一种适用于载频重频联合捷变雷达的相参处理方法技术

本发明专利技术提供了一种适用于载频重频联合捷变雷达的相参处理方法，能够以较低运算复杂度实现载频重频联合捷变雷达的相参处理。包括：建立目标的回波模型，根据所述回波模型对接收信号进行匹配滤波，得到载频重频联合捷变雷达接收回波的匹配滤波结果；对所述匹配滤波结果进行频率反转变换，消除跳频相位信息，并对变换后结果进行基于CZT的RFT粗处理，初步获得目标的距离、速度信息；根据所述距离、速度信息，分别在两个距离区间进行差分进化处理，获得准确的目标距离、速度、加速度信息。速度、加速度信息。速度、加速度信息。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于载频重频联合捷变雷达的相参处理方法


[0001]本专利技术属于雷达信号处理领域，具体涉及一种适用于载频重频联合捷变雷达的相参处理方法。

技术介绍

[0002]波形捷变雷达是指雷达的载频、重频、脉内编码等参数中的一个或者多个同时发生捷变的雷达，只有脉冲载频为捷变量的雷达称为载频捷变(Frequency Agile,FA)雷达，脉冲发射间隔随机改变的雷达则称为随机脉冲重复间隔(RandomPulse Repetition Interval,RPRI)雷达或重频捷变雷达，载频重频联合捷变雷达是指相邻发射脉冲之间的载波频率和脉冲重复频率同时在一定范围内随机捷变。
[0003]在脉间载频捷变雷达相参处理研究方面，2014年，王丁禾等人在文献“Radon
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fourier transform for radar target detection,i:generalized doppler filter bank.”的基础上，对脉间载频捷变雷达回波信号相位与载频捷变量和目标运动参数的关系进行分析，改进了补偿因子，使拉顿
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傅里叶变换(Radon
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Fourier Transform，RFT)适用于FA雷达回波信号的相参积累。2014年，文献“Long time coherent integration method for frequency agile radar”使用的匹配滤波器是在低速目标条件下输出最佳的滤波器，但是高速目标会因失配问题造成增益损失。2016年，文献“Long
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time coherent integration method for high
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speed target detectionusing frequency agile radar”针对此问题，提出了宽带匹配滤波器的方案。然而，宽带匹配滤波器需要根据目标速度确定尺度伸缩因子，而目标速度正是需要求解的参数之一。由于需要进行速度搜索，其信号处理时间大大增加。2016年，洪永彬等人提出了一种通过在速度加速度平面进行网格搜索估计目标运动参数并对雷达回波信号进行相位补偿的方法。但是该方法需要目标的先验信息，而且网格搜索的复杂度很高。2019年，原浩娟等人提出使用多普勒通道对齐的方法解决因多普勒走动导致的距离维能量分散问题。针对通过变尺度傅氏变换实现多普勒通道对齐存在量化误差的问题，通过分析运动目标耦合时移产生的原因，提出了对量化误差的补偿方法。然而，该补偿方法需要对每一个数据都进行补偿，计算复杂度较高。
[0004]在重频捷变雷达相参处理研究方面，2012年，刘振等人将压缩感知理论应用于随机脉冲重复间隔(Random Pulse Repetition Interval,RPRI)雷达的相参处理中，通过分析回波信号与目标运动参数、雷达脉冲参数的关系构建了感知矩阵。并对感知矩阵的约束等距性质(Restricted Isometry Property,RIP)进行分析，给出了将压缩感知理论应用于雷达目标参数估计的条件。网格失配问题是导致压缩感知算法性能下降的重要原因，对此作者提出了一种新的迭代网格优化(Iterative Grid Optimization,IGO)算法，实现了无模糊精确测速。但常见的稀疏恢复算法计算复杂，且对信号输入信噪比要求较高，对弱目标检测能力较差。2014年，李斌等人提出了一种基于滑动时间窗的离散傅里叶变换(Time
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Window based DFT,TWDFT)算法，实现了重频捷变信号的相参处理。但是因为RPRI雷达的脉冲发射周期是随机跳变的，因此脉冲回波的相位差也出现随机改变，所以该文算法无法利
用快速傅里叶变换实现，这导致算法的计算量无法降低。此外，TWDFT算法没有考虑因长时间积累导致的跨距离单元走动，积累结果仍存在能量分散问题，导致积累增益降低。2015年，陈潜等人通过对RPRI雷达回波信号的相位特点和盲速旁瓣特性分析，修改RFT的补偿因子使之适用于RPRI雷达信号的相参处理，并使盲速旁瓣得到有效抑制。文章分析了重频抖动量与盲速旁瓣幅度、噪声平台功率之间的关系，给出了最佳重频抖动量的定义。2017年，卢雨祥等人提出了一种基于迭代自适应方法的随机PRI雷达MTD处理方法。该算法的迭代公式是与迭代次数以及不同频点计算功率谱相关的变量，不同输入信号、每次迭代均需要重新计算。另外矩阵的求逆操作计算难度大，且运算量随着速度搜索点数目的增大而增大。
[0005]在脉间载频重频联合捷变雷达相参处理研究方面，2018年，吴耀君等人将压缩感知理论应用到脉间载频重频捷变信号的相参处理中，并采用相关运算和正交匹配追踪两种信号重构方法对目标的距离和速度参数进行估计。该文通过分析字典矩阵的RIP特性，发现不同捷变序列会影响字典矩阵的正交特性，为提高算法的重构精度需要寻找最优的捷变序列。然而，压缩感知方法在低信噪比条件下效果不佳，且离格失配问题会带来损失。
[0006]在相参处理算法的快速实现研究方面，2012年，文献“Radon
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fourier transform for radar target detection(iii):Optimality and fast implementations”对基于拉顿
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傅里叶变换(Radon
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Fourier Transform，RFT)变换的相参积累算法的快速实现进行了研究，提出了两种固定载频体制下RFT变换的快速实现方法。第一种称为基于FFT的频域RFT(FFT
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based frequencybin RFT,FBRFT)，以该文提出的一种与RFT变换有相同形式的似然比测试(Likelihood Ratio Test,LRT)检测器为基础，将通常在时域实现的脉冲积累转到频域实现。利用Chirp
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Z变换(Chirp
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Z Transform,CZT)将原来高计算复杂度的二维联合搜索和相参累加用一维的FFT计算代替，大大降低了计算量。第二种方法是为了进一步降低FBRFT的存储空间而提出的次优实现方法，称为子带Radon
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Fourier变换(Subband RFT,SBRFT)。该方法将信号带宽分为若干个子带，对于相同子带内的频率用子带中心频率近似，从而降低了存储所有频率补偿因子的空间。这是一种采用近似处理的非最优方法，会有一定的性能损失。2018年，段毅等人提出了一种由粗到精(Coarse
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To
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Fine,CTF)的RFT快速算法。该方法通过粗搜加精搜的方式快速锁定目标所在目标的速度模糊区间的方式进一步降低了RFT算法的计算量。以上文献所提方法仅适用于采用匀速直线运动模型建立的二维RFT算法，不适用于采用更高维度运动参数模型建立的GRFT算法。2012年，钱李昌等人研究了GRFT算法中主瓣高度与盲速旁瓣高度之间的数量本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于载频重频联合捷变雷达的相参处理方法，其特征在于，包括：建立目标的回波模型，根据所述回波模型对接收信号进行匹配滤波，得到载频重频联合捷变雷达接收回波的匹配滤波结果；对所述匹配滤波结果进行频率反转变换，消除跳频相位信息，并对变换后结果进行基于CZT的RFT粗处理，初步获得目标的距离、速度信息；根据所述初步获得的距离、速度信息，分别在两个距离区间进行基于差分优化算法的GRFT精搜索，获得准确的目标距离、速度、加速度信息。2.如权利要求1所述的一种适用于载频重频联合捷变雷达的相参处理方法，其特征在于，所述根据所述回波模型对接收信号进行匹配滤波具体包括以下步骤：2.1基于载频重频联合捷变雷达，其相邻发射脉冲之间的载波频率和脉冲重复频率同时在一定范围内随机捷变，建立目标的回波模型；2.2根据作用距离确定第m个发射脉冲的脉冲重组范围包含第m个脉冲及其相邻脉冲共L个发射信号的回波脉冲，用对应第m个发射脉冲的载波频率的本地信号对L个发射信号的回波脉冲作解调，得到第m个发射脉冲的重组回波脉冲基带信号；2.3对第m个发射脉冲的重组回波脉冲基带信号进行傅里叶变换，发射信号复包络经过傅里叶变换后得到匹配滤波器的频域形式，根据傅...

【专利技术属性】
技术研发人员：王菊，马长安，王艺栋，赵毅，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：