CN109917346B - 一种基于功率谱估计的rcs起伏周期分析方法 - Google Patents

一种基于功率谱估计的rcs起伏周期分析方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109917346B
CN109917346B CN201910252724.8A CN201910252724A CN109917346B CN 109917346 B CN109917346 B CN 109917346B CN 201910252724 A CN201910252724 A CN 201910252724A CN 109917346 B CN109917346 B CN 109917346B
Authority
CN
China
Prior art keywords
point source
frequency
fluctuation period
rcs
spectral density
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910252724.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109917346A (zh
Inventor
李焕敏
李胜
闫华
王超
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Institute of Environmental Features
Original Assignee
Beijing Institute of Environmental Features
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Institute of Environmental Features filed Critical Beijing Institute of Environmental Features
Priority to CN201910252724.8A priority Critical patent/CN109917346B/zh
Publication of CN109917346A publication Critical patent/CN109917346A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109917346B publication Critical patent/CN109917346B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于功率谱估计的RCS起伏周期分析的研究方法，包括获取不同点源目标的RCS解析表达矢量值；间接法求解功率谱密度，并对功率谱密度估计求解出快起伏的起伏周期；分析点源目标的起伏周期规律。随角度变化获取不同点源目标分析起伏周期，方法通过分析功率谱的截止频率，得到目标RCS随角度变化的快起伏周期。信号的功率谱密度反映了单位频带信号功率的大小，是频率的函数，功率谱揭示信号中隐含的周期性等有用的信息。

Description

一种基于功率谱估计的RCS起伏周期分析方法
技术领域
本发明涉及雷达技术，尤其涉及一种基于功率谱估计的RCS起伏周期分析方法。
背景技术
雷达目标是一系列的散射点构成，且相对雷达视线角变化，当散射点矢量合成时，各自的相对相位发生变化，从而产生幅度起伏。雷达传感器参数的设计，受到目标快速起伏的影响，大多数目标由多个散射中心组成，随着雷达视线角的变化，其RCS(雷达散射截面)呈现起伏分布特征。导引头在对目标的探测、跟踪过程中，幅度起伏特性影响了雷达导引头的设计策略，因此，研究目标雷达回波的幅度起伏周期，对导引头的设计有重要的参考意义，可以很大程度地提高目标被截获的概率。
目前，雷达回波的起伏研究主要集中在目标起伏的统计模型、RCS、高分辨特性等领域，对目标RCS起伏周期研究的很少。研究其起伏规律对雷达搜索、探测、识别有极其重要的意义。
因此，针对以上不足，需要提供一种对RCS起伏周期有效的解析方法或分析方法。
发明内容
本发明针对现有技术中的缺陷，提供了一种基于功率谱估计的RCS起伏周期分析方法。
为了达到上述目的，本发明的技术方案如下。
一种基于功率谱估计的RCS起伏周期分析方法，方法包括以下步骤：
第一步，获取不同点源目标的RCS解析表达矢量值；
第二步，间接法求解功率谱密度，并对功率谱密度估计求解出快起伏的起伏周期；
第三步，分析点源目标的起伏周期规律。
优选的，在第一步中，针对点源目标，每次选取两点源目标P1和P2放置在XOY平面内，P1的坐标为(x1,y1)，P2的坐标为(x2,y2)，观测角度为
Figure GDA0002634992800000021
其定义为观测方向与+X轴的夹角，点源目标的解析表达式为
Figure GDA0002634992800000022
其中，s为电压值，A为电压幅度，f为频率，c为光速，(x,y)为点源的坐标，
Figure GDA0002634992800000023
为观察角度。
优选的，对于多个点源目标，之间的最大间距为D，电压值s矢量相加。
优选的，在对SCR点源目标进行选取采样时，为保证信号不失真，角度采样间隔
Figure GDA0002634992800000024
为
Figure GDA0002634992800000025
其中，λ为入射波的波长。
优选的，在第二步中，以维纳-辛钦定理为理论基础，先估计自相关函数，然后对自相关函数求傅里叶变换，得到自相关函数的功率谱密度，对此功率谱密度进行估计，得到截止频率，进而求解出快起伏的起伏周期。
优选的，在第三步中，选取三点源目标进行仿真计算，三点源坐标为P1(-L/2,L/2)，P2(L/2,-L/2)，P3(0,L)，频率为10GHz，L取10米，分别获取三个坐标点的截止频率；其次，分别改变点源个数、位置和频率等参数，多次仿真，得出截止频率与波长和散射中心间距关系为
Figure GDA0002634992800000031
由此得出最大截止频率与点源之间最大间隔呈正相关。
优选的，采用MATLAB对点源目标进行仿真计算。
实施本发明的，具有以下有益效果：本发明的方法研究了其RCS序列的起伏周期，为导引头的设计提供了技术支撑，提高了目标被截获的概率。
附图说明
图1为两点源模型示意图。
图2为功率谱估计结果图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
基于功率谱估计的RCS随角度变化的起伏周期分析，对导引头的设计有重要的参考意义，可以很大程度地提高目标被截获的概率。信号的功率谱密度反映了单位频带信号功率的大小，是频率的函数。功率谱可以揭示信号中隐含的周期性等有用的信息。
研究四路：通过研究不同点源目标的功率谱特性，得到截止频率，借用角域序列求周期的方法，计算出RCS角域序列的快速起伏周期，为真实目标的起伏特性研究提供一种研究思路。具体的，通过分析功率谱的截止频率，可以得到目标RCS随角度变化的快起伏周期。技术方案具体如下。
一种基于功率谱估计的RCS起伏周期分析的具体实施方式为：
第一步 点源目标的RCS
图1为两点源目标的放置示意图，两点源目标P1和P2放置在XOY平面内，P1的坐标为(x1,y1)，P2的坐标为(x2,y2)，观测角度为
Figure GDA0002634992800000041
其定义为观测方向与+X轴的夹角。
点源目标的解析表达式如下
Figure GDA0002634992800000042
其中，s为电压值，A为电压幅度，f为频率，c为光速，(x,y)为点源的坐标，
Figure GDA0002634992800000043
为观察角度，其定义为观察方向与X轴的夹角，
Figure GDA0002634992800000044
角变化范围为(-180°-180°)。假设有多个点源，之间的最大间距为D，如果有多个点源目标，电压值为矢量相加。
在对RCS进行采样时，为保证信号不失真，角度采样间隔
Figure GDA0002634992800000045
为
Figure GDA0002634992800000046
其中，λ为入射波的波长。
第二步 分析功率谱密度
采用的功率谱求解方法为间接法，此方法的理论基础是维纳-辛钦定理。具体实现方法是对RCS序列x(n)先估计自相关函数，然后对自相关函数求傅里叶变换，得到自相关函数的功率谱密度
RCS序列自相关函数为，
Figure GDA0002634992800000051
功率谱密度是自相关函数的傅里叶变换，为
Figure GDA0002634992800000052
使用MATLAB进行仿真计算，功率谱估计如图2所示。
第三步 点源目标的起伏周期规律
选取三点源目标进行仿真计算，三点源坐标为P1(-L/2,L/2)，P2(L/2,-L/2)，P3(0,L)，频率为10GHz，L取10米，图2为三点源目标的功率谱密度仿真结果。由图中看出，此三点源目标有三个截止频率点，分别为8.26、16.42和18.36，最大截止频率为18.36，则RCS起伏周期为1/18.36＝0.05°。分别改变点源个数、位置和频率等参数，多次仿真，得出截止频率与波长和散射中心间距有关，最大截止频率与点源之间最大间隔有关。具体表达式为
Figure GDA0002634992800000053
该方法为从点源目标为例，研究了其RCS序列的起伏周期，为导引头的设计提供了技术支撑，可以很大程度地提高目标被截获的概率。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1.一种基于功率谱估计的RCS起伏周期分析方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
第一步，获取不同点源目标的RCS解析表达矢量值；
第二步，间接法求解功率谱密度，并对功率谱密度估计求解出快起伏的起伏周期；
第三步，分析点源目标的起伏周期规律；
在第一步中，针对点源目标，每次选取两点源目标P1和P2放置在XOY平面内，P1的坐标为(x1,y1),P2的坐标为(x2,y2)，观测角度为
Figure FDA0002634992790000011
其定义为观测方向与+X轴的夹角，点源目标的解析表达式为
Figure FDA0002634992790000012
其中，s为电压值，A为电压幅度，f为频率，c为光速，(x,y)为点源的坐标，
Figure FDA0002634992790000013
为观察角度；对于多个点源目标，之间的最大间距为D，电压值s矢量相加。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在对SCR点源目标进行选取采样时，为保证信号不失真，角度采样间隔
Figure FDA0002634992790000014
为
Figure FDA0002634992790000015
其中，λ为入射波的波长。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在第二步中，以维纳-辛钦定理为理论基础，先估计自相关函数，然后对自相关函数求傅里叶变换，得到自相关函数的功率谱密度，对此功率谱密度进行估计，得到截止频率，进而求解出快起伏的起伏周期。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在第三步中，选取三点源目标进行仿真计算，三点源坐标为P1(-L/2,L/2)，P2(L/2,-L/2)，P3(0,L)，频率为10GHz，L取10米，分别获取三个坐标点的截止频率；其次，分别改变点源个数、位置和频率等参数，多次仿真，得出截止频率与波长和散射中心间距关系为
Figure FDA0002634992790000021
由此得出最大截止频率与点源之间最大间隔呈正相关。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于：采用MATLAB对点源目标进行仿真计算。
CN201910252724.8A 2019-03-29 2019-03-29 一种基于功率谱估计的rcs起伏周期分析方法 Active CN109917346B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910252724.8A CN109917346B (zh) 2019-03-29 2019-03-29 一种基于功率谱估计的rcs起伏周期分析方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910252724.8A CN109917346B (zh) 2019-03-29 2019-03-29 一种基于功率谱估计的rcs起伏周期分析方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109917346A CN109917346A (zh) 2019-06-21
CN109917346B true CN109917346B (zh) 2020-12-11

Family

ID=66967759

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910252724.8A Active CN109917346B (zh) 2019-03-29 2019-03-29 一种基于功率谱估计的rcs起伏周期分析方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109917346B (zh)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103632028A (zh) * 2013-09-06 2014-03-12 杭州电子科技大学 多层旋电磁各向异性介质球电磁散射的解析方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5900765A (en) * 1996-03-08 1999-05-04 Sony Corporation Bias circuit
CN103675782B (zh) * 2012-09-25 2016-01-27 中国航天科工集团第二研究院二〇七所 一种目标大角度范围rcs的快速信息提取方法
CN105676200B (zh) * 2016-01-07 2017-11-03 北京环境特性研究所 进动目标结构参数提取方法
CN106610483B (zh) * 2016-11-11 2019-10-15 长江大学 基于张量子空间和谱峰搜索的mimo雷达角度估计算法
CN107015213B (zh) * 2017-03-31 2019-12-03 长江大学 基于music算法的双基地mimo雷达角度估算方法
US10955547B2 (en) * 2018-05-24 2021-03-23 The Boeing Company Combined radar and communications system using common signal waveform

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103632028A (zh) * 2013-09-06 2014-03-12 杭州电子科技大学 多层旋电磁各向异性介质球电磁散射的解析方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109917346A (zh) 2019-06-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Gemba et al. Multi-frequency sparse Bayesian learning for robust matched field processing
CN107290589B (zh) 基于短时分数阶傅里叶变换的非线性信号时频分析方法
CN103018730A (zh) 分布式子阵波达方向估计方法
CN108872970B (zh) 适用于一般等间距稀疏阵列单频信号波束形成的栅瓣判别方法
Gong et al. Mathematic principle of active jamming against wideband LFM radar
CN110187342B (zh) 一种基于fmcw移动平台的生命体征检测与成像方法
CN108693523A (zh) 基于锯齿波线性调频雷达多目标测距测速的方法及系统
CN104502904A (zh) 一种鱼雷自导波束锐化方法
CN109100711A (zh) 一种深海环境下单基地主动声纳低运算量三维定位方法
CN109917346B (zh) 一种基于功率谱估计的rcs起伏周期分析方法
Lin et al. A multi-target detection algorithm using high-order differential equation
Yang et al. Automatic algorithm for estimating the jet engine blade number from the radar target signature of aircraft targets
Reaz et al. A comprehensive analysis and performance evaluation of different direction of arrival estimation algorithms
Li et al. Radar-based UAV swarm surveillance based on a two-stage wave path difference estimation method
Xiong et al. High-precision frequency estimation for FMCW radar applications based on parameterized de-alternating and modified ICCD
RU2452974C1 (ru) Способ определения углового спектра
CN110161500B (zh) 一种基于Radon-Clean的改进圆周SAR三维成像方法
CN109557541B (zh) 一种全息穿透成像雷达极坐标数据处理方法
Schmieder et al. Interference cancellation and signal direction finding with low complexity
Kumar et al. Techniques of Direction of Arrival Estimation: A Review.
Sedivy et al. Doppler frequency estimation using moving target detection filter bank
Kang et al. Micro-Doppler feature extraction for interferometric radar based on Viterbi algorithm and intrinsic chirp component decomposition
Sun et al. Conformal-array STAP using sparse representation
Han et al. A Novel Imaging Algorithm with High Range Resolution based on Beidou Signal-Based Passive SAR
Ji et al. SAR Imagery Simulation of Ship Based on Electromagnetic Calculations and Sea Clutter Modelling for Classification Applications

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant