CN116893411B - 一种基于fd-lfm时域带宽合成的近场多维匹配方法 - Google Patents
一种基于fd-lfm时域带宽合成的近场多维匹配方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116893411B CN116893411B CN202311160497.9A CN202311160497A CN116893411B CN 116893411 B CN116893411 B CN 116893411B CN 202311160497 A CN202311160497 A CN 202311160497A CN 116893411 B CN116893411 B CN 116893411B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- echo
- output result
- lfm
- matched filtering
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 title claims abstract description 15
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 78
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 105
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 16
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 3
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 claims description 2
- 230000003321 amplification Effects 0.000 claims 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 claims 1
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 claims 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 230000003471 anti-radiation Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 description 1
- 230000007123 defense Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 description 1
- 210000000887 face Anatomy 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000001308 synthesis method Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/87—Combinations of radar systems, e.g. primary radar and secondary radar
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/003—Bistatic radar systems; Multistatic radar systems
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/28—Details of pulse systems
- G01S7/285—Receivers
- G01S7/292—Extracting wanted echo-signals
- G01S7/2923—Extracting wanted echo-signals based on data belonging to a number of consecutive radar periods
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于FD‑LFM时域带宽合成的近场多维匹配方法，包括：对网络化雷达近场探测构建距离‑方位‑俯仰三维模型，利用模型获取发射节点发射的FD‑LFM信号所对应的初始回波信号；对初始回波信号进行预处理，得到零中频回波信号；基于零中频回波信号对应的时域中频信号进行解调频等处理得到回波基带信号；对回波基带信号进行空间网格化的距离‑方位‑俯仰三维栅格点匹配，提高目标增益与空间探测分辨力。本发明的方法能够降低近场探测使用远场窄带模型时因为模型失配带来的误差，能够提高距离分辨力、降低信噪比损失。
Description
技术领域
本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种基于FD-LFM时域带宽合成的近场多维匹配方法。
背景技术
网络化雷达是一种由双/多基地雷达、组网雷达、MIMO(Multiple-InputMultiple-Output，多输入多输出)雷达、分布式相参雷达演进而来的高级雷达形态。
双/多基地雷达是网络化雷达最原始的形态，在雷达的初期发展中展现了重要的作用。
组网雷达最早是由美国国防高级研究计划局提出的，80年代初，美国陆军开始研制集成雷达系统，该系统包括多个雷达系统，并通过数据链协同工作，实现了多靶跟踪和目标识别等任务。
MIMO雷达是一种新型雷达体制，由于其在通信系统中的广泛应用，受到了各国的重视。分布式MIMO雷达的定义，旨在通过多个相互独立的发射信号对目标的不同面进行观测，以解决雷达截面积闪烁的问题，获取分集增益的效果。意大利的Medicinal空间监测系统和法国的米波稀布阵综合脉冲孔径雷达是典型的MIMO雷达。
分布式相参雷达是一种备受瞩目的新型雷达体制，其指的是通过相参处理雷达回波信号的雷达系统，主要特点是孔径综合。该系统通常由多个天线孔径较小、可移动的雷达组成，并通过先进的信号处理方案实现近似单个大孔径天线雷达的探测性能。
随着现代信息技术和计算技术的不断发展，现代信息化战争的形态不断演变，雷达系统作为信息探测工具的核心，在现代信息化战争中的作用日益重要。然而，传统单一雷达难以满足对各种新型可观察目标、集群目标的有效探测需求。同时，面对越来越复杂的环境，雷达系统不仅需要具备足够强的探测能力，还需要在反隐身、反辐射、机动性和扩展性等方面提出更高的要求。雷达系统需要从“强单节点”向“强单节点+组网”演进发展，而网络化雷达便是在这一背景下产生的一种全新体制的雷达系统。
目前网络化雷达的多目标探测面临着很多的挑战，其中一个重要的挑战是目标通常位于近场。在近场模型下，由于目标距离雷达较近，导致雷达探测到的信号存在高度非线性特性，传统的远场处理模型不再适用这种情况。
发明内容
为了解决现有技术中所存在的上述问题，本发明提供了一种基于FD-LFM时域带宽合成的近场多维匹配方法。
本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
一种基于FD-LFM时域带宽合成的近场多维匹配方法，所述近场多维匹配方法包括：
基于距离-方位-俯仰的三维模型，获取发射节点发射的FD-LFM信号所对应的初始回波信号；
对所述初始回波信号进行预处理，得到零中频回波信号；
基于所述零中频回波信号对应的时域中频信号得到回波基带时域信号和回波基带频域信号；
对所述回波基带时域信号或者所述回波基带频域信号进行预设处理，得到匹配滤波输出结果。
可选地，所述距离-方位-俯仰三维模型包括个发射节点、/>个接收节点和/>个空中目标，第/>个发射节点的空间极坐标为/>，第/>个接收节点的空间极坐标为/>，第/>个空中目标的空间极坐标，其中，/>、/>和/>分别为第/>个发射节点相对于原点的距离、方位角和俯仰角，/>、/>和/>分别为第/>个接收节点相对于原点的距离、方位角和俯仰角，/>、/>和/>分别为第/>个空中目标相对于原点的距离、方位角和俯仰角，，/>，/>，/>为矩阵转置符号。
可选地，第个所述FD-LFM信号表示为：
；
其中，为第/>个FD-LFM信号，/>，/>，/>为距离维采样时间，/>为发射脉冲宽度，/>为虚数单位，/>，/>为相邻通道的频率间隔，/>为调频斜率，/>，/>为带宽，/>，/>为发射节点的数量。
可选地，所述初始回波信号表示为：
；
其中，为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号碰到第/>个空中目标散射回来被第/>个接收节点接收的初始回波信号，/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号在经第/>个空中目标散射后到达第/>个接收节点的散射系数，/>为矩形函数，/>为距离维采样时间，/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号碰到第/>个空中目标散射回来被第/>个接收节点接收的瞬时时延，/>为发射脉冲宽度，/>为虚数单位，，/>为相邻通道的频率间隔，/>为调频斜率，/>，/>为带宽，，/>为光速，/>为信源传播时的波长，/>，/>为发射节点的数量，，/>为接收节点的数量，/>，/>为空中目标数量。
可选地，所述零中频回波信号表示为：
；
其中，为第/>个接收节点的零中频回波信号，/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号在经第/>个空中目标散射后到达第/>个接收节点的散射系数，/>为矩形函数，/>为距离维采样时间，/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号碰到第个空中目标散射回来被第/>个接收节点接收的瞬时时延，/>为发射脉冲宽度，/>为虚数单位，/>，/>为相邻通道的频率间隔，/>为调频斜率，/>，/>为带宽，/>，/>为光速，/>为信源传播时的波长，/>，/>为发射节点的数量，/>，/>为接收节点的数量，/>，/>为空中目标的总数量。
可选地，基于所述零中频回波信号对应的时域中频信号得到回波基带时域信号和回波基带频域信号，包括：
基于所述零中频回波信号得到时域中频信号，所述时域中频信号表示为：
；
其中，为时域中频信号，/>为距离维采样时间，/>为矩形函数，/>为发射脉冲宽度，/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收的瞬时时延，/>为虚数单位，/>，/>为相邻通道的频率间隔，/>为调频斜率，/>，为带宽，/>，/>为光速，/>为信源传播时的波长，/>为发射节点的数量；
对所述时域中频信号进行解调频处理，得到解调频后的信号；
将所述解调频后的信号与频差项进行混频处理，之后通过低通滤波分离出回波基带时域信号和回波基带频域信号，所述回波基带时域信号表示为：
；
所述回波基带频域信号表示为：
；
其中，为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收到的回波基带时域信号，/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收到的回波基带频域信号，/>为参考信号的时延，/>为频率。
可选地，所述预设处理包括对单接收通道的单个空中目标进行近场窄带处理、对单接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理或者对多接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理，所述匹配滤波输出结果包括对单接收通道的单个空中目标进行近场窄带处理对应得到的第一匹配滤波输出结果、对单接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理对应得到的第二匹配滤波输出结果或者对多接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理对应得到的第三匹配滤波输出结果。
可选地，所述预设处理为对单接收通道的单个空中目标进行近场窄带处理；
对所述回波基带时域信号或者所述回波基带频域信号进行预设处理，得到匹配滤波输出结果，包括：
获取近场窄带处理时的第一匹配滤波函数，所述第一匹配滤波函数表示为：
；
其中，为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射回波信号对应的第一匹配滤波函数，/>为频率，/>为空域距离参数，/>和/>分别为方位角和俯仰角，/>为虚数单位，/>，/>为光速，/>为信源传播时的波长，/>，/>为相邻通道的频率间隔，/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收的瞬时时延的估计值，/>为调频斜率，/>，/>为带宽，/>为发射脉冲宽度，/>为参考信号的时延，/>，/>为发射节点的数量；
基于，根据所述回波基带频域信号和所述第一匹配滤波函数得到第一初步匹配滤波输出结果，所述第一初步匹配滤波输出结果表示为：
；
其中，为第一初步匹配滤波输出结果，/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收到的回波基带频域信号，/>为消除节点时间延迟后空中目标的反射回波的时延；
基于，根据所述第一初步匹配滤波输出结果得到所述第一匹配滤波输出结果，所述第一匹配滤波输出结果表示为：
；
其中，为第一匹配滤波输出结果，/>为矩形函数，，/>、/>、/>分别为空中目标所在位置相对于原点的距离、方位角、俯仰角。
可选地，所述预设处理为对单接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理；
对所述回波基带时域信号或者所述回波基带频域信号进行预设处理，得到匹配滤波输出结果，包括：
获取近场宽带处理时的第二匹配滤波函数，所述第二匹配滤波函数表示为：
；
其中，为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射回波信号对应的第二匹配滤波函数，/>为距离维采样时间，/>为频率，/>为空域距离参数，和/>分别为方位角和俯仰角，/>为虚数单位，/>，/>为光速，/>为信源传播时的波长，/>，/>为相邻通道的频率间隔，/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收的瞬时时延的估计值，/>，/>为带宽，/>为发射脉冲宽度，/>为参考信号的时延，/>，/>为发射节点的数量；
基于所述第二匹配滤波函数得到第三匹配滤波函数，所述第三匹配滤波函数表示为：
；
其中，为第三匹配滤波函数；
基于所述回波基带时域信号和所述第三匹配滤波函数得到第二初步匹配滤波输出结果，所述第二初步匹配滤波输出结果表示为：
；
其中，为第二初步匹配滤波输出结果，/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收到的回波基带时域信号，/>为矩形函数，为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收的瞬时时延；
基于，根据所述第二初步匹配滤波输出结果得到所述第二匹配滤波输出结果，所述第二匹配滤波输出结果表示为：
；
其中，为第二匹配滤波输出结果，/>、/>、/>分别为空中目标所在位置相对于原点的距离、方位角、俯仰角。
可选地，所述预设处理为对多接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理；
对所述回波基带时域信号或者所述回波基带频域信号进行预设处理，得到匹配滤波输出结果，包括：
获取近场宽带处理时的第四匹配滤波函数，所述第四匹配滤波函数表示为：
；
其中，为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号在经空中目标散射后到达第/>个接收节点所对应的第四匹配滤波函数，/>为距离维采样时间，/>为空域距离参数，/>和/>分别为方位角和俯仰角，/>为虚数单位，/>，/>为光速，/>为信源传播时的波长，/>，/>为相邻通道的频率间隔，，/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号到空中目标处的时延估计值，/>为空中目标反射回波到第/>个节点处的时延估计值，/>，/>为带宽，/>为发射脉冲宽度，/>为参考信号的时延，，/>为发射节点的数量，/>，/>为接收节点的数量；
基于所述回波基带时域信号和所述第四匹配滤波函数得到第三初步匹配滤波输出结果，所述第三初步匹配滤波输出结果表示为：
；
其中，为第三初步匹配滤波输出结果，/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后被第/>个接收节点接收的回波基带时域信号，/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号碰到单个空中目标散射回来被第/>个接收节点接收的瞬时时延；
基于、/>和/>，根据所述第三初步匹配滤波输出结果得到第三匹配滤波输出结果，所述第三匹配滤波输出结果表示为：
；
其中，为第三匹配滤波输出结果，/>为矩形函数，/>、/>、分别为空中目标所在位置相对于原点的距离、方位角、俯仰角。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明提出了一种基于FD-LFM时域带宽合成的近场多维匹配方法，该方法针对大孔径近场网络化雷达中的目标特性进行了分析，首先提出了更加贴近大孔径网络化雷达条件下进行近场探测的距离-方位-俯仰的三维模型，并基于距离-方位-俯仰的三维模型提出了近场三维栅格匹配的方法，该方法能够降低近场探测使用远场窄带模型时模型失配带来的误差，同时为了解决大孔径下窄带信号上限的降低导致的距离分辨力降低的问题，提出使用FD-LFM时域带宽合成的方法提高距离分辨力、降低信噪比损失。
以下将结合附图及对本发明做进一步详细说明。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于FD-LFM时域带宽合成的近场多维匹配方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一种稀疏大孔径频分MIMO近场收发模型的示意图；
图3是本发明实施例提供的一种FD-LFM信号的时频关系图；
图4是本发明实施例提供的一种近场空间三维匹配试验参数模型；
图5是本发明实施例提供的一种ULA线阵的示意图；
图6是本发明实施例提供的一种匹配后的距离-角度联合响应结果示意图；
图7是本发明实施例提供的一种距离维切片的结果示意图；
图8是本发明实施例提供的一种方位维切片的结果示意图；
图9是本发明实施例提供的一种距离维切片的逆傅里叶变换的结果示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例一
在现有文献或技术关于大孔径雷达对于近场目标的探测如何提高增益、降低误差的研究中，大多数研究人员都将研究重点放在了近场波束形成的优化问题上，而大孔径雷达对于近场目标的探测模型的探讨较少，目前比较常用的匹配算法仍然是空间方位-俯仰二维匹配算法。关于大孔径雷达对于近场目标的探测技术比较关键的两个问题是：
(1)在近场探测目标时的远场模型失配问题：随着雷达分布稀疏化与雷达分布孔径逐渐加大，原本处于远场区的目标逐渐进入近场区，这也就意味着此时远场模型不再适用，继续使用远场模型会导致阵列信号模型的失配，而远场模型失配会导致波束成形等算法产生较大的误差。远场模型失配是因为近场条件下阵列信号模型不再是只和角度相关的一维函数，而是距离-角度二维相关函数。
(2)近场窄带处理条件不满足的问题：随着阵列孔径加大，阵列对信号的窄带条件也越苛刻，这也就意味着原来对于雷达能使用的信号从窄带信号变为宽带信号，而宽带信号使用窄带模型处理时会引起距离分辨力降低、信噪比增益损失等问题。
基于此，本发明提供了一种基于FD-LFM(Frequency-Division Linear FrequencyModulation，频分线性调频信号)时域带宽合成的近场多维匹配方法，请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种基于FD-LFM时域带宽合成的近场多维匹配方法的流程示意图，本发明所提供的近场多维匹配方法包括：
步骤1、基于距离-方位-俯仰的三维模型，获取发射节点发射的FD-LFM信号所对应的初始回波信号。
具体而言，假设网络化雷达有个发射节点、/>个接收节点和/>个空中目标，假设网络化雷达布阵阵列中心为原点，在图2所示的直角坐标系下，令第/>个发射节点的空间三维坐标为/>，/>、/>和/>分别为第/>个发射节点在/>方向、/>方向和/>方向的坐标值，第/>个接收节点的空间三维坐标为/>，、/>和/>分别为第/>个接收节点在/>方向、/>方向和/>方向的坐标值，第/>个空中目标的坐标为/>，/>、/>和/>分别为第/>个空中目标在/>方向、/>方向和/>方向的坐标值，对应空中目标的速度在该坐标系下的三维分量可表示为，/>、/>和/>分别为第/>个空中目标在/>方向、/>方向和/>方向的速度值，其中，/>，/>，/>，/>为矩阵转置符号。
另外，也可以将发射节点、接收节点和空中目标的坐标表示为极坐标形式，即第个发射节点的空间极坐标为/>，/>、/>和/>分别为第/>个发射节点相对于原点的距离、方位角和俯仰角，第/>个接收节点的空间极坐标为，/>、/>和/>分别为第/>个接收节点相对于原点的距离、方位角和俯仰角，第/>个空中目标的空间极坐标为/>，/>、/>和/>分别为第/>个空中目标相对于原点的距离、方位角和俯仰角。
在一个具体实施例中，使用个发射节点同时发射/>个FD-LFM信号，使用步进线性调频信号时，不考虑载波，因此第/>个发射节点发射的FD-LFM信号复包络可以表示为：
；
其中，为第/>个FD-LFM信号，/>，/>，/>为距离维采样时间，/>为发射脉冲宽度，/>为虚数单位，/>，/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号的频率偏移(不包含载频)，/>为相邻通道的频率间隔，/>为调频斜率，，/>为带宽，如图3所示，图3为各发射节点的信号时频关系。
在本实施例中，第个发射节点发射的FD-LFM信号到达第/>个空中目标的发射时延/>为：
；/>
其中，为光速，即/>，/>为欧式范数。
第个空中目标散射回来到达第/>个接收节点的接收时延/>为：
；
当同时考虑空中目标的运动速度时，第个发射节点发射的FD-LFM信号碰到第/>个空中目标散射回来被第/>个接收节点接收的瞬时时延/>为：
；
其中，为第/>个空中目标相对于第/>个发射节点的径向速度大小，/>为第/>个空中目标相对于第/>个接收节点的径向速度大小，远离节点时径向速度小于零，，/>，/>为脉冲周期数，/>为脉冲重复周期。
于是，第个发射节点发射的FD-LFM信号碰到第/>个空中目标散射回来被第/>个接收节点接收的初始回波信号/>可表示为：
；
其中，为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号在经第/>个空中目标散射后到达第/>个接收节点的散射系数，/>为矩形函数，/>，/>为信源传播时的波长。
步骤2、对初始回波信号进行预处理，得到零中频回波信号。
具体而言，若初始回波信号经低噪放(low-noise amplifier)放大处理、相干本振下变频处理、中频正交采样处理，则第个接收节点接收的零中频回波信号为：/>
；
其中，为第/>个接收节点的零中频回波信号。
观察上式可知，在不考虑目标散射系数在运动过程中发生剧烈变化的前提下，影响的主要变量是/>，而由第/>个发射节点发射的FD-LFM信号碰到第/>个空中目标散射回来被第/>个接收节点接收的瞬时时延的表达式可知，/>与空间上的发射节点、接收节点、空中目标的三维坐标以及速度相关。换句话说，若要对/>进行匹配，需要针对空间每一个点进行空间三维坐标以及速度三维坐标的六维匹配，此时算法复杂度极高。所以假设如果多普勒展宽在一个多普勒分辨单元内的情况，则可以忽略空中目标的速度对不同阵元的影响差异，在此情况下近场探测处理能够简化成空域中的距离-方位-俯仰上的三维匹配，此时零中频回波信号的回波时延/>可表示为：
；
其中，，并假设在同一个相参处理周期内(CoherentProcessing Interval，CPI)的空中目标在同一个距离分辨单元内，且/>。
步骤3、基于零中频回波信号对应的时域中频信号得到回波基带时域信号和回波基带频域信号。
在一个具体实施例中，步骤3可以包括：
步骤3.1、基于零中频回波信号得到时域中频信号。
具体而言，针对多发射通道单目标单通道接收情况，设空中目标所在位置处的极坐标为，/>、/>和/>分别为空中目标所在位置相对于原点的距离、方位角和俯仰角，距离第/>个发射节点的时延为/>，即/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收的瞬时时延，由零中频回波信号可知在空中目标所在位置处的时域中频信号的表达式为：
；/>
其中，为时域中频信号。
步骤3.2、对时域中频信号进行解调频(Dechirp)处理，得到解调频后的信号。
具体而言，对时域中频信号进行解调频处理，即与一个参考信号进行混频，参考信号为，一般取参考信号的/>略大于/>，以平衡增益的损失，其中，/>的取值需满足/>，/>为参考信号的时延，/>为参考信号的脉宽，/>为消除节点时间延迟后空中目标的反射回波的时延。
因此，解调频后的信号的表达式为：
；
其中，为解调频后的信号。
步骤3.3、将解调频后的信号与频差项进行混频处理，之后通过低通滤波分离出回波基带时域信号和回波基带频域信号。
具体而言，将解调频后的信号与频差项进行混频处理，之后通过低通滤波后可分离出/>路回波信号。
这里，第个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收到的回波基带时域信号/>的表达式为：
；
第个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收到的回波基带频域信号/>表达式为：/>
；
其中，为频率，单位为Hz。
步骤4、对回波基带时域信号或者回波基带频域信号进行预设处理，得到匹配滤波输出结果。
具体而言，对时域中频信号进行“解调频+下变频+低通滤波”处理后，需要继续对信号做匹配滤波处理。相比于常用的方位-俯仰二维匹配算法，近场的三维匹配滤波算法能够更加准确的描述信号的传播空间，降低误差。
在本实施例中，预设处理包括对单接收通道的单个空中目标进行近场窄带处理、对单接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理或者对多接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理，匹配滤波输出结果包括对单接收通道的单个空中目标进行近场窄带处理对应得到的第一匹配滤波输出结果、对单接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理对应得到的第二匹配滤波输出结果或者对多接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理对应得到的第三匹配滤波输出结果。
下面本实施例将从“单接收通道的单个空中目标进行近场窄带处理”、“单接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理”与“多接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理”三种场景介绍匹配滤波的方案。
在一个可选实施例中，当预设处理为对单接收通道的单个空中目标进行近场窄带处理时，对回波基带时域信号或者回波基带频域信号进行预设处理，得到匹配滤波输出结果具体可以包括：
步骤4.11、获取近场窄带处理时的第一匹配滤波函数。
这里，若不需要考虑包络对齐，则直接对回波基带频域信号做近场窄带处理，首先构建近场窄带处理时的匹配滤波函数(即第一匹配滤波函数)，第一匹配滤波函数可以表示为：
；
其中，为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射回波信号对应的第一匹配滤波函数，/>为空域距离参数，单位为m，/>和/>分别为方位角和俯仰角，单位为°，/>为对/>的估计值，即/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收的瞬时时延的估计值，具体如图4所示。/>
这里，的前两项用于相位补偿，后一项用于脉冲步进平移。
步骤4.12、基于，根据回波基带频域信号和第一匹配滤波函数得到第一初步匹配滤波输出结果。
具体而言，将代入回波基带频域信号的表达式中，可以得到第一初步匹配滤波输出结果，第一初步匹配滤波输出结果可以表示为：
；
其中，为第一初步匹配滤波输出结果，/>为消除发射节点时间延迟后空中目标的反射回波的时延。
步骤4.13、基于，根据第一初步匹配滤波输出结果得到第一匹配滤波输出结果。
具体而言，当且仅当，此时，/>，/>，，输出结果可以取得最大输出值，因此，第一匹配滤波输出结果可以表示为：/>
；
其中，为第一匹配滤波输出结果。
观察上式所给出的第一匹配滤波输出结果可知，信号经过匹配滤波后输出结果由变为/>，增益提高了/>倍。
在另一个可选实施例中，当预设处理为对单接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理时，对回波基带时域信号或者回波基带频域信号进行预设处理，得到匹配滤波输出结果具体可以包括：
步骤4.21、获取近场宽带处理时的第二匹配滤波函数。
具体而言，若信号满足近场宽带处理条件，则不仅要在信号的频域进行脉冲平移，还要在信号的时域调整相位和包络对齐，此时匹配滤波函数(即第二匹配滤波函数)表示为：
；
其中，为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射回波信号对应的第二匹配滤波函数。
这里，的前两个指数项用于相位补偿，第三个指数项用于包络对齐，第四个指数项用于脉冲的步进平移。
步骤4.22、基于第二匹配滤波函数得到第三匹配滤波函数。
具体而言，注意到栅格距离为时，调整包络之后各通道的信号会在距离频率的0点/>处对齐，此时匹配滤波输出结果/>的表达式为：
；
从上式可以看出，时域的脉冲是否按照脉冲间隔步进排列不影响匹配滤波的输出结果，因此可以省略匹配函数中的，此时多维匹配函数(即第三匹配滤波函数)可写为：
；
其中，为第三匹配滤波函数。
步骤4.23、基于回波基带时域信号和第三匹配滤波函数得到第二初步匹配滤波输出结果，第二初步匹配滤波输出结果表示为：
；/>
其中，为第二初步匹配滤波输出结果。
步骤4.24、基于，根据第二初步匹配滤波输出结果得到第二匹配滤波输出结果。
具体而言，当且仅当，即/>、/>、/>时输出取得最大值，因此，第二匹配滤波输出结果表示为：
；
其中，为第二匹配滤波输出结果。
因此，通过第二匹配滤波输出结果可以看出，单通道接收信号经过匹配滤波增益后也提高了倍。
在又一个可选实施例中，当预设处理为对多接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理时，对回波基带时域信号或者回波基带频域信号进行预设处理，得到匹配滤波输出结果具体可以包括：
步骤4.31、获取近场宽带处理时的第四匹配滤波函数。
具体而言，对于多通道接收的情况，只需要同时计算出三维栅格分辨单元到每个接收通道的时延即可，此时第/>路接收回波基带信号的时域(即回波基带时域信号)的表达式为：
；
其中，为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后被第/>个接收节点接收的回波基带时域信号，/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号碰到单个空中目标散射回来被第/>个接收节点接收的瞬时时延。
因此，近场宽带处理时的匹配滤波函数(即第四匹配滤波函数)可以表示为：
；
其中，为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号在经空中目标散射后到达第/>个接收节点所对应的第四匹配滤波函数，，/>为第/>个发射节点发射的FD-LFM信号到达空中目标处的时延估计值，/>为空中目标反射回波信号到第/>个接收节点处的时延估计值。
步骤4.32、基于回波基带时域信号和第四匹配滤波函数得到第三初步匹配滤波输出结果，第三初步匹配滤波输出结果表示为：
；
其中，为第三初步匹配滤波输出结果。
步骤4.33、基于、/>和/>，根据第三初步匹配滤波输出结果得到第三匹配滤波输出结果。
具体而言，当、/>和/>时取得最大输出值，相比于单发单收情况，发/>收时的匹配滤波输出带宽增加了/>倍，信噪比增益为/>倍，因此第三匹配滤波输出结果表示为：/>
；
其中，为第三匹配滤波输出结果。
因此，通过第三匹配滤波输出结果表明，多通道接收信号经过匹配滤波增益后也提高了倍。
本发明所提供的匹配方法能够精确描述近场网络化雷达的相位误差，并利用近场三维栅格匹配技术和时域带宽合成技术减少近场探测目标的误差、提高对目标的增益，主要体现在两个方面：
(1)、针对大孔径网络化雷达，研究了更加贴近实际信号特性的近场距离-方位-俯仰三维模型，促使本发明所使用的方法建立在更加准确的近场目标模型进行描述，在对回波信号做匹配滤波时减少了幅相误差，提高了计算的准确性。
(2)、针对大孔径网络化雷达窄带信号要求更高的问题，本发明提出近场三维栅格匹配结合FD-LFM的时域带宽合成方法，将大带宽信号由多个网络化雷达节点分频段发射，相比于发射窄带的方法，本发明的方法能够有效的提高孔径网络化雷达对目标的增益。
为了进一步说明本发明的技术效果，本发明提供了一组仿真实验，具体内容详见下述内容。
1、仿真条件。
请参见图5，图5是本发明实施例提供的一种ULA(Uniform Linear Array， 均匀线性阵列)线阵的示意图，本发明的仿真条件为：孔径为100m，稀疏排布了10个天线阵元，其中5个作为发射阵元，每个阵元发射不同载频的信号，幅度为1，频率间隔。LFM信号的脉冲重复周期/>ms，脉冲宽度/>ms，信号带宽/>，系统采样频率/>。理论上，近场多维匹配输出的峰值点对应目标位置，对峰值点处的一维距离切片进行傅里叶变换后，其时宽应该是0.5ms或带宽是5MHz。
假设有一静止目标，在全局坐标系下距离原点30km、方位角120°的近场多维匹配的处理结果如图6~图9所示。匹配后的距离-角度联合响应结果如图6所示，响应结果显示匹配滤波结果在距离30km、方位角120°处产生明显的增益效果。
对图5进行切片，可以得到距离维和方位维切片的傅里叶变换。图7是距离维切片的结果示意图，图8是方位维切片的结果示意图。图9是距离维切片的逆傅里叶变换，图中显示信号时宽为0.5ms，是单个信号时宽的5倍，根据理论计算距离分辨力也将提高5倍，这与理论推导结论一致。
本发明提出了一种基于FD-LFM时域宽带合成的近场多维匹配方法，本发明研究了大孔径网络化雷达近场探测信号模型，探究了近场信号与远场信号的区别，并基于FD-LFM时域宽带合成与近场三维栅格点匹配滤波算法提出了一种新的近场多维匹配方法，本发明的方法相比于原来的模型既能够降低模型失配引起的误差问题，又能利用带宽合成技术增加距离分辨力、信噪比增益。
需要说明的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例进行接合和组合。
尽管在此结合各实施例对本发明进行了描述，然而，在实施所要求保护的本发明过程中，本领域技术人员通过查看所述附图以及公开内容，可理解并实现所述公开实施例的其他变化。在说明书中，“包括”一词不排除其他组成部分或步骤，“一”或“一个”不排除多个的情况。相互不同的实施例中记载了某些措施，但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种基于FD-LFM时域带宽合成的近场多维匹配方法，其特征在于，所述近场多维匹配方法包括：
基于距离-方位-俯仰的三维模型，获取发射节点发射的FD-LFM信号所对应的初始回波信号；
对所述初始回波信号进行预处理，得到零中频回波信号；具体包括：所述初始回波信号经低噪放放大处理、相干本振下变频处理、中频正交采样处理得到所述零中频回波信号，第n个接收节点接收的零中频回波信号为：
其中，为第n个接收节点的零中频回波信号，/>为第m个发射节点发射的FD-LFM信号在经第q个空中目标散射后到达第n个接收节点的散射系数，rect(·)为矩形函数，t为距离维采样时间，τ(m,q,n)为第m个发射节点发射的FD-LFM信号碰到第q个空中目标散射回来被第n个接收节点接收的瞬时时延，Tp为发射脉冲宽度，j为虚数单位，fm＝(m-1)Δf，Δf为相邻通道的频率间隔，μ为调频斜率，/>B为带宽，fc＝c/λ，c为光速，λ为信源传播时的波长，m＝1,2,…,M，M为发射节点的数量，n＝1,2,…,N，N为接收节点的数量，q＝1,2,…,Q，Q为空中目标的总数量；
基于所述零中频回波信号对应的时域中频信号得到回波基带时域信号和回波基带频域信号；
对所述回波基带时域信号或者所述回波基带频域信号进行预设处理，得到匹配滤波输出结果。
2.根据权利要求1所述的近场多维匹配方法，其特征在于，所述距离-方位-俯仰三维模型包括M个发射节点、N个接收节点和Q个空中目标，第m个发射节点的空间极坐标为第n个接收节点的空间极坐标为/>第q个空中目标的空间极坐标/>其中，/>和/>分别为第m个发射节点相对于原点的距离、方位角和俯仰角，/>和/>分别为第n个接收节点相对于原点的距离、方位角和俯仰角，/>和/>分别为第q个空中目标相对于原点的距离、方位角和俯仰角，m＝1,2,…,M，n＝1,2,…,N，q＝1,2,…,Q，T为矩阵转置符号。
3.根据权利要求1所述的近场多维匹配方法，其特征在于，第m个所述FD-LFM信号表示为：
其中，sm(t)为第m个FD-LFM信号，t为距离维采样时间，Tp为发射脉冲宽度，j为虚数单位，fm＝(m-1)Δf，Δf为相邻通道的频率间隔，μ为调频斜率，B为带宽，m＝1,2,…,M，M为发射节点的数量。
4.根据权利要求1所述的近场多维匹配方法，其特征在于，所述初始回波信号表示为：
其中，为第m个发射节点发射的FD-LFM信号碰到第q个空中目标散射回来被第n个接收节点接收的初始回波信号，/>为第m个发射节点发射的FD-LFM信号在经第q个空中目标散射后到达第n个接收节点的散射系数，rect(·)为矩形函数，t为距离维采样时间，τ(m,q,n)为第m个发射节点发射的FD-LFM信号碰到第q个空中目标散射回来被第n个接收节点接收的瞬时时延，Tp为发射脉冲宽度，j为虚数单位，fm＝(m-1)Δf，Δf为相邻通道的频率间隔，μ为调频斜率，/>B为带宽，fc＝c/λ，c为光速，λ为信源传播时的波长，m＝1,2,…,M，M为发射节点的数量，n＝1,2,…,N，N为接收节点的数量，q＝1,2,…,Q，Q为空中目标数量。
5.根据权利要求1所述的近场多维匹配方法，其特征在于，基于所述零中频回波信号对应的时域中频信号得到回波基带时域信号和回波基带频域信号，包括：
基于所述零中频回波信号得到时域中频信号，所述时域中频信号表示为：
其中，s(t)为时域中频信号，t为距离维采样时间，rect(·)为矩形函数，Tp为发射脉冲宽度，τm为第m个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收的瞬时时延，j为虚数单位，fm＝(m-1)Δf，Δf为相邻通道的频率间隔，μ为调频斜率，B为带宽，fc＝c/λ，c为光速，λ为信源传播时的波长，M为发射节点的数量；
对所述时域中频信号进行解调频处理，得到解调频后的信号；
将所述解调频后的信号与频差项进行混频处理，之后通过低通滤波分离出回波基带时域信号和回波基带频域信号，所述回波基带时域信号表示为：
所述回波基带频域信号表示为：
其中，s'm(t)为第m个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收到的回波基带时域信号，s'm(f)为第m个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收到的回波基带频域信号，τref为参考信号的时延，f为频率。
6.根据权利要求1所述的近场多维匹配方法，其特征在于，所述预设处理包括对单接收通道的单个空中目标进行近场窄带处理、对单接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理或者对多接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理，所述匹配滤波输出结果包括对单接收通道的单个空中目标进行近场窄带处理对应得到的第一匹配滤波输出结果、对单接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理对应得到的第二匹配滤波输出结果或者对多接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理对应得到的第三匹配滤波输出结果。
7.根据权利要求6所述的近场多维匹配方法，其特征在于，所述预设处理为对单接收通道的单个空中目标进行近场窄带处理；
对所述回波基带时域信号或者所述回波基带频域信号进行预设处理，得到匹配滤波输出结果，包括：
获取近场窄带处理时的第一匹配滤波函数，所述第一匹配滤波函数表示为：
其中，为第m个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射回波信号对应的第一匹配滤波函数，f为频率，r为空域距离参数，θ和/>分别为方位角和俯仰角，j为虚数单位，fc＝c/λ，c为光速，λ为信源传播时的波长，fm＝(m-1)Δf，Δf为相邻通道的频率间隔，/>为第m个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收的瞬时时延的估计值，μ为调频斜率，/>B为带宽，Tp为发射脉冲宽度，τref为参考信号的时延，m＝1,2,…,M，M为发射节点的数量；
基于f＝μτref-2μr/c，根据所述回波基带频域信号和所述第一匹配滤波函数得到第一初步匹配滤波输出结果，所述第一初步匹配滤波输出结果表示为：
其中，为第一初步匹配滤波输出结果，s'm(f)为第m个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收到的回波基带频域信号，τ0为消除节点时间延迟后空中目标的反射回波的时延；
基于根据所述第一初步匹配滤波输出结果得到所述第一匹配滤波输出结果，所述第一匹配滤波输出结果表示为：
其中，为第一匹配滤波输出结果，rect(·)为矩形函数，r＝r0＝cτ0/2，r0、θ0、/>分别为空中目标所在位置相对于原点的距离、方位角、俯仰角。
8.根据权利要求6所述的近场多维匹配方法，其特征在于，所述预设处理为对单接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理；
对所述回波基带时域信号或者所述回波基带频域信号进行预设处理，得到匹配滤波输出结果，包括：
获取近场宽带处理时的第二匹配滤波函数，所述第二匹配滤波函数表示为：
其中，为第m个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射回波信号对应的第二匹配滤波函数，t为距离维采样时间，f为频率，r为空域距离参数，θ和/>分别为方位角和俯仰角，j为虚数单位，fc＝c/λ，c为光速，λ为信源传播时的波长，fm＝(m-1)Δf，Δf为相邻通道的频率间隔，/>为第m个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收的瞬时时延的估计值，/>B为带宽，Tp为发射脉冲宽度，τref为参考信号的时延，m＝1,2,…,M，M为发射节点的数量；
基于所述第二匹配滤波函数得到第三匹配滤波函数，所述第三匹配滤波函数表示为：
其中，为第三匹配滤波函数；
基于所述回波基带时域信号和所述第三匹配滤波函数得到第二初步匹配滤波输出结果，所述第二初步匹配滤波输出结果表示为：
其中，为第二初步匹配滤波输出结果，s′m(t)为第m个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收到的回波基带时域信号，rect(·)为矩形函数，τm为第m个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后接收的瞬时时延；
基于根据所述第二初步匹配滤波输出结果得到所述第二匹配滤波输出结果，所述第二匹配滤波输出结果表示为：
其中，为第二匹配滤波输出结果，r0、θ0、/>分别为空中目标所在位置相对于原点的距离、方位角、俯仰角。
9.根据权利要求6所述的近场多维匹配方法，其特征在于，所述预设处理为对多接收通道的单个空中目标进行近场宽带处理；
对所述回波基带时域信号或者所述回波基带频域信号进行预设处理，得到匹配滤波输出结果，包括：
获取近场宽带处理时的第四匹配滤波函数，所述第四匹配滤波函数表示为：
其中，为第m个发射节点发射的FD-LFM信号在经空中目标散射后到达第n个接收节点所对应的第四匹配滤波函数，t为距离维采样时间，r为空域距离参数，θ和/>分别为方位角和俯仰角，j为虚数单位，fc＝c/λ，c为光速，λ为信源传播时的波长，fm＝(m-1)Δf，Δf为相邻通道的频率间隔，/> 为第m个发射节点发射的FD-LFM信号到空中目标处的时延估计值，/>为空中目标反射回波到第n个节点处的时延估计值，/>B为带宽，Tp为发射脉冲宽度，τref为参考信号的时延，m＝1,2,…,M，M为发射节点的数量，n＝1,2,…,N，N为接收节点的数量；
基于所述回波基带时域信号和所述第四匹配滤波函数得到第三初步匹配滤波输出结果，所述第三初步匹配滤波输出结果表示为：
其中，为第三初步匹配滤波输出结果，s'mn(t)为第m个发射节点发射的FD-LFM信号经过空中目标反射后被第n个接收节点接收的回波基带时域信号，τmn为第m个发射节点发射的FD-LFM信号碰到单个空中目标散射回来被第n个接收节点接收的瞬时时延；
基于r＝r0、θ＝θ0和根据所述第三初步匹配滤波输出结果得到第三匹配滤波输出结果，所述第三匹配滤波输出结果表示为：
其中，为第三匹配滤波输出结果，rect(·)为矩形函数，r0、θ0、/>分别为空中目标所在位置相对于原点的距离、方位角、俯仰角。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311160497.9A CN116893411B (zh) | 2023-09-11 | 2023-09-11 | 一种基于fd-lfm时域带宽合成的近场多维匹配方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311160497.9A CN116893411B (zh) | 2023-09-11 | 2023-09-11 | 一种基于fd-lfm时域带宽合成的近场多维匹配方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116893411A CN116893411A (zh) | 2023-10-17 |
| CN116893411B true CN116893411B (zh) | 2023-12-08 |
Family
ID=88311111
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311160497.9A Active CN116893411B (zh) | 2023-09-11 | 2023-09-11 | 一种基于fd-lfm时域带宽合成的近场多维匹配方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116893411B (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101021561A (zh) * | 2007-04-06 | 2007-08-22 | 清华大学 | 一种采用多发多收频分信号的宽带雷达及其成像方法 |
| DE102019115641A1 (de) * | 2018-08-10 | 2020-02-13 | GM Global Technology Operations LLC | 4effiziente nahfeld-radarabgleich-filterverarbeitung |
| CN110907938A (zh) * | 2018-09-18 | 2020-03-24 | 中国科学院声学研究所 | 一种近场的快速下视合成孔径三维成像方法 |
| CN112946597A (zh) * | 2021-01-18 | 2021-06-11 | 西安电子科技大学 | 一种频分mimo雷达的多波形分离方法 |
| CN114114188A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-03-01 | 江苏科技大学 | 一种低旁瓣的fda雷达通信一体化波形设计方法 |
| CN114706076A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-07-05 | 重庆邮电大学 | 一种基于改进距离徙动算法的毫米波近场sar速成像方法 |
| WO2023048714A1 (en) * | 2021-09-23 | 2023-03-30 | Intel Corporation | Radar apparatus, system, and method |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8760340B2 (en) * | 2010-07-08 | 2014-06-24 | Raytheon Company | Processing radar return signals to detect targets |
-
2023
- 2023-09-11 CN CN202311160497.9A patent/CN116893411B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101021561A (zh) * | 2007-04-06 | 2007-08-22 | 清华大学 | 一种采用多发多收频分信号的宽带雷达及其成像方法 |
| DE102019115641A1 (de) * | 2018-08-10 | 2020-02-13 | GM Global Technology Operations LLC | 4effiziente nahfeld-radarabgleich-filterverarbeitung |
| CN110857987A (zh) * | 2018-08-10 | 2020-03-03 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 有效近场雷达匹配滤波器处理 |
| CN110907938A (zh) * | 2018-09-18 | 2020-03-24 | 中国科学院声学研究所 | 一种近场的快速下视合成孔径三维成像方法 |
| CN112946597A (zh) * | 2021-01-18 | 2021-06-11 | 西安电子科技大学 | 一种频分mimo雷达的多波形分离方法 |
| WO2023048714A1 (en) * | 2021-09-23 | 2023-03-30 | Intel Corporation | Radar apparatus, system, and method |
| CN114114188A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-03-01 | 江苏科技大学 | 一种低旁瓣的fda雷达通信一体化波形设计方法 |
| CN114706076A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-07-05 | 重庆邮电大学 | 一种基于改进距离徙动算法的毫米波近场sar速成像方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 基于盲源提取的强混响背景下LFM信号回波检测;罗俊杰等;信号处理;第35卷(第9期);第1513-1519页 * |
| 多载频MIMO雷达的模糊函数;杨明磊;陈伯孝;齐飞林;张守宏;;系统工程与电子技术(第01期);第5-9页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116893411A (zh) | 2023-10-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Aubry et al. | Optimizing radar waveform and Doppler filter bank via generalized fractional programming | |
| Bell | Information theory and radar waveform design | |
| Sen et al. | Adaptive design of OFDM radar signal with improved wideband ambiguity function | |
| Smith et al. | Robust through-the-wall radar image classification using a target-model alignment procedure | |
| EP1879043A1 (en) | A passive channel adjustment method based on a non-linear antenna array | |
| CN110058219B (zh) | Mimo谐波雷达 | |
| Bosse et al. | Direct target localization with an active radar network | |
| Jin et al. | Time reversal detection in clutter: Additional experimental results | |
| Zhao et al. | Altitude measurement of low elevation target based on iterative subspace projection | |
| US8358233B2 (en) | Radar target detection process | |
| Xu et al. | Automotive FMCW radar with difference co-chirps | |
| CN116893411B (zh) | 一种基于fd-lfm时域带宽合成的近场多维匹配方法 | |
| Yuan | Direction-finding with a misoriented acoustic vector sensor | |
| Stinco et al. | Data fusion in a multistatic radar system | |
| Grove | MIMO radar Systems and Algorithms-Imperfections and Calibration | |
| Pardhu et al. | Design of matched filter for radar applications | |
| Haimovich | Distributed mimo radar for imaging and high resolution target localization | |
| Cooke | Scattering function approach for modeling time-varying sea clutter returns | |
| Zainuddin et al. | Performance of MIMO FMCW radar in detecting small vessels | |
| Hao et al. | Introduction to radar systems | |
| Harnett | Mismatched Processing for Radar Interference Cancellation | |
| Sen | Adaptive OFDM radar for target detection and tracking | |
| KR20150135734A (ko) | 선형 주파수 변조 신호와 잡음 신호를 이용한 레이더 및 이의 제어 방법 | |
| Jiang et al. | MIMO radar joint estimation of target location and velocity with multiple subcarrier signals | |
| Guo et al. | Low observable group targets detection based on space–frequency cascaded adaptive processing for MIMO OTH radar |
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 |