為了實現(xiàn)雷達(dá)對空中飛行的弱小目標(biāo)的探測,我們一般采用增加雷達(dá)照射時間的方法來提高雷達(dá)信號回波的信號與噪聲的比值。而雷達(dá)照射時間的增長意味著積累回波脈沖數(shù)的增加,這有利于提高雷達(dá)對于微弱目標(biāo)的檢測能力。而保留目標(biāo)相位信息并對其加以利用的相參積累是顯著提高雷達(dá)回波信號噪聲之比的常用手法。然而,隨著具有高速高機(jī)動性飛行目標(biāo)的不斷出現(xiàn),距離徙動和多普勒徙動這兩種現(xiàn)象會嚴(yán)重的導(dǎo)致雷達(dá)回波積累增益的降低,進(jìn)而降低雷達(dá)的探測性能。傳統(tǒng)的動目標(biāo)檢測算法由于無法校正距離走動與多普勒走動而失效。本文針對上述的問題,研究了具有距離校正與多普勒相位補(bǔ)償能力的高速目標(biāo)長時間相參積累算法,按照目標(biāo)回波模型的不同,本論文主要工作和貢獻(xiàn)可分為以下幾個部分:1、針對線性距離走動勻加速運動目標(biāo),本文研究了具備有一階距離走動校正能力的基于修正的坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)變換與分?jǐn)?shù)階傅立葉變換（MAR-FrFT）和基于Keystone變換和高階模糊函數(shù)（KTHAF）的相參積累算法,進(jìn)而完成了對這類目標(biāo)信號回波的相參積累與參數(shù)估計。針對雷達(dá)探測區(qū)域內(nèi)存在多個目標(biāo)的場景,研究了兩種具有能夠處理多目標(biāo)場景能力的基于潔凈（CLEAN）處理的相參積累... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：130 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.1 徑向勻速運動目標(biāo)長時間相參積累算法
        1.2.2 徑向勻加速運動目標(biāo)長時間相參積累算法
        1.2.3 徑向變加速運動目標(biāo)長時間相參積累算法
    1.3 本文的主要內(nèi)容與章節(jié)安排
第2章 勻加速運動目標(biāo)長時間相參積累算法
    2.1 勻加速運動目標(biāo)回波模型
    2.2 MAR-FRFT相參積累算法
        2.2.1 離散化脈壓信號模型
        2.2.2 AR算法原理
        2.2.3 IAR算法原理
        2.2.4 MAR算法原理
        2.2.5 FrFT積累
        2.2.6 仿真實驗
    2.3 KTHAF相參積累算法
        2.3.1 Keystone變換
        2.3.2 HAF積累
        2.3.3 交叉項分析
        2.3.4 變尺度因子的選擇
        2.3.5 仿真實驗
    2.4 基于修正CLEAN處理的多目標(biāo)相參積累算法
        2.4.1 算法流程
        2.4.2 仿真實驗
    2.5 RLUD相參積累算法
        2.5.1 RFT算法
        2.5.2 LVD算法
        2.5.3 RLVD算法
        2.5.4 仿真實驗
    2.6 KTMFP相參積累算法
        2.6.1 Keystone變換
        2.6.2 MFP積累
        2.6.3 仿真實驗
    2.7 算法比較
        2.7.1 計算復(fù)雜度分析
        2.7.2 目標(biāo)檢測性能分析
    2.8 本章小結(jié)
第3章 變加速運動目標(biāo)長時間相參積累算法
    3.1 變加速運動目標(biāo)回波模型
    3.2 KTGDP相參積累算法
        3.2.1 Keystone變換
        3.2.2 GDP相位補(bǔ)償
        3.2.3 FFT完成積累
        3.2.4 仿真實驗
    3.3 KTCPF相參積累算法
        3.3.1 CPF參數(shù)估計
        3.3.2 仿真實驗
    3.4 KTCIGCPF相參積累算法
        3.4.1 CIGCPF參數(shù)估計
        3.4.2 CICPF參數(shù)估計
        3.4.3 仿真實驗
    3.5 GKTGDP相參積累算法
        3.5.1 三階距離走動校正
        3.5.2 二階距離走動校正
        3.5.3 線性距離走動校正
        3.5.4 FFT積累
        3.5.5 校正過程中的跨距離單元數(shù)
        3.5.6 仿真實驗
    3.6 迭代ACCF相參積累算法
        3.6.1 第一次ACCF操作
        3.6.2 第二次ACCF操作
        3.6.3 徑向速度估計
        3.6.4 估計精度分析
        3.6.5 仿真實驗
    3.7 算法比較
        3.7.1 計算復(fù)雜度分析
        3.7.2 積累增益對比
        3.7.3 檢測性能分析
    3.8 本章小結(jié)
第4章 高階機(jī)動目標(biāo)長時間相參積累算法
    4.1 高階機(jī)動目標(biāo)回波模型
    4.2 GRFT相參積累算法
        4.2.1 算法描述
        4.2.2 仿真實驗
    4.3 TRT-SGRFT相參積累算法
        4.3.1 TRT操作
        4.3.2 第一次SGRFT操作
        4.3.3 第二次SGRFT操作
        4.3.4 信噪比損失分析
        4.3.5 交叉項分析
        4.3.6 仿真實驗
    4.4 算法比較
        4.4.1 計算復(fù)雜度分析
        4.4.2 運動參數(shù)估計性能分析
        4.4.3 目標(biāo)檢測性能分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[10]雷達(dá)隱身與反隱身技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀[J]. 楊紅娟.  火控雷達(dá)技術(shù). 2002(02)

博士論文
[1]極區(qū)地基雷達(dá)電離層特性和弱小目標(biāo)測量[D]. 金旺.西安電子科技大學(xué) 2013

碩士論文
[1]高速運動目標(biāo)檢測算法研究[D]. 于小龍.南京理工大學(xué) 2014



本文編號：3044327