复杂运动目标长时间相参积累方法研究

发布时间：2020-07-02 23:46

【摘要】：以电磁波为载体,雷达对感兴趣目标进行探测时,具有全天时、全天候、探测距离远、受环境依赖程度低等优势,有效的弥补了可见光、红外等光学手段对目标和环境信息感知能力的缺陷。地面运动目标检测(Ground Moving Target Indication,GMTI)是机载/星载预警监视系统的重要任务之一。将合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)与GMTI结合,即可以对地面静止场景进行高分辨成像,又可以对运动目标进行检测,在军事/民用领域具有重要的运用价值。但是在SAR-GMTI实际应用中,地面运动目标因自身运动特性导致其聚焦成像函数与静止场景不同,因此在场景聚焦成像的同时运动目标会产生散焦现象,特别是对地面机动目标而言其能量散焦影响更加严重。此外,随着隐身技术的发展,来自空中的大量低可观测目标使得传统雷达面临严峻的挑战。这些目标的特点可归结为“远距离、低观测、高机动”。由于这类目标通常具有较小的RCS(Radar Cross Section)和较远的观测距离,导致这些目标的回波能量较低。因此,雷达对这类目标进行检测时,通常需要对其进行长时间观测以提高目标的积累能量。然而,在长积累时间内,与地面运动目标类似,这类空中高机动目标会发生严重的跨距离和跨多普勒现象,从而制约着雷达的检测性能。针对上述地面和空中复杂运动目标长时间积累面临的能量扩散问题,本文从多项式变换、时频分析、Keystone变换和速度滤波器组的角度对这些目标进行运动补偿和参数估计。主要研究内容概括如下:1、针对SAR-GMTI系统下的地面匀速目标聚焦成像问题,提出一种无需运动参数估计的目标快速聚焦成像方法。利用Keystone变换和平台系统参数矫正好目标的距离徙动后,把目标沿方位维的分布建模为线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号。针对该LFM信号,提出时间反转变换消除目标的多普勒相位扩散影响,然后通过快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)完成目标的聚焦成像。该方法无需目标运动参数的搜索估计,非常适用于运动目标成像的实时处理。另外,与传统无需目标运动参数估计的方法相比,所提算法可精确的补偿由目标方位向速度引起的多普勒相位扩散,因此可获得更好的目标聚焦效果。仿真和实测数据处理结果验证所提算法的有效性。2、针对SAR-GMTI系统下的地面匀速运动目标多普勒参数快速估计问题,提出一种基于二阶WVD(Wigner-Ville Distribution)的时频分析方法。距离徙动补偿后,仍然可以把匀速目标沿方位向的分布建模为LFM信号。然后利用二阶WVD变换把目标信号变换到时间-延迟时间平面内,通过二维FFT操作完成目标信号在该域的聚焦和运动参数估计。最后根据估计的目标运动参数,实现目标的精聚焦成像。与WVD方法相比,二阶WVD能直接在时间-延迟时间平面内消除由目标运动参数带来的耦合关系,然后利用二维FFT实现目标运动参数的快速估计,因此能够有效降低系统运算复杂度。仿真和实测数据处理表明所提算法是一种有效的目标运动参数估计算法。3、针对SAR-GMTI系统下的地面机动目标高阶运动参数估计问题,提出一种基于二阶Keystone变换和GHHAF(Generalized Hough-HAF)的地面机动目标参数估计和聚焦成像算法。首先,建立正侧视SAR体制下地面机动目标与运动平台斜距历程之间的三阶信号模型。接着利用二阶Keystone变换和Hough变换对目标的距离徙动进行矫正,且把目标沿方位向的分布建模为三阶多项式相位(QFM)信号。利用GHHAF对目标进行参数估计后,最终实现目标的聚焦成像。与HAF(High-order Ambiguity Function)方法相比,GHHAF的积累增益、参数估计性能和交叉项抑制性能均有所改善。仿真和实测数据处理验证所提算法的有效性。4、针对GHHAF存在二维搜索导致系统运算复杂度仍然较高的问题,提出一种改进的GHAF算法,即尺度变换的GHAF算法(Scaled GHAF,SGHAF),用于地面机动目标运动参数的快速估计。在GHAF变换的基础上,利用广义的Keystone变换消除GHAF平面内两个时间变量之间的耦合关系,然后利用二维FFT即可实现QFM信号的快速估计。与GHHAF方法相比,所提的SGHAF具有更高的目标积累增益和参数估计精度、更优的交叉项抑制性能以及更低的运算复杂度。仿真和实测数据处理表明所提算法是一种更为有效的目标高阶运动参数估计的时频分析方法。5、针对空中高机动弱小目标在长观测时间内发生的复杂距离徙动和多普勒相位扩散以及多普勒谱折叠和多普勒模糊等问题,提出了基于Keystone变换和速度滤波器组的相参积累算法,可有效的解决由目标径向速度、加速度和加加速度引起的距离-方位间复杂的耦合关系。与传统目标长时间相参积累算法相比,所提算法显著延长了目标的有效积累时间,有效的提高了目标的检测性能。仿真结果显示所提方法能有效的改善空中高机动弱小目标的检测性能。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：E91;TN958;V243
【图文】：

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本文编号：2738847