基于5G信号的外辐射源雷达低慢小目标检测方法研究

发布时间：2020-07-10 11:23

【摘要】：无人机的发展在给人们日常生活以及国防军事带来便利的同时,也给城市的低空安全带来了巨大威胁,需要采取一定措施对城市低空空域进行监测。无人机目标具有飞行高度低、飞行速度慢以及雷达散射截面积小的特点,被称为“低慢小”目标。外辐射源雷达在这种“低慢小”目标检测方面优势明显。5G通信信号或将成为城市环境中最为丰富的电磁资源,在5G民用通信网规划之初,将其作为外辐射源雷达机会照射源进行研究意义重大。因此,本文研究了基于5G信号外辐射源雷达的“低慢小”目标检测方法。主要研究内容包含以下几个方面:1)本文分析了基于5G信号的外辐射源雷达系统“低慢小”目标检测性能。根据现有的4G信号,分析了5G信号的结构特性及关键技术,结合其各项参数分析了系统的分辨性能,研究了系统受限于噪声、杂波与干扰的“低慢小”目标探测能力,从而得出来自基站的杂波与干扰严重影响雷达系统的探测能力。2)本文给出了三种可以对雷达天线接收信号中各基站杂波与干扰进行抑制的方法,并对三种方法进行了对比。a.基于时域处理的抑制方法:利用多重信号分类方法估计基站信号波达方向,通过波束形成技术获取基站信号样本,使用时域相消的ECA方法抑制该基站相关的干扰与杂波。b.基于空域处理的抑制方法,利用了特征分解与正交投影思想,可以得到较好的杂波及干扰抑制效果,且运行时间较短。c.上述两种方法抑制性能均受限于基站信号间的相关度,且没有利用信号源的先验信息。因此,本文提出一种基于5G信号特性与先验信息的抑制方法,可以利用5G信号的物理小区标识(Physical Cell Identifier,PCI)搜索,获得当前能量最强基站的PCI偏移量,根据基站PCI先验信息可知该基站位置,同样采用波束形成方法获取该基站信号,依次消除接收信号中来自各基站的杂波与干扰。3)本文研究了检测前跟踪(Track Before Detect,TBD)算法,介绍了几种常见的TBD算法。传统的TBD算法在被用于5G信号外辐射源雷达“低慢小”目标检测时具有能量扩散等缺点。因此,本文利用方向加权和两级门限思想对基于动态规划的TBD算法进行了改进,并对该算法进行了仿真实验分析,验证其有效性。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN957.51;TN929.5
【图文】：

无人机,幽灵,雷达

能自动监控特定区域，并利用干扰无人机信号使其瘫痪，甚至可通过分析无人机信号追查到操作者的位置。图1.1 “无人机卫士”探测大疆“幽灵 2”无人机（2）外辐射源雷达探测技术自从苏格兰科学家 Robert Watson-Watt 于 1935 年完成了 Daventry 试验以来，外辐射源雷达已有约 85 年的发展历史。外辐射源雷达的一个典型代表就是 1998 年美国的军火商洛克希德马丁公司（Lockheed Martin Space Systems Company，LMT）研制出的第一代“沉默哨兵”雷达[9]。LMT 在 2004 年收购了捷克原厂，将“沉默哨兵”雷达进行改进，称改进后的雷达为“沉默哨兵Ⅲ”系统，它具有数字化、小型、轻便等特点，可以同时利用 8 个 FM 照射源工作，还能够进行组网应用。近年来，基于 OFDM 调制的数字信号

雷达试验,信号

第一章绪论（Coded OFDM）调制的数字广播信号（DigitalAudio Broadcasting，DAB）和数字视频广播信号（Digital Video Broadcasting，DVB）作为外辐射雷达机会照射源的想法由Poullin 于 2001 年提出，他证实了这种外辐射源雷达可以检测到目标[16]。另一种使用FM 信号的外辐射源雷达 AULOS 雷达系统在采用传统 FM 信号进行探测的基础之上，又添加了已存在的地面数字电视 DVB-T（DVB-Terrestrial）信号作为照射源，因此该系统的工作模式是双波段混合，从而使目标的定位精度提高，该系统是由意大利的SELEX ES 公司所开发[16]。还有一些其他关于外辐射源探测技术的典型代表，主要包括：德国和法国合作研究的被动雷达试验系统 CORA，如图 1.2 所示，它使用 DAB 和 DVB-T 信号作为照射源；法国 Thales 研制的最多 8 个 FM 信号为机会照射源的类似美国“沉默哨兵Ⅲ”系统的 HA100 外辐射源雷达试验系统；法国 ONERA 和 Thales 研制的 NECTAR 外辐射源系统，该系统采用 DVB-T 信号为照射源；德国研制的 PARADE 宽带外辐射源雷达系统；而由德国的 Fgan 研究的基于 GSM 手机信号的被动雷达系统 GAMMA。

剖面图,模糊函数,多普勒,剖面

(a) LTE 信号的模糊函数 (b)零多普勒剖面图2.2 4G LTE 模糊函数及其零多普勒剖面从图 2.2(a)中可以看出，4G 信号的模糊函数在距离域和多普勒域均有一些高低起伏的模糊副瓣，从图(b)中可以具体看出，周期性副瓣分为三类，其中峰值 1 对应循环前缀周期，峰值 2 对应子帧周期，峰值 3 对应无线帧周期。对于 5G 信号的模糊函数而言，根据现有关于 5G 信号的论证[20,46-49]可知，相比于 4G 信号，由于使用了多参数集(Numerology)规则，使得 5G 信号子载波的间隔灵活可控，不再是固定的 15kHz 间隔，其帧结构由固定结构和灵活结构两部分组成。5G 还定义了一种 Mini-Slot 时隙架构，可用于快速灵活的服务调度，5G 信号还包括了与 4G 信号类似的物理小区标识（Physical Cell Identifier，PCI）等同步信号、物理广播信道（Physical Broadcast Channel，PBCH）等物理信道结构。滤波器组多载波（FilterBank based Muticarrier，FBMC）技术是 5G 关键技术的一种，为了实现信道的频分复用，它利用滤波器组分割信道频谱。发送端的多载波调制是通过合成滤波器组来实现的，接收端的多载波解调是通过分析滤波器组来实现的。上述的两种滤波器组都是由一组并行的成员滤波器构成，成员滤波器又都是利用原型滤波器进行载波调制而得到

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