基于宽窄带脉冲结合的运动估计方法

发布时间：2021-07-16 19:23

　　文中为机动目标提出了一种宽带和窄带脉冲相结合的雷达运动参数估计方法。该方法采用相邻脉冲互相关法（CCAE）作为宽带估计方法,采用基于牛顿迭代的最大似然估计方法（MN）作为窄带估计方法。文中提出的融合方法具有两个优点。首先,融合方法利用CCAE的速度估计值作为MN方法的初始速度。由于CCAE的速度无模糊范围较大,能有效解决MN方法的速度模糊问题。其次,由于MN方法的距离和速度的估计精度对于初始加速度不敏感,该融合方法将CCAE的加速度估计值作为MN方法的最终加速度,把MN方法的三维搜索简化成二维搜索。分析了CCAE和MN方法的估计性能,并且比较了CCAE、MN方法和融合算法的计算复杂度。仿真结果表明:提出的宽窄带融合估计方法在距离和速度上拥有与MN方法相近的估计性能,并且拥有更低的计算量。 

【文章来源】：现代雷达. 2019,41(02)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

融合估计方法的流程图2)速度模糊问题分析

利用表1的雷达参数，可以得到明确的速度范围:vn=2．83m/s和vw=25482m/s。可以看出，MN方法的速度无模糊范围很小，所以速度的搜索范围也很小，很容易发生速度模糊。另一方面，CCAE方法的速度无模糊范围远大于MN方法，所以CCAE方法的速度估计值一般不存在模糊。表1雷达参数雷达参数参数值载频/GHz9脉宽/μs100宽带带宽/MHz1000窄带带宽/MHz5采样率/MHz10脉冲重复频率/Hz170未脉压回波信噪比/dB－30～2窄带的积累脉冲数/个10速度模糊问题如图3所示。通过前一周期的运动参数估计值来获得窄带预测速度。例如，利用t0时刻的窄带速度估计值和加速度估计值来计算t1时刻的窄带预测速度。以t1时刻为例，当加速度变化较小时，真实速度在窄带预测速度的搜索范围内。然而，当加速度变化较大时，例如t2时刻，真实速度落在窄带预测速度的搜索范围之外，导致速度模糊发生。另一方面，由于CCAE估计的是当前周期的目标速度，所以真实速度仍落在t2时刻的宽带预测速度的搜索范围之内。因此，利用宽带CCAE的速度估计值作为MN方法的初始速度，可有效解决速度模糊问题。但是，当目标加速度太大时，最终得到的仍然是模糊速度。例如当m为奇数时，MN方法估计的是第m个脉冲时刻的运动参数，而CCAE估计的是第m－1个脉冲时刻的运动参数。当这两个时刻的速度变化量大于窄带的速度无模糊范围时，得到的速度仍然模糊。利用式(3)可以推导出速度不发生模糊时，加速度的边界条件:a≤vnfr。以表1的雷达参数的参数为例，当a≤481．67m/s2时，不会发生速度?

5所示。可以看出，初始加速度越精确，距离和速度的估计性能越好。此外还可看出，MN方法的估计性能对初始加速度并不敏感。本实验中，当初始加速度和真实加速度之间的差值小于40m/s2时，即使初始加速度不同，MN方法仍拥有相似的ＲMSE性能。尽管CCAE的速度和加速度估计精度要低于MN方法，但它可以快速估计目标的速度和加速度。因此，若将CCAE方法得到的加速度估计值作为2DMN方法的初始加速度，则2DMN方法将拥有和3DMN方法相似的距离和速度估计性能。图42DMN方法中加速度对距离的影响图52DMN方法中加速度对速度的影响—71—·信号处理·许华伟，等:基于宽窄带脉冲结合的运动估计方法2019，41(2)

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3287611