發(fā)布時間：2018-01-11 08:16

  本文關鍵詞：基于多幀回波的微弱目標檢測算法研究　出處：《西安電子科技大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 相參積累 非相參積累 微弱目標 距離走動 檢測前跟蹤

【摘要】：近年來,隨著目標RCS的進一步減小,微弱目標檢測問題已經成為雷達技術領域中的重點和難點,能否實時發(fā)現空間中的微弱目標對提高現代雷達的戰(zhàn)斗力至關重要。微弱目標的回波信號由于具有極其低的信噪比,傳統(tǒng)的雷達信號處理方法往往不能實現對此類目標的理想檢測和跟蹤。通過增加積累時間可以有效提高微弱目標的信噪比,因此連續(xù)長時間的積累是目前微弱目標檢測領域的一個研究熱點。然而對傳統(tǒng)的機械掃描雷達來說,對目標的連續(xù)長時間積累通常無法實現,只能利用雷達在多個掃描周期得到的連續(xù)多幀回波信號。本文從非起伏目標的回波信號模型出發(fā),重點研究了基于多幀回波信號的微弱目標檢測算法,主要的研究內容如下:1.回顧了雷達信號處理的基本概念和方法。詳細介紹了線性調頻信號、脈沖壓縮等基礎概念,重點分析了相參積累和非相參積累的特點,并通過計算機仿真實驗對兩種信號積累方式的性能進行了驗證和比較。然后詳細介紹了兩種常用的TBD算法,并給出了相應的計算機仿真實驗的結果。2.針對TBD算法在多幀回波信號間進行非相參積累導致的能量損失問題,研究了多幀回波信號的相參積累算法。在詳細分析了運動目標多幀回波信號模型的基礎上,提出了三種多幀回波相參積累算法:基于包絡插值移位的相參積累算法、基于頻域校正的相參積累算法和基于Keystone變換的相參積累算法,并通過計算機仿真實驗對其性能進行了驗證和比較。3.基于本文所研究的多幀回波檢測算法,對某型號雷達的實測數據進行了分析和處理,包括對單幀回波信號的相參積累、多幀回波信號的TBD處理、多幀回波信號的相參積累處理。詳細分析了影響多幀回波信號相參積累性能的因素,提出了相應的解決方法并給出了計算機仿真實驗的結果。最后本文提出了一種新的基于空間慢時間的多幀回波相參積累算法,并使用該算法進行了計算機仿真和實測數據處理。
[Abstract]:In recent years, with the further reduction of target RCS, weak target detection has become the focus and difficulty in the field of radar technology. It is very important to find weak targets in space in real time to improve the combat effectiveness of modern radar. The echo signals of weak targets have extremely low signal-to-noise ratio (SNR). The traditional radar signal processing method often can not achieve the ideal detection and tracking of such targets, and can effectively improve the SNR of weak targets by increasing the accumulation time. Therefore, the accumulation of continuous long time is a hot topic in the field of weak target detection. However, for the traditional mechanical scanning radar, the continuous long time accumulation of the target is usually unable to achieve. We can only use the continuous multi-frame echo signal obtained by radar in multiple scanning periods. Based on the echo signal model of non-undulating target, the weak target detection algorithm based on multi-frame echo signal is studied in this paper. The main research contents are as follows: 1. The basic concepts and methods of radar signal processing are reviewed. The basic concepts of linear frequency modulation signal and pulse compression are introduced in detail. The characteristics of coherent accumulation and non-coherent accumulation are analyzed, and the performance of the two signal accumulation methods is verified and compared by computer simulation experiments. Then, two commonly used TBD algorithms are introduced in detail. The results of the corresponding computer simulation experiments are given. 2. The energy loss caused by the non-coherent accumulation of the TBD algorithm between the multi-frame echo signals is given. 2. The coherent accumulation algorithm of multi-frame echo signal is studied, and the model of multi-frame echo signal of moving object is analyzed in detail. Three kinds of coherent integration algorithms are proposed: one based on envelope interpolation shift, one based on frequency domain correction, and the other is based on Keystone transform. The performance of the radar is verified and compared by computer simulation experiments. Based on the multi-frame echo detection algorithm studied in this paper, the measured data of a certain type of radar are analyzed and processed. Including the coherent accumulation of single echo signal, the TBD processing of multi-frame echo signal and the coherent accumulation processing of multi-frame echo signal. The factors influencing the coherent accumulation performance of multi-frame echo signal are analyzed in detail. The corresponding solutions are proposed and the results of the computer simulation experiments are given. Finally, a new algorithm based on spatial slow time coherent integration of multi-frame echo is proposed in this paper. The algorithm is used for computer simulation and data processing.
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN911.23

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本文編號：1408785