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文檔簡介
1、天波超視距雷達(dá)利用電離層對電磁波的反射,實(shí)現(xiàn)對遠(yuǎn)距離海面艦船、空中目標(biāo)的檢測、參數(shù)估計(jì)及跟蹤。天波超視距雷達(dá)探測距離可以不受地球曲率的限制,實(shí)現(xiàn)對800-3500公里遠(yuǎn)海面目標(biāo)探測。正是由于天波雷達(dá)的這一優(yōu)勢,使得其在遠(yuǎn)程警戒、早期預(yù)警、機(jī)場監(jiān)視、緝毒走私、海洋遙感等領(lǐng)域都得到了廣泛的研究與應(yīng)用。
盡管天波雷達(dá)有許多優(yōu)勢,但是由于天波雷達(dá)信號傳輸環(huán)境復(fù)雜,其在目標(biāo)檢測尤其是慢速艦船目標(biāo)檢測方面仍然存在許多挑戰(zhàn)。本文圍繞這些問題
2、展開深入研究,其主要工作和貢獻(xiàn)包括:
1、由于瞬態(tài)干擾持續(xù)時間較短,幅度強(qiáng),會掩蓋目標(biāo)頻譜使得目標(biāo)無法檢測。本文在充分研究瞬態(tài)干擾時域與頻域特性的基礎(chǔ)上,提出一種基于 S變換的瞬態(tài)干擾抑制算法。該算法將時域回波變換到時間-多普勒域,從而可以在時間-多普勒二維平面上對瞬態(tài)干擾進(jìn)行檢測和定位,并在時域?qū)ζ溆行б种啤?br> 2、基于時域挖除與線性預(yù)測恢復(fù)的瞬態(tài)干擾抑制技術(shù),其性能通常受到線性預(yù)測性能的影響。本文提出一種基于自適應(yīng)
3、高斯線性調(diào)頻變換(AGC, Adaptive Gaussian Chirplet Transform)的算法。該算法將原始回波分解為一系列AGC基函數(shù)的和,再利用瞬態(tài)干擾和回波中其余分量在時域與頻域的不同特點(diǎn)直接將瞬態(tài)干擾分量消去。該算法不需要利用線性預(yù)測技術(shù),從而避免了線性預(yù)測技術(shù)對抑制效果的影響。同時,文中引入遺傳算法來實(shí)現(xiàn)AGC基函數(shù)分解的多維搜索。
3、對于慢速艦船目標(biāo)檢測而言,由于慢速艦船目標(biāo)徑向速度較低,其多普勒頻
4、率(Doppler frequency)通??拷浑A海雜波。為了檢測慢速艦船目標(biāo),需要有較長的相干積累時間。電離層的上下運(yùn)動會給長時間相干積累的回波信號帶來相位噪聲。該噪聲使得海雜波的頻譜擴(kuò)展從而進(jìn)一步掩蓋艦船目標(biāo),使艦船檢測更加困難。電離層的這一影響通常稱為電離層污染??紤]到海雜波頻譜的擴(kuò)展根本原因在于雜波的瞬時頻率隨每個脈沖發(fā)生變化,本文提出一種基于復(fù)數(shù)能量檢測(Complex Energy Detection, CED)的算法來對
5、雜波瞬時頻率進(jìn)行估計(jì)并將其用于電離層污染的校正。仿真結(jié)果表明該算法能夠在較大污染的情況下取得較好的污染校正效果。
對于天波雷達(dá)的電離層污染校正,針對三次相位信號模型,提出一種新的三次相位信號瞬時頻率估計(jì)算法。該算法將海雜波分成多個較短的數(shù)據(jù)段,然后在每個數(shù)據(jù)段求取脈沖點(diǎn)的瞬時頻率,最后將所得到的瞬時頻率平滑得到每個脈沖的瞬時頻率。將得到的頻率用于對污染的校正。仿真結(jié)果表明,該算法頻率估計(jì)精度比文獻(xiàn)中提出的多項(xiàng)式相位變換(Dis
6、crete Polynomial phase Transform, DPT)算法要高,并且可以在較大污染的情況下實(shí)現(xiàn)校正。
4、對于慢速艦船而言,其頻譜通常位于兩個一階譜峰之間,則這類目標(biāo)的檢測更加困難。因?yàn)槌艘浑A雜波外,二階雜波也可能會影響目標(biāo)的檢測。本文在分析海雜波特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,首先對雜波協(xié)方差矩陣進(jìn)行子空間分解,在此基礎(chǔ)上,將MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)理
7、論用于實(shí)現(xiàn)艦船目標(biāo)的有效檢測。該算法可以抑制二階連續(xù)雜波,適用于檢測位于一階峰之間但不被一階峰掩蓋的目標(biāo)。
5、對于飛機(jī)、彈道導(dǎo)彈等高速目標(biāo),目標(biāo)可能出現(xiàn)機(jī)動的情況,即這類空中目標(biāo)會在一段時間內(nèi)做加速運(yùn)動。對這類目標(biāo)而言,傳統(tǒng)的距離-多普勒處理會造成信噪比的損失,從而降低目標(biāo)的檢測概率。這類目標(biāo)的回波可以建模為多項(xiàng)式相位信號。本文基于此模型,提出一種新的多項(xiàng)式相位信號參數(shù)估計(jì)算法。與已提出的DPT算法相比,該算法能夠在更低的信
8、噪比條件下實(shí)現(xiàn)機(jī)動目標(biāo)的參數(shù)估計(jì)和運(yùn)動補(bǔ)償。在給定的仿真參數(shù)下,當(dāng)信噪比為3dB時,算法對機(jī)動目標(biāo)的頻譜增益可達(dá)5dB以上。
6、對空中目標(biāo)而言,其飛行高度往往也是感興趣的參數(shù)之一。比如,高度信息可以用于對目標(biāo)進(jìn)行分類。本文基于天波雷達(dá)空中目標(biāo)的微多徑模型,提出一種基于子空間的高度估計(jì)算法。該算法利用觀測數(shù)據(jù)的噪聲子空間與仿真數(shù)據(jù)的信號子空間進(jìn)行匹配來獲得目標(biāo)的高度估計(jì)。給出了仿真結(jié)果,仿真結(jié)果表明在給定仿真參數(shù)下所提算法比最
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