CN110221262B - 一种雷达设备lfm信号主瓣降低确定平台及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种雷达设备LFM信号主瓣降低确定平台及方法，所述LFM信号主瓣降低确定平台包括：数据缓存模块、脉冲压缩模块和主瓣降低确定模块；所述数据缓存模块对LFM信号的离散数据进行缓存处理，形成缓存数据；所述脉冲压缩模块对缓存数据进行脉冲压缩处理；所述主瓣降低确定模块根据脉冲压缩处理结果确定主瓣降低。本发明解决了常用的脉冲信号主瓣降低确定方法处理速度低的问题。

Description

一种雷达设备LFM信号主瓣降低确定平台及方法

技术领域

本发明涉及雷达脉冲信号处理技术领域，特别是一种雷达设备LFM信号主瓣降低确定方法。

背景技术

雷达设备工作时，需要确定宽带LFM信号的主瓣降低，用以评估宽带LFM信号的质量。线性调频(LFM)信号是指信号的频率在脉宽内向上或者向下线性地扫描，采用脉冲压缩方法对线性调频脉冲信号处理后，可获得的窄脉冲信号；主瓣降低是指使用矩形窗函数获得的窄脉冲信号相对于使用海明窗函数获得的窄脉冲信号的幅度降低值。常用的脉冲信号主瓣降低确定方法通常在时域视频中进行，采用I、Q正交双通道处理方案，信号经正交相位检波，还原成基带视频信号，再经过模数变换形成数字信号，数字信号经正交数字混频形成的I、Q双路数字信号进行复相关运算(即匹配滤波)，双路相关运算输出经取模处理，得到压缩脉冲包络，对其加窗分析，确定主瓣降低。由于常用的脉冲信号主瓣降低确定方法在时域使用了复相关运算，因此处理速度较低。

FFT为快速傅立叶变换，能够将时域数据转换为频域数据；IFFT为快速傅立叶的逆变换，能够将频域数据转换为时域数据。

发明内容

本发明的目的在于提供一种雷达设备LFM信号主瓣降低确定方法，解决常用的脉冲信号主瓣降低确定方法处理速度低的问题。

对此，本发明提出一种雷达设备LFM信号主瓣降低确定平台，所述LFM信号主瓣降低确定平台包括：数据缓存模块、脉冲压缩模块和主瓣降低确定模块；所述数据缓存模块对LFM信号的离散数据进行缓存处理，形成缓存数据；所述脉冲压缩模块对缓存数据进行脉冲压缩处理；所述主瓣降低确定模块根据脉冲压缩处理结果确定主瓣降低。

此外，本发明还提出一种雷达设备LFM信号主瓣降低确定方法，其包括：对LFM信号的离散数据进行缓存处理，形成缓存数据；对缓存数据进行脉冲压缩处理；根据脉冲压缩处理结果确定主瓣降低。

本发明解决了常用的脉冲信号主瓣降低确定方法处理速度低的问题，经过各种试验验证，认为此种方法有效、可行。目前本方法已在雷达设备试验样机中进行验证：试验样机能够准确地确定出宽带LFM信号的主瓣降低，处理所用时间满足使用要求。

具体实例方式

以下对本发明的具体实施方式作出详细说明。

本发明提出一种雷达设备LFM信号主瓣降低确定平台，首先搭建LFM信号主瓣降低确定平台，LFM信号主瓣降低确定平台包括：数据缓存模块、脉冲压缩模块和主瓣降低确定模块；所述数据缓存模块的功能为：对LFM信号的离散数据进行缓存处理，形成缓存数据；脉冲压缩模块的功能为：对数据进行脉冲压缩处理；主瓣降低确定模块的功能为：根据脉冲压缩处理结果确定主瓣降低。

数据缓存模块对LFM信号的离散数据进行缓存处理，形成缓存数据包括：数据缓存模块使用矩形窗对含有LFM信号的一帧离散数据进行缓存，形成缓存数据s(m)，缓存数据的速率为f_s，其中，m为时域数据点索引值，m＝1,2,…,M；M为缓存数据的长度。

矩形窗的宽度选取原则：矩形窗的宽度大于LFM信号的宽度，保证LFM信号的全部有效数据在矩形窗内。

对缓存数据s(m)进行离散希尔伯特变换，得到变换结果s^h(m)；计算幅值A(m)：

对A(m)进行多项式曲线拟合，多项式次数设置为p，得到拟合曲线α(t)，t为时间参数，对α(t)进行M点等间隔抽取数据，得到采样数据β(m)；

找到满足β(m)≥0.8β₀的数据所对应的最小时域数据点索引值，记为z₁，找到满足β(m)≥0.8β₀的数据所对应的最大时域数据点索引值，记为z₂；提取采样数据β(m)，z₁≤m≤z₂，形成一个新的数据x(n)，其中，n为时域点索引值，n＝1,2,...,N，N＝z₂-z₁+1；β₀为采样数据β(m)的最大值。

脉冲压缩模块对数据进行脉冲压缩处理包括：脉冲压缩模块对数据x(n)进行FFT处理：

得到数据x(n)的频域数据X(k)；对数据x(n)的匹配滤波器进行FFT处理：

得到数据x(n)匹配滤波器的频域数据H(k)；

将X(k)与H(k)进行复数相乘：Y(k)＝X(k)·H(k)，对乘积结果Y(k)加矩形窗，然后进行IFFT处理：

对乘积结果Y(k)加海明窗，然后进行IFFT处理：

得到脉冲压缩处理结果y₁(n)和y₂(n)，其中，k为频域数据点索引值，k＝1,2,...,N；j为虚数单位，表示

e^j2πkn/N和e^-j2πkn/N均为复数表示形式；W₁(k)为矩形窗函数，W₁(k)＝1；W₂(k)为海明窗函数，

主瓣降低确定模块根据脉冲压缩处理结果确定主瓣降低包括：主瓣降低确定模块分别检测到脉冲压缩处理结果y₁(n)和y₂(n)中的最大值γ₁和γ₂，使用γ₁和γ₂确定出主瓣降低δ：δ＝20lg(γ₂/γ₁)。

此外，本发明还提出一种雷达设备LFM信号主瓣降低确定方法，其包括：对LFM信号的离散数据进行缓存处理，形成缓存数据；对缓存数据进行脉冲压缩处理；根据脉冲压缩处理结果确定主瓣降低。

对LFM信号的离散数据进行缓存处理，形成缓存数据包括：使用矩形窗对含有LFM信号的一帧离散数据进行缓存，形成缓存数据s(m)，缓存数据的速率为f_s，其中，m为时域数据点索引值，m＝1,2,…,M；M为缓存数据的长度；

矩形窗的宽度选取原则：矩形窗的宽度大于LFM信号的宽度，保证LFM信号的全部有效数据在矩形窗内。

对缓存数据s(m)进行离散希尔伯特变换，得到变换结果s^h(m)；计算幅值A(m)：

对A(m)进行多项式曲线拟合，多项式次数设置为p，得到拟合曲线α(t)，t为时间参数，对α(t)进行M点等间隔抽取数据，得到采样数据β(m)；

找到满足β(m)≥0.8β₀的数据所对应的最小时域数据点索引值，记为z₁，找到满足β(m)≥0.8β₀的数据所对应的最大时域数据点索引值，记为z₂；提取采样数据β(m)，z₁≤m≤z₂，形成一个新的数据x(n)，其中，n为时域点索引值，n＝1,2,...,N，N＝z₂-z₁+1；β₀为采样数据β(m)的最大值。

对数据进行脉冲压缩处理包括：对数据x(n)进行FFT处理：

得到数据x(n)的频域数据X(k)；对数据x(n)的匹配滤波器进行FFT处理：

得到数据x(n)匹配滤波器的频域数据H(k)；

将X(k)与H(k)进行复数相乘：Y(k)＝X(k)·H(k)，对乘积结果Y(k)加矩形窗，然后进行IFFT处理：

对乘积结果Y(k)加海明窗，然后进行IFFT处理：

得到脉冲压缩处理结果y₁(n)和y₂(n)，其中，k为频域数据点索引值，k＝1,2,...,N；j为虚数单位，表示

e^j2πkn/N和e^-j2πkn/N均为复数表示形式；W₁(k)为矩形窗函数，W₁(k)＝1；W₂(k)为海明窗函数，

根据脉冲压缩处理结果确定主瓣降低包括：分别检测到脉冲压缩处理结果y₁(n)和y₂(n)中的最大值γ₁和γ₂，使用γ₁和γ₂确定出主瓣降低δ：δ＝20lg(γ₂/γ₁)。

本发明解决了常用的脉冲信号主瓣降低确定方法处理速度低的问题，经过各种试验验证，认为此种方法有效、可行。目前本方法已在雷达设备试验样机中进行验证：试验样机能够准确地确定出宽带LFM信号的主瓣降低，处理所用时间满足使用要求。

Claims (4)

1.一种雷达设备LFM信号主瓣降低确定平台，其特征在于，

所述LFM信号主瓣降低确定平台包括：数据缓存模块、脉冲压缩模块和主瓣降低确定模块；

所述数据缓存模块对LFM信号的离散数据进行缓存处理，形成缓存数据；

所述脉冲压缩模块对缓存数据进行脉冲压缩处理，其包括：

脉冲压缩模块对数据x(n)进行FFT处理：

得到数据x(n)的频域数据X(k)；对数据x(n)的匹配滤波器进行FFT处理：

得到数据x(n)匹配滤波器的频域数据H(k)；

将X(k)与H(k)进行复数相乘：Y(k)＝X(k)·H(k)，对乘积结果Y(k)加矩形窗，然后进行IFFT处理：

对乘积结果Y(k)加海明窗，然后进行IFFT处理：

得到脉冲压缩处理结果y₁(n)和y₂(n)，其中，k为频域数据点索引值，k＝1,2,...,N；j为虚数单位，表示

e^j2πkn/N和e^-j2πkn/N均为复数表示形式；W₁(k)为矩形窗函数，W₁(k)＝1；W₂(k)为海明窗函数，

所述主瓣降低确定模块根据脉冲压缩处理结果确定主瓣降低，其包括：

主瓣降低确定模块分别检测到脉冲压缩处理结果y₁(n)和y₂(n)中的最大值γ₁和γ₂，使用γ₁和γ₂确定出主瓣降低δ：δ＝20lg(γ₂/γ₁)。

2.根据权利要求1所述的雷达设备LFM信号主瓣降低确定平台，其特征在于，

所述数据缓存模块对LFM信号的离散数据进行缓存处理，形成缓存数据包括：

所述数据缓存模块使用矩形窗对含有LFM信号的一帧离散数据进行缓存，形成缓存数据s(m)，缓存数据的速率为f_s，其中，m为时域数据点索引值，m＝1,2,…,M；M为缓存数据的长度；

矩形窗的宽度选取原则：矩形窗的宽度大于LFM信号的宽度，保证LFM信号的全部有效数据在矩形窗内；

对缓存数据s(m)进行离散希尔伯特变换，得到变换结果s^h(m)；计算幅值A(m)：

对A(m)进行多项式曲线拟合，多项式次数设置为p，得到拟合曲线α(t)，t为时间参数，对α(t)进行M点等间隔抽取数据，得到采样数据β(m)；

找到满足β(m)≥0.8β₀的数据所对应的最小时域数据点索引值，记为z₁，找到满足β(m)≥0.8β₀的数据所对应的最大时域数据点索引值，记为z₂；提取采样数据β(m)，z₁≤m≤z₂，形成一个新的数据x(n)，其中，n为时域点索引值，n＝1,2,...,N，N＝z₂-z₁+1；β₀为数据β(m)的最大值。

3.一种雷达设备LFM信号主瓣降低确定方法，其特征在于，其包括：

对LFM信号的离散数据进行缓存处理，形成缓存数据；

对缓存数据进行脉冲压缩处理，其包括：

对数据x(n)进行FFT处理：

得到数据x(n)的频域数据X(k)；对数据x(n)的匹配滤波器进行FFT处理：

得到数据x(n)匹配滤波器的频域数据H(k)；

将X(k)与H(k)进行复数相乘：Y(k)＝X(k)·H(k)，对乘积结果Y(k)加矩形窗，然后进行IFFT处理：

对乘积结果Y(k)加海明窗，然后进行IFFT处理：

得到脉冲压缩处理结果y₁(n)和y₂(n)，其中，k为频域数据点索引值，k＝1,2,...,N；j为虚数单位，表示

e^j2πkn/N和e^-j2πkn/N均为复数表示形式；W₁(k)为矩形窗函数，W₁(k)＝1；W₂(k)为海明窗函数，

根据脉冲压缩处理结果确定主瓣降低，其包括：

分别检测到脉冲压缩处理结果y₁(n)和y₂(n)中的最大值γ₁和γ₂，使用γ₁和γ₂确定出主瓣降低δ：δ＝20lg(γ₂/γ₁)。

4.根据权利要求3所述的雷达设备LFM信号主瓣降低确定方法，其特征在于，

对LFM信号的离散数据进行缓存处理，形成缓存数据包括：

使用矩形窗对含有LFM信号的一帧离散数据进行缓存，形成缓存数据s(m)，缓存数据的速率为f_s，其中，m为时域数据点索引值，m＝1,2,…,M；M为缓存数据的长度；

矩形窗的宽度选取原则：矩形窗的宽度大于LFM信号的宽度，保证LFM信号的全部有效数据在矩形窗内；

对缓存数据s(m)进行离散希尔伯特变换，得到变换结果s^h(m)；计算幅值A(m)：

对A(m)进行多项式曲线拟合，多项式次数设置为p，得到拟合曲线α(t)，t为时间参数，对α(t)进行M点等间隔抽取数据，得到采样数据β(m)；

找到满足β(m)≥0.8β₀的数据所对应的最小时域数据点索引值，记为z₁，找到满足β(m)≥0.8β₀的数据所对应的最大时域数据点索引值，记为z₂；提取采样数据β(m)，z₁≤m≤z₂，形成一个新的数据x(n)，其中，n为时域点索引值，n＝1,2,...,N，N＝z₂-z₁+1；β₀为采样数据β(m)的最大值。