CN107064927A - 一种高速弹载雷达目标相参积累方法 - Google Patents
一种高速弹载雷达目标相参积累方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明介绍了一种高速弹载雷达目标相参积累方法，所述方法的一具体实施方式包括：计算第m个原始快时间数据，并对第m个原始快时间数据进行傅里叶变换，得到第m个原始快时间数据的频谱；根据惯导速度信息计算出速度补偿相位，并对第m个原始快时间数据的频谱进行速度补偿；将速度补偿后的第m个原始快时间数据的频谱进行逆傅里叶变换，得到第m个快时间数据；根据惯导加速度信息计算出加速度补偿相位，并对第m个快时间数据进行加速度补偿；将补偿后的各个快时间数据进行多脉冲积累得到积累信号。该实施方式通过对径向速度和径向加速度的运动补偿，消减了距离走动以及多普勒扩展对相参积累性能的影响，能够提升高速弹载雷达的目标检测性能。
Description
技术领域
本发明属于雷达技术领域，涉及基于惯导数据的运动补偿的方法，具体地说是通过补偿径向速度以及径向加速度消减距离走动以及多普勒扩展现象，提高目标回波的积累能量。
背景技术
在经济持续增长的今天，国防发展在科技发展中占据了重要的地位，强有力的国防力量是国家繁荣昌盛的重要保证。在对海打击中，超音速导弹凭借其突防能力强的特点占据了重要的地位，有着广阔的应用前景，但是超高的飞行速度会给雷达导引头的目标检测带来一系列问题。
在雷达制导系统中，Chirp信号是一种常用的发射脉冲信号，其工作原理是通过发射的宽脉冲信号和目标回波信号进行匹配压缩得到窄Sinc包络。目标检测中，由于单个脉冲的回波能量有限，还需对压缩所得的Sinc包络进行相参积累来进一步提高信噪比。相参积累过程中，导弹高速运动会引起回波包络在不同脉冲重复周期之间发生走动，使得回波能量难以聚焦。当存在加速度或其他高次运动项时，回波信号的相位不再一致，能量会扩散到不同多普勒通道中，积累性能也会受到影响。为了提高目标回波的积累性能，需要对弹目之间的相对运动进行补偿。
目前，对于运动补偿方面的研究主要集中在包络对齐和相位补偿两个方面。对于包络对齐方法来说，刑盂道等人在2000年提出了基于范数1距离最小准则以及最小熵的方法，在减小计算量的同时能够对游动部件回波能达到比较好的对齐效果；王婷婷等人在2006年提出了包络插值移位法，来解决包络走动带来的相积累性能的下降问题，证实了该方法能够在低信噪比的条件下较长时间的实现有效积累，但是与此同时插值算法带来了巨大的计算量，虽然在包络对齐精度方面做的很出色，在一定程度上也降低了算法的效率；李春林等人在2013年使用Keystone变换来补偿距离走动带来的影响，但是Keystone也同样存在低信噪比下估计精度不佳的问题。
对于相位补偿方法，Xiang-Xia在2000年提出了Chirp-Fourier方法对离散的二次调频信号进行离散的Chirp-Fourier变换(DCFT，Discrete Chirp-Fourier Transform)能够使得结果最优；Guan J等人在2012年提出了自适应分数阶傅里叶变换方法来解决移动目标检测的问题；崔刚等人针对LFM信号解调算法耗时长，以及在低信噪比的情况下出现误判的问题，提出了一种基于二分法的LFM调频斜率估计方法，实验证明该方法能够有效的提高算法的可实施性，大大降低了算法的运算时间。
针对相参积累中存在的运动补偿问题，需要兼顾补偿精度和运算量。目前基于回波信息的补偿算法在简单的运动模型中有着较高的补偿精度，但在实际应用中，由于弹体与目标之间运动关系相对复杂，这些算法的性能会受到很大影响，同时高补偿精度带来的大运算量也会成为制约因素。因此在实际应用中，基于回波信息的补偿算法多用于实时性要求不高的系统当中。
发明内容
本发明的目的在于针对上述已有技术的基础上进一步研究相参积累中存在的运动补偿问题，提出一种高精度、高数据率的基于惯导数据的运动补偿方法。通过运动补偿能够解决径向速度带来的距离走动以及径向加速度带来的多普勒扩展。
实现本发明目的的技术方案是：首先将原始的快时间数据变换到频域当中进行处理，通过惯导数据计算出速度补偿相位，对速度进行运动补偿，再变回时域中用惯导数据中得到的加速度补偿相位对加速度进行补偿。其具体过程包括：计算第m个原始快时间数据，并对所述第m个原始快时间数据进行傅里叶变换，得到所述第m个原始快时间数据的频谱；根据惯导速度信息计算出速度补偿相位，并对所述第m个原始快时间数据的频谱进行速度补偿；将速度补偿后的第m个原始快时间数据的频谱进行逆傅里叶变换，得到第m个快时间数据；根据惯导加速度信息计算出加速度补偿相位，并对所述第m个快时间数据进行加速度补偿；将补偿后的各个快时间数据进行多脉冲积累得到积累信号。
本发明与现有技术相比具有以下优点：
1.本发明以匀加速运动为例，通过对回波包络项分析，发现其中v为径向速度，C为光速，B为信号带宽，N为累计脉冲数，Tr为脉冲重复周期，若当径向速度超出了上述约束，回波包络会出现较为严重的越距离走动现象，影响相参积累效果；对回波相位项分析发现多普勒扩展主要取决于径向速度和径向加速，因此只需要对径向速度和径向加速度进行运动补偿，就能很好的提高目标回波的积累性能，提高了系统的可实施性，与已有的方法相比较能够更有效的减少算法所消耗的时间。
2.目前惯性导航系统的速度测量精度可达到2m/s，加速度测量精度可达到千分之一g，其中，g为重力加速度。由于目标在波束覆盖范围内的具体位置不确定，而惯导提供的数据为波束中心的速度和加速度，因此会带来测速偏差，经过验证，发现最大速度、加速度的偏差均小于允许偏差，因此基于惯导数据的运动补偿方法能够在保证精度的前提下提高算法的效率。
附图说明
图1是本申请的一个实施例的流程图；
图2导弹与目标的相对运动关系；
图3速度和距离走动关系图；
图4加速度与回波相位的关系图；
图5加速度补偿前后积累性能对比图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
参考图1，示出了根据本申请的高速弹载雷达目标相参积累方法的一个实施例的流程100。所述高速弹载雷达目标相参积累方法，包括以下步骤：
步骤101，计算第m个原始快时间数据，并对第m个原始快时间数据进行傅里叶变换，得到第m个原始快时间数据的频谱。
在本实施例中，假设雷达发射的是线性调频脉冲串，则第m个脉冲原始快时间数据其数学表达式可表示为：
其中，为快时间，全时间tm＝mTr为慢时间，m＝0，1，…M-1，Tr为脉冲重复周期，M为脉冲串中包含的脉冲个数，f0为载频，Tp为脉冲宽度，μ＝B/Tp为调频斜率，B为信号带宽，j为虚部符号，π为圆周率，exp为指数函数，rect为矩形函数。
导弹与目标的相对运动关系如图2所示。其中，导弹运动速度和加速度分别为vm和am，导弹与目标之间的初始距离为R0，α、β、分别为目标形心的方位角、俯仰角和波束宽度。由图2可得导弹与目标之间的径向速度v＝vmcosαcosβ，径向加速度a＝amcosαcosβ。
第m个脉冲对应的弹目径向距离可表示为：
与之对应的时延可表示为：
因此可得第m个脉冲原始快时间数据为：
其中，C为光速，λ为雷达信号波长。
当v＜＜C，且BT＞＞1时，对上述第m个脉冲原始快时间数据进行傅里叶变换，则得到第m个脉冲原始快时间数据的频谱，上述频谱可近似表示为：
其中，f为傅里叶变换后频域中的变量。
步骤102，根据惯导速度信息计算出速度补偿相位，并对第m个原始快时间数据的频谱进行速度补偿。
目前惯性导航系统的速度测量精度可达到2m/s，加速度测量精度可达到千分之一g，其中，g为重力加速度。由于目标在波束覆盖范围内的具体位置不确定，而惯导提供的数据为波束中心的速度和加速度，因此会带来测速偏差，但是这种偏差均小于允许偏差。由惯导提供的波束中心的速度可得速度补偿相位为
对第m个原始快时间数据的频谱sr(f，tm)进行速度补偿：
步骤103，将速度补偿后的第m个原始快时间数据的频谱进行逆傅里叶变换，得到第m个快时间数据。
将速度补偿后的第m个原始快时间数据的频谱sr(f，tm)进行逆傅里叶变换，得到第m个快时间数据为：
其中||表示绝对值。
步骤104，根据惯导加速度信息计算出加速度补偿相位，并对第m个快时间数据进行加速度补偿。
在本实施例中，由于fd＜＜f0，fd带来的影响可以忽略，从而由惯导信息得到径向加速度补偿项
对上述快时间数据进行加速度补偿：
步骤105，将补偿后的各个快时间数据进行多脉冲积累得到积累信号。
在本实施例中，将补偿后的各脉冲快时间数据进行多脉冲积累得到积累信号，其中，第k个多普勒通道的输出为：
其中，k＝0，……K-1，表示多普勒通道号，K表示多普勒通道的总数。
本发明的优点可通过仿真数据实验进一步说明。
1.仿真参数
参数取值：雷达信号波长λ＝8.6mm，载频f0＝35GHz，脉冲重复周期Tr＝66.7μs，带宽B＝30MHz。
2.仿真数据处理结果及分析
图3为速度和距离走动的关系图，Δr＝1.25m为相参积累所允许的最大距离走动量(1/4距离单元)。由图3中可以看出，速度越大，包络距离走动越严重，脉冲积累个数越少，如v＝1200m/s时，脉冲积累个数不超过15个。
图4为加速度与回波相位的关系图，Δφ＝1/2π为相参积累允许的最大相位差。由图4可以看出，加速度a越大，回波相位差越大，脉冲积累个数越少。如a＝10g时，脉冲积累个数不能超过70个。
图5为加速度补偿前后积累性能对比图，由图5可以看出，不对加速度进行补偿会使得信号主瓣展宽，幅度下降，因为加速度的存在使得信号相位与慢时间呈二次关系(具有线性调频特性)，相参积累后会出现近似矩形的包络。而对加速度进行补偿后，信号相位与慢时间呈线性关系，再进行相参积累会出现Sinc包络。相比于矩形包络，Sinc包络具有更窄的主瓣，同时加速度的补偿使得信号幅度有了一定提高，如图5所示，补偿后的信号幅度增加了5.45dB，即56.86-51.41＝5.45。
3.实验结论：
本发明以径向匀加速运动为例，给出了信号的回波模型，通过对目标回波特性的详细分析，阐述了速度和加速度对距离走动和多普勒扩展的影响。结合回波特性分析结果和导弹高数据率的要求，提出基于惯导数据的运动补偿方法，通过理论分析和仿真实验验证了该方法的可行性和有效性，即通过补偿径向速度以及径向加速度可以消减距离走动以及多普勒扩展现象。
Claims (6)
1.一种高速弹载雷达目标相参积累方法，其特征在于，所述方法包括：
计算第m个原始快时间数据，并对所述第m个原始快时间数据进行傅里叶变换，得到所述第m个原始快时间数据的频谱；
根据惯导速度信息计算出速度补偿相位，并对所述第m个原始快时间数据的频谱进行速度补偿；
将速度补偿后的第m个原始快时间数据的频谱进行逆傅里叶变换，得到第m个快时间数据；
根据惯导加速度信息计算出加速度补偿相位，并对所述第m个快时间数据进行加速度补偿；
将补偿后的各个快时间数据进行多脉冲积累得到积累信号。
2.根据权利要求1所述的高速弹载雷达目标相参积累方法，其特征在于，所述计算第m个原始快时间数据，并对所述第m个原始快时间数据进行傅里叶变换，得到所述第m个原始快时间数据的频谱，包括：
2a)假设雷达发射的是线性调频脉冲串，则所述第m个脉冲原始快时间数据的数学表达式可表示为：
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其中，为快时间，tm＝mTr为慢时间，m＝0，1，…M-1，M为脉冲串中包含的脉冲个数，Tr为脉冲重复周期，为全时间，f0为载频，Tp为脉冲宽度，μ＝B/Tp为调频斜率，B为信号带宽，j为虚部符号，π为圆周率，exp为指数函数，rect为矩形函数；
2b)导弹运动速度为vm，所述导弹的加速度为am，所述导弹与目标之间的初始距离为R0，α、β、分别为目标形心的方位角、俯仰角和波束宽度，则所述导弹与所述目标之间的径向速度v＝vmcosα cosβ，径向加速度a＝amcosα cosβ；
2c)第m个脉冲对应的弹目径向距离可表示为：
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与之对应的时延可表示为：
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其中，C为光速，λ为雷达信号波长；
2d)当v＜＜C，BT＞＞1时，对所述第m个脉冲原始快时间数据进行傅里叶变换，则得到第m个脉冲原始快时间数据的频谱，所述频谱可近似表示为：
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其中，f为傅里叶变换后频域中的变量。
3.根据权利要求1所述的高速弹载雷达目标相参积累方法，其特征在于，所述根据惯导速度信息计算出速度补偿相位，并对所述第m个原始快时间数据的频谱进行速度补偿，包括：
3a)目前惯性导航系统的速度测量精度可达到2m/s，加速度测量精度可达到千分之一g，其中，g为重力加速度，由于所述目标在波束覆盖范围内的具体位置不确定，而惯导提供的数据为波束中心的速度和加速度，因此会带来测速偏差，但是这种偏差均小于允许偏差，由惯导速度信息可得速度补偿相位为
3b)对所述第m个原始快时间数据的频谱sr(f，tm)进行速度补偿：
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</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
4.根据权利要求1所述的高速弹载雷达目标相参积累方法，其特征在于，所述将速度补偿后第m个原始快时间数据的频谱进行逆傅里叶变换，得到第m个快时间数据，包括：
将速度补偿后第m个原始快时间数据的频谱sr(f，tm)进行逆傅里叶变换，得到第m个快时间数据为：
<mfenced open = "" close = "">
<mtable>
<mtr>
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</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
其中| |表示取绝对值。
5.根据权利要求1所述的高速弹载雷达目标相参积累方法，其特征在于，所述根据惯导加速度信息计算出加速度补偿相位，并对所述第m个快时间数据进行加速度补偿，包括：
5a)由于fd＜＜f0，fd带来的影响可以忽略，从而由惯导信息得到径向加速度补偿项为
5b)对所述快时间数据进行加速度补偿：
<mfenced open = "" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
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</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
6.根据权利要求1所述的高速弹载雷达目标相参积累方法，其特征在于，所述将补偿后的各个快时间数据进行多脉冲积累得到积累信号，包括：
将补偿后的各脉冲快时间数据进行多脉冲积累得到积累信号，其中，第k个多普勒通道的输出为：
<mrow>
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其中，k＝0，……K-1，表示多普勒通道号，K表示多普勒通道的总数。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710170567.7A CN107064927A (zh) | 2017-03-21 | 2017-03-21 | 一种高速弹载雷达目标相参积累方法 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710170567.7A CN107064927A (zh) | 2017-03-21 | 2017-03-21 | 一种高速弹载雷达目标相参积累方法 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107064927A true CN107064927A (zh) | 2017-08-18 |
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|---|---|---|---|
| CN201710170567.7A Pending CN107064927A (zh) | 2017-03-21 | 2017-03-21 | 一种高速弹载雷达目标相参积累方法 |
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| Country | Link |
|---|---|
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107462879A (zh) * | 2017-08-21 | 2017-12-12 | 电子科技大学 | 一种跨波束积累方法 |
| CN109738876A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-05-10 | 四川九洲空管科技有限责任公司 | 一种基于加速度补偿的机动目标参数估计方法 |
| CN109738438A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-10 | 扬州大学 | 一种小麦叶片衰老程度快速测量方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103336279A (zh) * | 2013-05-13 | 2013-10-02 | 西安电子科技大学 | 弹载sar成像实时信号处理系统 |
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| CN106291524A (zh) * | 2016-08-05 | 2017-01-04 | 南京理工大学 | 基于人体模型的lfmcw雷达探测运动人体目标的方法 |
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2017
- 2017-03-21 CN CN201710170567.7A patent/CN107064927A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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|---|
| 张都川等: "高速弹载雷达目标相参积累技术研究", 《电子科技》 * |
Cited By (3)
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