嘉琪【摘要】在机动目标的检测中,目标的速度、加速度会产生距离徙动和多普勒徙动的现象,影响机动目标的积累与检测性能.针对上述问题,提出一种基于频率轴反转变换与广义变尺度傅里叶变换的机动目标检测快速非搜索算法.首先在距离频域-方位时域利用频率轴反转变换校正距离徙动,回波信号变为线性调频信号;接着利用Wigner-Ville分布变换核与广义变尺度傅里叶变换对目标参数进行估计;最后在距离-多普勒域完成目标能量的积累.与现有方法相比,所提方法可以快速校正距离徙动,实现非搜索的目标参数估计,计算复杂度低.仿真实验表明,该方法可有效完成机动目标的检测与参数估计.%In the detection for the maneuvering target,the integration and detection performance for the moving targets may slide down due to the defocusing effects of the range migration and the Doppler frequency migration caused by target radial velocity and acceleration.To address these issues,a fast non-searching method based on fast time-frequency axis reversal and generalized scaled Fourier transform is proposed.In this algorithm,the frequency axis reversal transform is firstly applied to correct the range migration.Then,the received signal becomes the linear frequency modulated (LFM) signal,and both Wigner-Ville distribution (WVD) function and generalized scaled Fourier transform are applied to estimate the acceleration and velocity of the moving target.Finally,the moving target is well focused in the range-Doppler pared with the existing methods,the presented algorithm can fast eliminate the range migration and obtain the motionparameters without any searching procedure and can achieve a good balance between the computational cost and the detection ability as well as parameters estimation performance.Several simulation experiments are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2018(040)001【总页数】8页(P1-8)【关键词】机动目标检测;参数估计;频率轴反转变换;广义变尺度傅里叶变换【作者】贺雄鹏;廖桂生;许京伟;黄鹏辉;魏嘉琪【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN957.510 引言随着高性能武器装备的发展,以新一代战斗机(具有超声速和高机动等特点)为代表的运动目标,对传统雷达的探测能力提出了严峻的挑战,高机动目标检测与高精度运动参数估计研究受到广泛的关注[1-3]。
任意复包络信号的匀速运动目标回波脉间补偿及相干积累
任意复包络信号的匀速运动目标回波脉间补偿及相干积累冯西安;张杨梅【摘要】现代声呐、水下制导等水声探测系统常常使用窄带脉冲、调制、编码、伪随机等种类繁多的发射信号波形来满足低信噪比检测、高分辨估计、抗干扰、主动隐蔽探测的应用需求.针对这一情况,本文研究了任意信号的长时间积累问题,给出了一种任意复包络信号的匀速运动目标回波脉间补偿及相干积累检测方法.通过构建任意发射信号波形的广义模糊函数,将匹配滤波器输出表示为所构造的广义模糊函数,使得任意复包络信号的脉压波形不仅能够用统一的数学模型来表述和计算,而且能够提供多脉冲回波的距离走动信息和多普勒频移信息,为多脉冲距离位置对齐和Fourier变换(FFT)积累提供了依据.对于用广义模糊函数表示的匹配滤波器输出,采用Keystone变换将复包络对齐,消除了距离走动,采用FFT补偿多普勒频移项,实现了任意复包络信号的长时间相干积累.对于水下探测中使用的连续波信号、线性调频信号以及复杂的m序列编码信号、Costas跳频编码信号波形进行了信号积累及检测的计算机仿真,验证了任意复包络信号的匀速运动目标回波脉间补偿及相干积累的正确性.消声水池实验验证了该方法的有效性.【期刊名称】《物理学报》【年(卷),期】2018(067)011【总页数】11页(P44-54)【关键词】任意复包络信号;相干积累;运动补偿;广义模糊函数【作者】冯西安;张杨梅【作者单位】西北工业大学航海学院,西安710072;西北工业大学航海学院,西安710072;西安航空学院电子工程学院,西安710077【正文语种】中文1 引言微弱信号检测可使用多脉冲积累.North[1]曾指出:从理论上讲,信号积累是一种最有效的微弱目标检测方式.但实际中,信号积累检测仍存在一定的难度,尤其是运动目标的积累检测.迄今为止,国内外的专家和学者们针对低可观测性运动目标的长时间相干积累问题展开了广泛研究,并取得了丰硕的成果.长时间相干积累主要包括精确匹配滤波、运动补偿及Fourier变换(FFT)积累3个重要环节,其中的关键问题是运动补偿,将回波包络对齐.目前,常用的运动补偿方法有最大相关法[2]、最小熵法[3,4]、Hough变换[5−7]、Radon-Fourier变换[8−11]、Keystone变换[12−16]等.这些积累方法多使用脉压性能好、多普勒容限大的线性调频(LFM)信号进行建模、公式推导,得出相应结论.然而,在现代声呐、水下制导领域,除了LFM信号以外,人们还使用复杂多样的波形形式来满足不同的应用目的和环境需求.当考虑波形稳健传输、精准测速时,多选择较简单的连续波(CW)信号;考虑低截获主动隐蔽探测时,则使用复杂的大时间带宽积编码信号[17];现代波形设计还使用最优化算法和计算机迭代程序生成发射序列用于抗干扰、信道匹配、目标识别等目的[18].随着复杂波形在实际探测系统中的广泛应用,在长时间信号积累中,任意信号波形的运动目标回波补偿及相干积累是需要研究解决的问题.本文针对水声探测系统使用的信号形式种类繁多这种实际情况,研究给出了任意复包络信号的匀速运动目标回波脉间补偿及相干积累检测方法,并进行了必要的仿真和水池实验验证.2 信号积累中的多脉冲回波模型将水声探测系统的发射信号表示为复包络和载波形式u c(t)exp(j2πf 0t),则当目标匀速运动时,使用脉内快时间t k和脉间慢时间t m表示的多脉冲回波为式中κ=(c−v0)/(c+v0)是展缩系数,c是声速,v0是目标速度;K是反射系数;τ表示回波时延,τ(t m)=2R(t m)/(c−v0)是第m个回波的时延,其中R(t m)=R0+v0t m,R0是第一个回波对应的目标距离.慢时间t m=(m−1)T r,T r为脉冲重复周期(pulse repetition time,PRT),其倒数为脉冲重复频率f r(pulse repetition frequency,PRF).f d=(κ−1)f 0是多普勒频率.降频处理后,得到多脉冲回波复包络为v c(t k,t m)是二维函数,一维是距离维,另一维是脉冲维.回波复包络的频谱为式中U c(f)是复包络u c(t)的频谱.将τ(t m)代入(2)式,整理后得可见回波复包络除了是发射信号复包络的时延及压缩形式以外,还增加了3个指数项:第一个是固定相位项;第二个是脉间慢时间多普勒频移项;第三个是脉内快时间多普勒频移项.从距离维看,目标运动使得回波包络不能对齐,出现距离走动.长时间积累或运动速度较高时,还会出现跨距离单元走动.对于距离走动,需要进行运动补偿将包络对齐.从脉冲维看,脉冲幅度按照多普勒频率的复正弦规律变化,因此,脉冲维也叫多普勒维.相干积累时需要在脉冲维做FFT以补偿脉间慢时间多普勒频移项.3 脉冲压缩信号的广义模糊函数表示对回波复包络进行精确匹配滤波,即让匹配滤波器的脉冲响应取为或者在频域将其传输函数取为则在时域,匹配滤波器输出的脉压信号可一般地表示为可以看到,对于不同形式的发射波形,将其复包络代入该式的积分,得到的y c(t k,t m)形式不尽相同.另外,这个表示式没有给出脉压信号的距离走动和多普勒维的脉冲幅度变化信息.这些信息隐藏在积分式中,给距离走动分析、运动补偿及多普勒维的相干积累带来困难.以往的文献采用LFM信号的压缩形式来分析这些问题,得出的结论不具有一般性.本文通过构建一种时延τ和展缩系数κ的函数来表示脉压信号,使得任意复包络信号的脉压波形不仅能够用统一的数学模型来表述,而且提供了多脉冲回波的距离走动信息和多普勒频移信息.对于发射信号s(t),所构造的函数为它与窄带模糊函数相似,被称为广义模糊函数(generalized ambiguity function,GAF).特别地,κ=1即目标静止时,GAF退化为自相关函数.GAF是信号的脉冲压缩形式,具有显著的主瓣和较低的旁瓣,主瓣峰值位于时延τ=0、压缩κ=1处,峰值位置与波形形式无关.利用f d=(κ−1)f 0,(7)式中的积分可表示为它是GAF的压缩和延时,表示了回波复包络的压缩形式.将其代入(7)式,可得该式是任意复包络信号回波的脉压信号模型.不难看出,χ{κ[t k−τ(t m)],κ}具有窄的主瓣,其峰值位置τ(t m)给出了脉压信号的距离走动.同时,相位项exp(j2πf d/κt m)给出了脉冲维的多普勒信息.本文作者在文献[19]中采用所构建的GAF给出了CW信号、LFM信号、m序列编码信号、Costas跳频编码信号的基带脉压信号具体表达式,其中对LFM信号推导得到的脉压信号表示形式与文献[12,13,15]中由回波复包络精确匹配得到的结果完全相同.4 脉压信号的距离走动及运动补偿4.1 脉压信号的距离走动(4)式和(10)式从时域上清楚表明了距离走动的现象.运动产生距离走动,在每次发射探测脉冲时,目标距离不同,回波复包络的时延发生了变化.回波复包络经距离向脉压后,匹配滤波器输出的脉压信号峰值位置也各不相同.距离走动的本质需要在频域进行分析.为此,给出(10)式的频域形式.由(3)式和(6)式可得脉压信号的距离频域表示式为式中指数项表明,距离频率f与脉间慢时间t m之间存在耦合.当转换到时域时,这种耦合将直接导致(10)式中各压缩脉冲的峰值位置彼此不同,出现距离走动.所以,从频域上看,距离频率与脉间慢时间之间的耦合是导致脉压信号距离走动的根本原因. 校正距离走动就是解除f与t m间的耦合.使用Keystone变换对脉间慢时间t m 做变量代换就可消除频率与时间耦合,使得距离频率不再受脉间慢时间的影响.但是注意到(10)式,匹配滤波器输出存在一个exp[j2πf d/(κt m)]项,它是t m的复正弦函数,频率是多普勒频率.因此,经Keystone变换后,变换到时域的脉压信号还需要对脉冲维做FFT,将多普勒频移进行补偿,得到相干积累的结果.相干积累的峰值位置对应目标距离和多普勒频率.4.2 运动目标回波补偿Keystone变换最初是应用于SAR/ISAR(synthetic aperture radar/inverse synthetic aperture radar)成像中的一种距离走动校正技术,它利用时间尺度变换消除目标速度与距离频域之间的耦合,从而实现运动目标的跨距离单元走动校正.将Keystone变换用于匀速运动目标长时间相干积累,可消除脉压信号中的距离频率f 与脉间慢时间t m的耦合,实现距离走动校正.Keystone变换定义为这个线性尺度变换将f-t m平面上的矩形支撑域变为f-˜t m平面上一个倒梯形或楔石形,因此命名Keystone变换.若t m是脉间慢时间,那么Keystone变换就是对脉间慢时间进行的尺度变换,将t m变换为˜t m.通过这种尺度变换改变脉冲位置,校正运动引起的线性距离走动.将(12)式代入脉压信号的频域表示式(11)式,整理后可得对齐峰值位置后的脉压信号频域表达式为可见Keystone变换解除了f与˜t m间的耦合,消除了脉间慢时间对距离频率的影响.将(13)式变换到时域,整理后得其时域表达式式中χ的峰值位置只与初始时刻的目标位置R0有关,而与t m无关.这表明Keystone变换将运动引起的回波跨距离单元走动校正到同一距离单元,使回波复包络的压缩形式对齐.再注意到,(14)式中的第一个指数项是˜t m的正弦函数,它使得脉压信号的相位不同,采用FFT进行该项补偿,可得到相干积累的结果.另外,(14)式中的第一个指数项是对频率为f d/κ的正弦信号在脉冲维采样,采样频率即脉冲重复频率f r,数字谱分析范围为(−f r/2,f r/2).当f r>f d时,频率f d/κ落在谱分析范围内,可从频谱上观测到.但是,当目标速度较快,多普勒频率较高,而脉冲重复频率较低,即f r<f d时,虽然实际频率f d/κ位于谱分析范围之外,但由FFT的周期性可知,在(−f r/2,f r/2)内仍然存在着对应f d/κ的谱线,这种现象称为多普勒模糊.发生多普勒模糊时,从频谱上观测到的谱线频率点不再是真实的多普勒,而是一个模糊了的多普勒频率.多普勒频率与模糊频率之间相差几个脉冲重复频率,表示为式中f d 0是频谱上观察到的模糊多普勒频率,n k是模糊数.将(15)式代入(14)式得式中的第三个指数项为模糊项,必须加以补偿.当速度已知时,根据模糊数估计n k,使用对模糊项进行补偿,补偿后多普勒模糊后的压缩回波为再对慢时间维做FFT,可得到考虑了多普勒模糊的相干积累结果为式中M是脉冲个数,M T r是脉冲维正弦信号的持续时间.以上推导均假设目标速度v0已知.当目标速度未知时,则需要设计匹配滤波器组对回波包络进行精确匹配滤波,并使用匹配滤波器组对应的多普勒频率或速度估计模糊数n k,以便补偿模糊项,但这会增加信号积累的计算量.当目标做匀加速运动时,加速度与慢时间将发生二次耦合,二次耦合将导致积累时间内目标回波的距离弯曲,距离弯曲需要使用二阶广义Keystone变换进行补偿[20].5 实验验证5.1 相干积累的计算机仿真信号积累过程的仿真实验:设声呐分别发射CW信号、LFM信号、m序列编码信号和Costas跳频编码信号来探测目标;信号参数设置为中心频率f 0=15 kHz,带宽B=10 kHz,采样频率f s=100 kHz,脉冲宽度T=30 ms,脉冲重复周期T r=0.2 s,脉冲个数M=10;目标距离R0=75 m,速度v0=−30 kn(1 kn≈0.5117 m/s,目标向观测点匀速运动),对应的多普勒频率f d=310.2 Hz;信噪比SNR=5 d B,信噪比取值较高,以便能够在时域上看到回波位置.采用本文的方法对4种信号波形积累的过程及结果如图1—图4所示.其中图1(a),图2(a),图3(a)和图4(a)是噪声中的10个回波;图1(b),图2(b),图3(b)和图4(b)是精确匹配滤波后的脉压信号;图1(c),图2(c),图3(c)和图4(c)是用Keystone变换补偿运动以后对齐了的脉压信号;这12幅图均对波形取了绝对值,并用最大值归一化;图1(d),图2(d),图3(d)和图4(d)是补偿距离走动、去除多普勒模糊后,沿慢时间维做FFT积累的结果,图中用峰值进行了归一化,其中补偿的多普勒模糊数由多普勒频率f d与脉冲重复频率f r之比得到,为62个.从图1—图4的(a),(b)图可以看到,由于目标运动,各周期的回波、脉压信号均有距离走动,脉冲距离位置不齐.目标匀速运动时,脉冲位置在距离-慢时间平面上是一条倾斜直线.从图1—图4的(c)图可见,在利用Keystone变换对脉压信号进行距离走动校正以后,脉压信号对齐到同一距离位置,分布在一条与距离轴垂直的直线上.从图1—图4的(d)图可以看出,沿慢时间维做FFT,在距离-多普勒平面上出现了相干积累的峰值,峰值位置对应着目标距离和多普勒频率,分别约为75 m,310.2 Hz,与仿真设置的参数相符合.还可看到,CW信号的脉冲压缩比小,脉压信号及积累结果在时间或距离维较宽,其余三种信号脉冲压缩能力强,脉压信号及积累后的结果都是尖锐的峰值.图1 CW信号的积累结果 (a)距离走动的回波;(b)随距离走动的脉压信号;(c)运动补偿的脉压信号;(d)积累结果的三维图Fig.1.Accumulating result of CW signal:(a)Echo signal of moving target;(b)pulse compressed signal moving along with distance;(c)pulse compressed signal after motion compensation;(d)three-dimensional graph of accumulating results.图2 LFM信号的积累结果 (a)距离走动的回波;(b)随距离走动的脉压信号;(c)运动补偿的脉压信号;(d)积累结果的三维图Fig.2.Accumulating result of LFM signal:(a)Echo signal of moving target;(b)pulse compressed signal movingalong with distance;(c)pulse compressed signal after motion compensation;(d)three-dimensional graph of accumulating results.图3 m序列编码信号的积累结果 (a)距离走动的回波;(b)随距离走动的脉压信号;(c)运动补偿的脉压信号;(d)积累结果的三维图Fig.3.Accumulating result of m sequence coded signal:(a)Echo signal of moving target;(b)pulse compressed signal moving along with distance;(c)pulse compressed signal after motion compensation;(d)three-dimensional graph of accumulating results.图4 Costas跳频编码信号的积累结果 (a)距离走动的回波;(b)随距离走动的脉压信号;(c)运动补偿的脉压信号;(d)积累结果的三维图Fig.4.Accumulating result of Costas frequency hop coded signal:(a)Echo signal of movingtarget;(b)pulse compressed signal moving along with distance;(c)pulse compressed signal after motion compensation;(d)three-dimensional graph of accumulating results.信号检测性能的Monte Carlo仿真实验:仍然取上述仿真参数,在不同信噪比下,求恒虚警概率条件下的检测概率曲线.理论上,对于这里给定的脉宽、带宽和脉冲个数参数,高斯噪声中匹配滤波器的增益为10log(2BT)=27.78 d B,多脉冲积累的增益为10log(M)=10 d B,即可检测到约−37.78 d B的信号,其检测性能与波形无关.实验时,采用在距离-多普勒平面上的相干积累峰值作为检测统计量,无信号时,统计干扰峰值求虚警概率及对应的门限;有信号时,统计计算检测概率.得到的检测概率曲线如图5所示.可以看出,在约−35 d B时,对4种信号的检测概率均达到80%以上.仿真结果接近理论值,与理论相符.图5 4种信号的检测概率曲线Fig.5.Probability of detection for four kinds of signal in noise as a function of the signal-to-noise ratio.5.2 目标距离、速度估计的消声水池实验在尺寸为20 m×8 m×7 m的消声水池设计实验方案,进行实验研究.分别发射仿真实验的4种信号波形.波形参数为:载频15 kHz,带宽10 kHz,采样频率100 kHz,脉宽20 ms;脉冲重复周期0.05 s,SNR测量值11.8 dB;进行相干积累,并估计目标的距离、速度参数.实验系统组成: NI公司的数据采集仪(使用24 bit的PXIe-4496 AD卡和16 bit的PXI-6733 DA卡),VBF40型放大滤波器,L2线性功放(200 W),宽带发射换能器,标准水听器;发射换能器、接收水听器深度3 m,相距12 m.实验系统组成如图6所示.运动目标回波模拟:采用两次发射、接收的方法模拟运动目标回波.即对第一次发射、接收的多脉冲数据,人工加入波形压缩和回波位置走动信息,再进行第二次发射、接收即可.运动信息加入方法:取目标速度v0=−12 kn,由此计算的压缩因子为1.01,并按照R m=R0+v0×(m−1)×T r,计算走动参数,其中R0=12 m,以此对第一次接收的数据重采样压缩和循环移位,即可得到包含波形压缩和距离走动的目标回波.目标参数估计:对第二次发射、接收的运动目标回波数据进行相干积累,由距离-多普勒平面上积累的峰值位置估计目标距离和速度.图6 水池实验系统组成Fig.6.Experimental arrangement for anechoic water tank.在消声水池,所模拟的4种信号的运动目标回波如图7所示,每种信号的10个回波包含着波形压缩和距离走动信息.对4种信号的10个回波分别进行相干积累,结果如图8所示.由积累的峰值位置对目标距离R0、速度v0进行估计,结果如表1所列,这是10次实验得到的均值和标准差.可以看出,对4种信号进行相干积累,在距离-多普勒平面上均出现了显著的峰值,峰值位置出现在目标的初始距离和速度附近.比较4种信号的估计结果可见,CW信号的距离估计误差大,速度估计精度高,而其余3种信号的距离估计精度高,速度估计误差大.这是因为CW信号多普勒容限小,脉冲压缩比大,而其余信号的脉冲压缩能力强,距离估计精度高.图7 4种信号的运动目标回波 (a)CW信号;(b)LFM信号;(c)m序列编码信号;(d)Costas编码信号Fig.7.Moving target echo of four kinds ofsignals:(a)CW signal;(b)LFM signal;(c)m-sequence phasecodedsignal;(d)Costas frequency hop coded signal.图8 4种信号的积累结果 (a)CW信号;(b)LFM信号;(c)m序列编码信号;(d)Costas 编码信号Fig.8.Accumulating results of four kinds of signals:(a)CWsignal;(b)LFM signal;(c)m-sequence phase-coded signal;(d)Costas frequency hop coded signal.表1 目标初始距离和速度估计结果Table 1.Estimation of initial distance and target velocity.信号波形 R 0均值/m R0标准差 v0均值/m·s−1 v0标准差CW 11.173 1.321 6.008 0.004 LFM 12.179 0.679 6.220 0.052 m序列 11.7630.871 5.832 0.046 Costas 12.207 0.539 6.120 0.033另外,有必要指出,湖海实验验证至关重要,是理论走向实际应用的必要环节.湖海实验的水声环境十分复杂,混响、有限带宽信道及目标运动的不确定性等都会给包络对齐和多普勒补偿带来困难,从而降低相干积累效果.通过湖海实验发现问题,克服误差、干扰影响,优化方法是一项更具挑战性的研究工作.6 结论通过构建任意发射信号波形的广义模糊函数来表示多脉冲积累中的匹配滤波器输出,不仅给出了任意复包络信号的脉压信号的一般表达式,而且清楚地表示了多脉冲积累中距离维的距离走动信息和脉冲维的多普勒频移信息,为距离走动补偿、多普勒频移补偿、多普勒模糊补偿等相干积累问题分析提供了依据.对于脉压信号的一般表示式,采用Keystone变换消除距离走动,采用FFT补偿多普勒频移项,实现了任意复包络信号匀速运动目标回波的长时间相干积累.采用4种不同形式的声呐波形进行了仿真,得到距离走动补偿、多普勒频移补偿、多普勒模糊补偿及相干积累的正确计算结果,验证了对任意复包络信号进行距离走动补偿及相干积累的正确性.信号检测的Monte Carlo实验表明相干积累方法的检测性能与理论分析相符.采用消声水池实验进行信号积累,并估计模拟运动目标的距离、速度参数,验证了方法的有效性.参考文献[1]North D O 1963 Proc.IEEE 51 1016[2]Liu Z L,Liao G S,Yang Z W 2012 Acta Electron.Sin.40 799(in Chinese)[刘志凌,廖桂生,杨志伟 2012电子学报40 799][3]Zhang L,Sheng J L,Duan J,Xing M D,Qiao Z J,Bao Z 2013 EURASIPJ.Adv.Signal Process.2013 33[4]Dong Q,Zhang L,Xu G,Xing M D 2014 J.Xi’an Jiaotong Univ.48 107(in Chinese)[董祺,张磊,徐刚,邢孟道2014西安交通大学学报48 107][5]Carlson B D,Evans E D,Wilson S L 1994 IEEE Trans.Aerosp.Electron.Syst.30 102[6]Carlson B D,Evans E D,Wilson S L 1994 IEEE Trans.Aerosp.Electron.Syst.30 109[7]Pang C S,Hou H L,Han Y 2012 r.Technol.34 754(in Chinese)[庞存锁,侯慧玲,韩焱2012电子与信息学报34 754][8]Yu J,Xu J,Peng Y N,Xia X G 2012 IEEE Trans.Aerosp.Electron.Syst.47 1186[9]Yu J,Xu J,Peng Y N,Xia X G 2012 IEEE Trans.Aerosp.Electron.Syst.47 2473[10]Yu J,Xu J,Peng Y N,Xia X G 2012 IEEE Trans.Aerosp.Electron.Syst.48 991[11]Xu J,Xia X G,Peng S B,Yu J,Peng Y N,Qian L C 2012 IEEETrans.Sig.Proc.60 6190[12]Perry R P,Dipietro R C,Kozma A,Vaccaro J J 1994 Algorithms for Synthetic Aperture Radar Imagery(Bellingham:SPIE)p160[13]Perry R P,Dipietro R C,Fante R L 1999 IEEE Trans.Aerosp.Electron.Syst.35 188[14]Ruan H,Wu Y H,Jia X,Ye W 2013 IEEE Geo.Rem.Sens.Lett.11 128[15]Zhao Y B,Zhou X P,Wang J 2013 J.Xidian Univ.Nat.Sci.40 98(in Chinese)[赵永波,周晓佩,王娟 2013西安电子科技大学学报自然科学版40 98] [16]Guo B F,Shang C X,Wang J L,Gao M G,Fu X J 2014 Acta Phys.Sin.63 238406(in Chinese)[郭宝锋,尚朝轩,王俊岭,高梅国,傅雄军2014物理学报63 238406][17]Feng X A,Zhang Y M,Su J J 2014 J.Northwest.Polytechnical Univ.32882(in Chinese)[冯西安,张杨梅,苏建军2014西北工业大学学报32 882] [18]He H,Li J,Petre S 2012 Waveform Design for Active Sensing Systems:A Computational Approach(Cambridge:Cambridge Univ.Press)pp18–25 [19]Zhang Y M 2017 Ph.D.Dissertation(Xi’an:Northwestern Polytechnical University)(in Chinese)[张杨梅2017博士学位论文(西安:西北工业大学)] [20]Guo H W,Liang D N,Wang Y,Huang X T,Dong Z 2003 Proceedings of the 2003 International Society for Optics and Photon.AeroSense Orlando,United States,April 21–25,2003 p1。
基于Keystone变换的极窄脉冲距离走动校正
确 的 情 况 下 , 跨 距 离 分 辨 单 元 走 动 的校 正 方 法 ; 得 在 雷 达 与 目标 间存 在 大 的径 向 速 度 时 , 对 使 目标 各 散 射 点 回 波 具 有 较 高 相 参 积 累 增 益 。计 算 机 仿 真 结 果 表 明 , 方 法 有 效 可 行 ; 亚 毫 米 波 波 段 和 毫 米 波 波 段 的 雷 达 导 该 在 引 头 中有 一 定 应 用 价 值 。 关 键 词 : 窄 脉 冲 相 参 序 列 ; e so e 换 ; 距 离 分 辨 单 元 走 动 ; 离 走 动 校 正 极 K y tn 变 跨 距
Ab ta t Ac o dn O t ec h r n i n l d l td b l a n r o p l e n t r n l a a e k r a g g a in sr c : c r i g t h o e e tsg a mo u a e y u t — a r w u s si e mi a d rs e e ,ar n e mir t r r o c mp n a i n me h d wa r p s d b s d o y t n r n f r wi o t r q ii g a y a c r t eo i n o ma i n o e s t t o s p o o e a e n Ke so e ta s o m t u e u r n c u a e v l ct i f r to . o h n y Th r f r ,t ec h r n n e r t n g i s man an d Th i u a in r s l e n t a e t e v l i f t e p o e e o e h o e e t i t g a i an wa i t i e . o e sm lto e u t d mo s r t h a i t o h r — s d y p s d me h d o e t o .S t i v r s f l o s b l me e rmi i t rwa e r d r s e e . o i S e y u e u u mi i t ro l me e v a a e k r t l l Ke wo d : lr a r w o e e tp let an;Ke s o e ta so m  ̄mir t n t r u h r n er s l t n c l;r n e mi r — y r s utan ro c h r n us ri y t n rn fr g a i h o g a g e o u i el a g g a o o
DBS成像中距离走动的校正方法
DBS成像中距离走动的校正方法王堃;罗海坤;沈大立;王浩丞【摘要】针对DBS成像中的跨距离单元走动问题,提出了一种基于Keystone变换校正距离走动的DBS成像算法.该算法直接对雷达回波数据进行线性变换,可在雷达平台运动参数、视角等信息未知的前提下准确校正多目标场景中的距离走动量,实现方位维的相干积累,从而提高方位分辨率.理论分析及仿真结果验证了该算法的有效性.【期刊名称】《航天电子对抗》【年(卷),期】2018(034)006【总页数】4页(P34-37)【关键词】Keystone变换;距离走动校正;多普勒波束锐化(DBS)【作者】王堃;罗海坤;沈大立;王浩丞【作者单位】中国电子科技集团公司第二十九研究所,四川成都 610036;中国电子科技集团公司第二十九研究所,四川成都 610036;中国电子科技集团公司第二十九研究所,四川成都 610036;中国电子科技集团公司第二十九研究所,四川成都610036【正文语种】中文【中图分类】TN950 引言多普勒波束锐化(DBS)是一种能实时提供大面积中等分辨率地面图像的成像技术。
由于该技术具有运算负荷低、实时性强、成像视角宽等优势,在对地测绘、匹配制导、地面目标识别等方面获得了广泛的应用[1-3]。
距离走动校正是DBS技术的一个核心问题。
传统方法利用多普勒质心估计值构造补偿函数,进而校正距离走动[3]。
多普勒质心估计可分为时域法[4]和频域法[5],这2种方法较为简单,且计算量小,但分别受回波信号起伏和场景非均匀性的影响,估计精度较差,从而影响距离走动的校正精度。
文献[6]提出改进的多普勒质心估计算法——曲线拟合相位校正叠代算法,该算法可以克服传统多普勒质心估计算法估计精度差的缺点,但需要进行多次叠代,运算量大、实时性差。
文献[7]提出了一种基于Radon变换校正距离走动的方法,该方法克服了传统方法的局限性,无需雷达平台运动参数、视角等先验信息,利用雷达回波数据直接估计包络峰值轨迹的斜率,从而进行校正,该方法的缺点是不适用于多目标场景。
基于Keystone变换的长时间相参积累研究
随着隐 身 技 术 的 日趋 成 熟 , 飞机 、 导 弹 等 目标 的 R C S减 小 了 1~ 2个 数量 级 , 使 现有警 戒雷达 的探测 能
力 急剧 下降 , 严重危 及 到雷达 生存 ¨ 。 目前 , 隐身 目标 与 电子 干扰 、 反辐 射 导 弹 和低 空 入 侵是 雷 达 面 临 的主
Ab s t r a c t L o n g — t i me c o h e r e n t i n t e g r a t i o n i s a k e y t e c h n i q u e f o r s ma l l mo v i n g t a r g e t s d e t e c t i o n u n d e r l o w s i g n a l
L I Ch u n l i n, W U L i n y o n g
一种距离走动的分段补偿方法
一种距离走动的分段补偿方法游俊【摘要】针对相参积累过程中高速运动目标的距离走动问题,本文首先根据运动目标的回波特性,分析包络走动对积累性能的影响,然后提出一种通过调整匹配滤波系数进行分段补偿的方法.仿真实验通过补偿前后的相参积累结果对比证明了补偿方法的有效性.【期刊名称】《火控雷达技术》【年(卷),期】2017(046)002【总页数】5页(P31-35)【关键词】匹配滤波;距离走动;相参积累;分段补偿【作者】游俊【作者单位】西安电子工程研究所,西安710100【正文语种】中文【中图分类】TN95Abstract: Aiming at problem of range migration of high-speed moving target in process of coherent integration, influence of envelope migration on integration performance is analyzed firstly according to the moving target echo characteristic, and then a method of piecewise compensation by adjusting matched filtering coefficients is proposed. The simulation results show that the compensation method is effective by comparing thecoherent integration results before and after compensation. Keywords:matched filtering; range migration; coherent integration; piecewise compensation随着科技的进步,空中目标的速度越来越快,目前F-22等超音速飞机的飞行速度达到了1.7马赫,以HTV-2、X37B、X-51A等为代表的临近空间超高声速飞行器甚至达到10马赫以上,而且机动性能越来越强,对雷达预警探测提出了严峻挑战[1]。
基于FPGA的多波束相参积累的快速实现
基于FPGA的多波束相参积累的快速实现曹贺磊;董勇伟;李毅之【摘要】在雷达信号处理中,Keystone变换常常用于校正回波信号长时间相参积累过程中出现的距离走动,以提高信噪比.常规的插值做法运算负担重,资源占用多,当需要对多波束并行处理时,难以进行工程实现.使用非均匀快速傅里叶变换(Non-Uniform Fast Fourier Transform,NUFFT)来实现对多波束信号的相参积累,可以明显减少运算量,提高检测效果.同时,提出一种新的现场可编程门阵列(Field Pro-grammable Gate Array,FPGA)实现方式,通过改写旋转因子,利用两级快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)来实现NUFFT,提高运算速度的同时又减少了存储量.此方法已经在FPGA中实现,并应用于雷达中.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2019(017)004【总页数】7页(P449-454,460)【关键词】Keystone变换;相参积累;非均匀快速傅里叶变换;多波束并行处理;现场可编程门阵列【作者】曹贺磊;董勇伟;李毅之【作者单位】中国科学院电子学研究所,北京 100190;微波成像技术国家重点实验室,北京 100190;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院电子学研究所,北京100190;微波成像技术国家重点实验室,北京 100190;中国科学院电子学研究所,北京 100190;微波成像技术国家重点实验室,北京 100190【正文语种】中文【中图分类】TN957.510 引言近年来,小目标飞行器的快速发展对目标探测雷达提出了新的挑战。
小目标飞行器的雷达散射截面积小,难以被有效探测,因此需要积累雷达回波以提高信噪比,提升检测效果。
但由于目标相对雷达的运动导致目标回波包络无法对齐,距离向和方位向存在耦合,积累后会导致主瓣展宽、峰值下降[1]。
针对积累过程中出现的距离单元走动,文献[2]提出的Keystone变换方法可在保持回波相位的同时,补偿跨距离单元的走动。
Keystone变换对空时自适应处理性能的影响分析
信 号 处 理
J OU RNAL OF S I G NAL P R 0C ES S I NG
V0 1 . 2 9 No . 1 2
De c. 2 01 3
Ke y s t o n e变 换 对 空 时 自适 应 处 理 性 能 的 影 响 分 析
( T i a n j i n K e y L a b o r a t o r y f o r A d v a n c e d S i g n a l P r o c e s s i n g , C i v i l A v i a t i o n
U n i v e r s i t y o f C h i n a T i a n j i n , T i a n j i n 3 0 0 3 0 0 , C h i n a )
贾琼琼 吴仁彪 李 海
( 中国民航大学智 能信 号与图像处理天津市重点实验室 天津 3 0 0 3 0 0 )
摘
要: 高速平 台检测高速空 中动 目标面临严 重的杂波 和 目标距离 走动 ,如何有 效校正距 离走动是 目标检测 的
根本 。本文首先研究雷达处于高速平台时 k e y s t o n e 变换 校正空 中动 目标距离 走动 的同时对杂波 特性的影 响 ,进 而分析其对空时 自适应处理 ( S p a c e — t i me a d a p t i v e p r o c e s s i n g , S T A P ) 的影 响。通过研究 表明 :当 目标不存 在多普勒
Abs t r a c t:
Ra ng e wa l k o f c l u t t e r a nd t a r g e t a r e t he mo s t s e io r u s pr o b l e ms whe n d e t e c t hi g h s p e e d t a r g e t or f m h i g h s p e e d
一种改进的Keystone变换算法及其在微弱信号检测中的应用
一种改进的Keystone变换算法及其在微弱信号检测中的应用王娟;赵永波【摘要】摘要:对传统的脉冲多普勒(PD)雷达,当相干积累时间较长时,回波往往会出现越距离单元走动,从而影响雷达探测目标的性能。
Keystone变换是校正脉冲回波距离走动的常用方法。
本文在运用Chirp—Z变换快速实现Keystone 变换算法的基础上,提出一种改进的Keystone变换算法。
所提算法具有更小的计算复杂度。
计算机仿真和实测数据处理结果证明了该算法的有效性。
%Range migration often occurs when coherent accumulation time is long in conventional Pulsed Doppler (PD) radar. This will degrade the property of radar to detect dim moving targets. Key- stone transform is a commonly used method to correct range migration. On the basis of fast implementation of Keystone transform using Chirp-Z transform (CZT) , an improved algorithm is proposed in this paper, which has even lower complexity. Computer simulations and real data processing results are given to dem- onstrate the effectiveness of the proposed method.【期刊名称】《航空兵器》【年(卷),期】2011(000)005【总页数】5页(P3-6,31)【关键词】PD雷达;越距离单元走动;Keystone变换;Chirp—Z变换【作者】王娟;赵永波【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室,西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室,西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN958.5微弱信号的检测与跟踪是当前雷达技术领域的热点和难点问题。
基于Keystone变换的OFDM信号距离走动校正方法
文章编 号 : 1 0 0 4 — 9 0 3 7 ( 2 0 1 3 ) 0 4 — 0 4 2 1 — 0 4
基 于 Ke y s t o n e变 换 的 OF DM 信 号 距 离走 动校 正 方 法
张 卫 顾 红 苏 卫 民
( 南 京 理 工 大 学 电子 工 程 与光 电技 术学 院 , 南京 , 2 1 0 0 9 4 )
syst em s .
Ke y wo r ds:o r t ho g ona l f r e qu e nc y d i vi s i o n m ul t i pl e x i ng;r a n ge wa l k;Ke y s t one t r a ns f o r m
第2 8 卷 第4 5 t
2 0 1 3年 7月
数
据
采
集
与
处
理
Vo l | 2 8 NO . 4
J o u r n a l o f Da t a Ac q u i s i t i o n a n d Pr o c e s s i n g
J u 1 .2 0 1 3
pa r a me t e r s a r e pr e s e n t e d a n d t he f e a s i b i l i t y of t h e p r o po s e d mo de l i s r e v e a l e d,whi c h a r e of gr e a t i mpo r t a n c e f o r OFDM s i g na l s i n a pp l i c a t i o ns ,s u c h a s pu l s e — Dop pl e r a n d a i r bor n e r a d a r
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CP I 相对较短时目标的运动状态变化不会很大, 因此忽略了二次及高次运动分量。
定义! 快时间∀t = t - nT r, 则式( 2) 可以以 二维形式重写为:
s( t , n) = rect t -
2 c
(
R0
+
vnT r )
T0
ex p -
j2 f c
2R0 + c
vnT r +
vt
( 3)
通过对式( 3) 进行分析可知, 在一个 CP I 内
j2
(f
+
f d)
2( R0 + vnT r ) c
exp(-
j2
f d nT r ) ex p
-
j2
f
c
2R0 c
( 4)
其中, f d 为多普勒频率。对上式中相位进行整理
可得:
( f , n)
=-
2
(f
+
f
c)
2vnT r c
2
(f
+
f
c)
2R0 c
( 5)
可见, f 与v 存在耦合, 在频域上不同 n 存在
赖是应用 Keysto ne 变换的一个限制条件。多数
情况下, 可以通过目标运动特性的先验信息或者
搜索雷达的装订信息估计出模糊数, 因此, 这种
限制是相对宽松的。
4 仿真结果
本节仍使用 0 节所述仿真参数进行仿真分 析, 并将散射点个数增加到两个。认为两个散射 点可以距 离上 被分 辨, 其径 向速度 分别 为 920 m/ s 和 940 m/ s, 归一 化幅度分别为 1 和 1. 5。 从仿真结果 可见, Keyst one 校正了两 个散射点 回波的距离走动, 从而保持了相参积累增益。
= 512。当目标与雷达间的径向速度分别为 v=
120m / s 及 v = 920m/ s 时, 在一个 CPI 内, 雷达
与目标间的径向距离变化造成目标回波包络走
动的等高线图如图 1 所示。可见, 在径向速度较
低时, 回波包络的走动可以被忽略; 而当径向速
度增加到 v = 920m/ s 时, 目标回波包络穿越多
( 北京理工大学雷达技术研究所, 北京 100081) 摘 要: 针对末制导雷达极窄脉冲相参波形, 文中提出 一种使 用 K eysto ne 变换, 完成在 径向速 度未知或 不精 确的情况下, 对跨距离分辨单元走动的校正方法; 使得在雷达与目标间存在大的径向速度时, 目标各散射点回 波具有较高相参积累增益。计算机仿真结果表明, 该方 法有效可行; 在亚 毫米波波段 和毫米波 波段的雷 达导 引头中有一定应用价值。 关键词: 极窄脉冲相参序列; Key stone 变换; 跨距离分辨单元 走动; 距离走动校正 中图分类号: TN911 7 文献标志码: A
Sks ( f , m) = aT 0 sinc[ T 0 ( f + f d ) ]
ex p
-
j2 f
2vmT r cc
exp
-
j2 f
2R0 c
ex p
-
j2 f
2R 0 cc
( 8)
进行逆 Fourier 变换, 可得:
sk s( t , n) =
arect
t-
2R0 c
T0
ex p -
j2 f d
目标回波走动 vN T r。当走动量大于距离分辨单 元, 即脉冲宽度 T 0 时, 对某一距离分辨单元进行 相参积累时将产生积累损失。距离走动的严重,
造成的积累损失也随之增加。例如, 雷达发射载
频为 95 GH z, 脉冲宽度 20 ns, PRF 为 100 kH z, 相参积累时间为 5. 1 ms, 即一 CPI 内脉冲数 N
第 28 卷 第 6 期 2008 年 12 月
弹箭与制导学报 Journal o f Pr ojectiles, Ro ckets, M issiles and G uidance
Vo l. 28 No . 6 Dec 2008
基于 Keystone 变换的极窄脉冲距离走动校正*
刘 峰, 李 阳, 龙 腾
下的 Keys t one 变换[ 1, 3] :
X ku ( f , m) =
exp - j 2
fc fc+ f
F T
r
mT
r
X k( f , m) =
# 256 #
弹 箭与 制 导学 报
ex p -
j2
f
fc c+
f
Fm
X k( f , m)
( 12)
在这里, 必须事先确定模糊数 F 。对 F 的依
n= f c m
( 6)
fc+ f
将式( 6) 代入式( 5) 相位项有:
ks ( f , m)
=-
2f
c
2v mT c
r
-
2
(f
+
f c)
2R0 c
( 7) 即, 尽管雷达与散射点间的径向速度未知, 但通过 Keyst o ne 变换后, 频域结果中不再含有 f 和 v 耦合的相位项。 将式( 7) 代入式( 4) 有:
s( t) =
a r ect
t-
nT r - 2R( t ) / c T0
ex p
-
j2
fc
2R( t ) c
( 2)
其中: a 为目标回波幅度, 只于目标面积及径向
距离有关, 在一个 CP I 内可近似为常量; c 为光 速; R ( t) = R0 + vt 。由于在相邻 若干次回波之 间, v 的存在是引起距离走动的主要因素, 并且当
t - 2R0 c
图 3 K eyБайду номын сангаасto ne 变换校正后脉压
结果包络等高线图
由于 n 为 离 散 变 量, 在 对 式 ( 4) 进 行 的
Keyst one 变换时需要借助 内插的方 法来实现, 即:
Sks ( f , m) =
O
f
,
f
fc c+
f
m
=
∃N- 1
S( f , n) sinc
n= 0
不同的相位变化, 其在时域上则体现为回波包络
第6期
刘峰等: 基于 K eystone 变换的极窄脉冲距离走动校正
# 255 #
ex p
-
j2
f
c
2 vm T c
r
ex p
-
j2
f
c
2R0 c
( 9)
上式表明, Keyst one 变换后, 目标包络不再
随慢时间的变化而产生线性走动, 其包络被校正
到 0 时刻( 相当于 n = m = 0) 的位置, 走动得到 了校正, 见图 3。
当目标速度提高, 发射信号脉宽减小, 即信 号带宽增大时, 距离走动将更加明显, 其引起的 积累损失也将更加严重。
3 Keystone 变换的距离走动校正
对式( 3) 中快时间进行 Fourier 变换, 可得:
S( f , n) = aT 0 sinc[ T 0 ( f + f d ) ]
exp
-
Range Migration Compensation Method of Ultra narrow Pulse Based on Keystone Transform
L IU Feng, L I Yang, L ON G T eng ( Rada r Research Labo rator y, Beijing I nstit ute o f T echnolog y, Beijing 100081, China) Abstract: A cco rding to the coher ent sig nal modulated by ultr a na rro w pulses in ter minal radar seeker , a rang e migr ation co mpensation method was pro po sed based o n Key st one transfor m w ithout requir ing any accur ate v elocit y info rmation. T herefor e, the coherent integ rat ion g ain was maintained. T he simulation r esults demonstrate the v alidity of the pro posed met ho d. So it is v ery useful to submillimeter or millimeter wav e radar seeker . Keywords: ultra narr ow coherent pulse t rain; K eystone tr ansfo rm; mig rat ion t hr ough range resolut ion cell; r ang e migr a t ion compensatio n
1 引言
在亚毫米波波段, 甚至在毫米波波段, 由于 目前器件水平的限制产生大时宽信号有其实现 难度。为了获得足够的距离分辨力, 可以采用具 有同等带宽的极窄脉冲替代广泛使用的具有大 时宽 带宽积的线性调 频信号。同时, 为了使雷 达具有一定的作用距离, 并且获得一定的多普勒 频率分辨率, 增加相参积累时间是一种有效的技 术途径。然而, 相参处理的效果受目标回波包络 移动的影响, 一般以在一个 CP I( 相参处理间隔) 内, 各窄脉冲回波的走动不超过半个分辨单元为 基本前提。随着雷达与目标间的径向速度增大, CP I 的增加, 及距离向上分 辨率的提高, 距离走 动也更加严重。因此, 要实现长时间良好的相参 信号积累, 必须对由目标运动引起的距离走动进