当前课程知识点:分数域信号与信息处理及其应用 > 第8章 分数域探测信号处理 > 8.5 分数域雷达动目标检测 > 8.5 分数域雷达动目标检测
同学们好
前面我们介绍了
FRFT在杂波抑制中的应用
今天我们讲解
分数傅里叶变换
在雷达动目标检测中的应用
首先介绍一下
雷达动目标检测的主要流程
大家请看这个流程图
雷达发射机发射的大功率射频信号
照射到目标之后
通过天线接收回波
进行空域滤波处理
由于回波信号
隐藏在噪声背景和杂波背景之中
通常需要进行两个维度的积累
使信号能量增强
这两个维度处理的是什么呢
一是距离维
也就是通常我们得到的目标位置信息
这里做的是
脉冲内的匹配滤波处理
也就是快时间的处理
通常的方法是脉冲压缩
得到的结果就是告诉我们目标在哪里
另一维处理的是多普勒处理
也就是
脉冲间信号的相参积累
慢时间处理
通常的方法
是动目标显示MTI和动目标检测MTD
得到的结果
就是告诉我们目标有多快
也就是速度信息
通过这两维的处理后
动目标回波会得到显著增强
那么再通过门限的判决
就可以把目标检测出来
这一页给出的图是
雷达回波的二维矩阵回波
即距离维脉内信息
和多普勒维脉间信息
传统动目标检测MTD
是对脉间数据进行快速傅里叶变换运算
进而得到多普勒信息
但这种做法适合于
具有单频点的匀速运动目标
也就是非时变平稳信号
但雷达实际探测的目标运动非常复杂
是非匀速运动的
也就是回波具有时变非平稳特性
这时目标的多普勒就会发散
MTD也失效了
FRFT就派上了用场
例如图片里看到的海上运动目标
本节课主要讲授
FRFT在雷达海上运动目标
检测中的应用
它主要分以下几个方面
首先讲解动目标回波模型
然后介绍常用的
时频分析动目标检测方法
最后重点讲一下
FRFT动目标检测原理及应用
首先我们来看一下
海上运动目标的雷达回波模型
是什么样的
建立了三个坐标系
也就是参考坐标系
目标运动坐标系
和雷达视线距离坐标系
在t=t0时刻
动目标质心位于O1点处
目标上的散射点
D1在t=t1时运动到D3点
目标质心运动到O2点
此时目标的移动距离OD3
可以分解为
两部分目标以速度v从D1平动到D2
以角速度ω转动到D3
也就是下面的这个公式
假设雷达发射LFM信号
则经过解调和脉压后
目标雷达回波可表示为
距离上的sinc函数
和关于距离的高阶相位项
回波的多普勒
通过对距离求t的导数得到
可看做由非匀速平动
和三轴转动产生的多普勒的叠加
通过泰勒级数展开
建模为关于时间的多项式信号
因此动目标信号可建模为
幅度起伏的调频(FM)信号
我们可根据雷达观测
和信号积累时间的长短
将动目标回波信号
近似为(LFM)
和平方调频(QFM)信号
分别描述目标的加速度
和加加速度运动状态
在较短的观察时间内
对于机动目标雷达的检测
也就是对LFM信号的检测
通常对于LFM信号
可采用时频分析进行处理
最常用的是线性时频分析
短时傅里叶变换
它是将时间信号加上时间窗后
得到窗内信号的频率
将时间窗滑动作傅里叶变换
从而得到信号的时频分布
它的优点是线性变换
无交叉项 计算简单 运算效率高
缺点是处理时变非平稳信号效果差
另一种类型是二次型方法
最常用的是Wigner-Vill分布WVD
利用信号的时频二维分布
描述非平稳信号
幅频特性随时间的变化情况
表现出理想的时频聚集性
适合于LFM信号的处理
但它的缺点是会出现交叉项
在多目标存在的情况下
交叉项将严重影响目标检测
下面让我们来举个例子
对于实测海上目标回波数据
分别采用
stft和WVD两种方法进行处理
得到右面图的结果
可以看到
动目标信号频率并不是单一频点
它分散于70~100Hz
说明目标机动
STFT时频分辨力较差
WVD谱交叉项影响严重
因此这两种方法
对于海上运动目标的检测性能并不理想
那么FRFT效果如何
让我们首先来看看
FRFT动目标检测原理
FRFT是对时频轴的旋转
适于分析与处理时变非平稳信号
尤其是LFM信号
并且FRFT是线性变换
不会受交叉项的影响
我们从数学公式推导证明
假设噪声背景下的单分量LFM信号
其FRFT如公式所示
当变换角度与LFM信号调频率相匹配时
将形成冲激函数
从而实现信号的相参积累
而噪声不会呈现明显的能量聚集
利用这一特性
可实现噪声背景下机动目标检测
机动目标将在二维FRFT域形成峰值
峰值坐标
对应于目标的加速度和速度
我们可以借鉴
MTD多普勒滤波器组的思想
将p阶FRFT
也就是α角FRFT
看成一个扫频滤波器组
对中心频率和调频率补偿
然后通过构建二维FRFT域
检测单元图对动目标进行检测
同学们
这就是FRFT动目标检测的基本原理
FRF处理实质上是
传统MTD多普勒滤波器组的广义形式
下面我们来看一下
利用FRFT对雷达实际数据处理的结果
在高海况或者目标做复杂运动时
目标能量在频域发散
但在FRFT域能有效积累
通过积累多帧FRFT谱
并构造
FRFT域自适应谱线增强器
实现了目标的能量增强与海杂波抑制
可显著改善信杂比
大家可以看到
目标的峰值明显增强
这样就大大提高了海杂波背景下
雷达的检测性能
从而提高了探测距离
下面这个例子同样是对
海上机动目标的处理
图(a)是雷达的原始回波
也就是脉冲 距离图
可以看到近距离海杂波
第80个距离单元附近有一个
接近雷达的目标
通过传统的MTD处理
得到图(c)的结果
可以发现有两个运动目标
1和2
但这两个目标的多普勒
占据了很多单元
说明是机动目标
采用FRFT的方法处理
可以看出相比原有方法
目标谱峰更加尖锐
海杂波得到明显的抑制
这样降低虚警的同时
又提高了目标的发现概率
可以说FRFT之所以能够适合
复杂背景下的机动目标检测
原因就是
其对时变信号
尤其是LFM信号的优秀处理能力
回顾一下我们这节课所讲的内容
讲到了哪些知识点
第一时变非平稳信号有效处理
是雷达动目标相参积累的检测关键
第二建立了海上运动目标的回波模型
可建模为调频信号
在一段观测时间范围内
可采用线性调频信号作为近似
第三介绍了
基于FRFT的雷达动目标检测方法
对脉间慢时间数据
进行两维参数的广义多普勒滤波处理
改善信杂比
接下来我们要做一些思考
本节主要是利用
同一距离单元的回波数据的处理
对于高机动目标
慢时间信号相位不满足线性调频关系
具有更高阶相位
同时在观测时间内
出现了跨距离和多普勒单元的情况
导致目标难以检测
如低空飞行目标 海面快艇等
后续我们将进行
分数域长时间处理方法与应用的讲解
这里是本节课的相关课外资料
大家可以进一步研究学习
我们今天的课就讲到这里
谢谢大家
-1.1 分数傅里叶变换背景与理论
-1.2 分数傅里叶变换应用
-第1章 讨论题
--第1章 讨论题1
--第1章 讨论题2
-第1章 习题
--第1章 习题
-2.1 分数傅里变换的定义
-2.2 分数傅里叶变换的性质
-2.3 一维/二维分数傅里叶变换
-第2章 讨论题
--第2章 讨论题1
--第2章 讨论题2
-第2章 习题
--第2章 习题
-3.1 分数卷积I
-3.2 分数卷积II
-3.3 功率谱
--3.3 功率谱
-3.4 分数功率谱
-第3章 讨论题
--第3章 讨论题1
--第3章 讨论题2
-第3章 习题
--第3章 习题
-4.1 傅里叶域均匀采样定理
-4.2 分数域均匀采样定理I-采样信号的分数域谱分析
-4.3 分数域均匀采样定理II-信号重建
-4.4 傅里叶域带通采样定理
-4.5 分数域带通采样定理
-4.6 周期非均匀采样定理
-第4章 讨论题
--第4章 讨论题1
--第4章 讨论题2
--第4章 讨论题3
-第4章 习题
--第4章 习题
-5.1 多分量chirp信号检测与参数估计方法
-5.2 多分量chirp信号检测与参数估计背景及仿真
-5.3 基于分数傅里叶变换的时延估计
-5.4 立方相位信号参数估计理论与应用
-第5章 讨论题
--第5章 讨论题1
--第5章 讨论题2
-第5章 习题
--第5章 习题
-6.1 分数傅里叶变换离散算法
-6.2 离散分数变换
-6.3 广义Hilbert变换
-6.4 稀疏傅里叶变换的定义
-6.5 稀疏分数傅里叶变换
-第6章 讨论题
--第6章 讨论题1
--第6章 讨论题2
--第6章 讨论题3
-第6章 习题
--第6章 习题
-7.1 短时分数傅里叶变换
-7.2 分数小波变换I
-7.3 分数小波变换II
-7.4 基于分数阶相位匹配原理时频分布构造
-第7章 讨论题
--第7章 讨论题1
--第7章 讨论题2
--第7章 讨论题3
-第7章 习题
--第7章 习题
-8.1 分数傅里叶变换与模糊函数
-8.2 分数傅里叶变换与MIMO雷达模糊函数
-8.3 分数傅里叶变换与雷达通信一体化
-8.4 分数域海杂波抑制
-8.5 分数域雷达动目标检测
-8.6 分数域长时间相参积累及其应用
-8.7 分数域辐射源定位技术
-8.8 分数阶相位匹配时频分布的应用
-第8章 讨论题
--第8章 讨论题1
--第8章 讨论题2
--第8章 讨论题3
--第8章 讨论题4
-第8章 习题
--第8章 习题
-9.1 分数傅里叶光学
-9.2 分数域光学相干层析成像色散补偿技术
-9.3 基于分数傅里叶变换的牛顿环参数估计
-9.4 基于分数傅里叶变换的光纤端面检测仪
-第9章 讨论题
--第9章 讨论题1
--第9章 讨论题2
--第9章 讨论题3
--第9章 讨论题4
-第9章 习题
--第9章 习题
-10.1 分数域高光谱信号处理
-10.2 分数域高光谱异常检测
-10.3 分数域高光谱协同分类
-第10章 讨论题
-第10章 习题
--第10章 习题