天波超視距雷達(dá)信號(hào)處理理論與算法研究.pdf

1、天波超視距雷達(dá)利用電離層對(duì)電磁波的反射，實(shí)現(xiàn)對(duì)遠(yuǎn)距離海面艦船、空中目標(biāo)的檢測(cè)、參數(shù)估計(jì)及跟蹤。天波超視距雷達(dá)探測(cè)距離可以不受地球曲率的限制，實(shí)現(xiàn)對(duì)800-3500公里遠(yuǎn)海面目標(biāo)探測(cè)。正是由于天波雷達(dá)的這一優(yōu)勢(shì)，使得其在遠(yuǎn)程警戒、早期預(yù)警、機(jī)場監(jiān)視、緝毒走私、海洋遙感等領(lǐng)域都得到了廣泛的研究與應(yīng)用。
　　盡管天波雷達(dá)有許多優(yōu)勢(shì)，但是由于天波雷達(dá)信號(hào)傳輸環(huán)境復(fù)雜，其在目標(biāo)檢測(cè)尤其是慢速艦船目標(biāo)檢測(cè)方面仍然存在許多挑戰(zhàn)。本文圍繞這些問題

2、展開深入研究，其主要工作和貢獻(xiàn)包括：
　　1、由于瞬態(tài)干擾持續(xù)時(shí)間較短，幅度強(qiáng)，會(huì)掩蓋目標(biāo)頻譜使得目標(biāo)無法檢測(cè)。本文在充分研究瞬態(tài)干擾時(shí)域與頻域特性的基礎(chǔ)上，提出一種基于 S變換的瞬態(tài)干擾抑制算法。該算法將時(shí)域回波變換到時(shí)間-多普勒域，從而可以在時(shí)間-多普勒二維平面上對(duì)瞬態(tài)干擾進(jìn)行檢測(cè)和定位，并在時(shí)域?qū)ζ溆行б种啤?br>　　2、基于時(shí)域挖除與線性預(yù)測(cè)恢復(fù)的瞬態(tài)干擾抑制技術(shù)，其性能通常受到線性預(yù)測(cè)性能的影響。本文提出一種基于自適應(yīng)

3、高斯線性調(diào)頻變換(AGC, Adaptive Gaussian Chirplet Transform)的算法。該算法將原始回波分解為一系列AGC基函數(shù)的和，再利用瞬態(tài)干擾和回波中其余分量在時(shí)域與頻域的不同特點(diǎn)直接將瞬態(tài)干擾分量消去。該算法不需要利用線性預(yù)測(cè)技術(shù)，從而避免了線性預(yù)測(cè)技術(shù)對(duì)抑制效果的影響。同時(shí)，文中引入遺傳算法來實(shí)現(xiàn)AGC基函數(shù)分解的多維搜索。
　　3、對(duì)于慢速艦船目標(biāo)檢測(cè)而言，由于慢速艦船目標(biāo)徑向速度較低，其多普勒頻

4、率(Doppler frequency)通?？拷浑A海雜波。為了檢測(cè)慢速艦船目標(biāo)，需要有較長的相干積累時(shí)間。電離層的上下運(yùn)動(dòng)會(huì)給長時(shí)間相干積累的回波信號(hào)帶來相位噪聲。該噪聲使得海雜波的頻譜擴(kuò)展從而進(jìn)一步掩蓋艦船目標(biāo)，使艦船檢測(cè)更加困難。電離層的這一影響通常稱為電離層污染。考慮到海雜波頻譜的擴(kuò)展根本原因在于雜波的瞬時(shí)頻率隨每個(gè)脈沖發(fā)生變化，本文提出一種基于復(fù)數(shù)能量檢測(cè)(Complex Energy Detection, CED)的算法來對(duì)

5、雜波瞬時(shí)頻率進(jìn)行估計(jì)并將其用于電離層污染的校正。仿真結(jié)果表明該算法能夠在較大污染的情況下取得較好的污染校正效果。
　　對(duì)于天波雷達(dá)的電離層污染校正，針對(duì)三次相位信號(hào)模型，提出一種新的三次相位信號(hào)瞬時(shí)頻率估計(jì)算法。該算法將海雜波分成多個(gè)較短的數(shù)據(jù)段，然后在每個(gè)數(shù)據(jù)段求取脈沖點(diǎn)的瞬時(shí)頻率，最后將所得到的瞬時(shí)頻率平滑得到每個(gè)脈沖的瞬時(shí)頻率。將得到的頻率用于對(duì)污染的校正。仿真結(jié)果表明，該算法頻率估計(jì)精度比文獻(xiàn)中提出的多項(xiàng)式相位變換(Dis

6、crete Polynomial phase Transform, DPT)算法要高，并且可以在較大污染的情況下實(shí)現(xiàn)校正。
　　4、對(duì)于慢速艦船而言，其頻譜通常位于兩個(gè)一階譜峰之間，則這類目標(biāo)的檢測(cè)更加困難。因?yàn)槌艘浑A雜波外，二階雜波也可能會(huì)影響目標(biāo)的檢測(cè)。本文在分析海雜波特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，首先對(duì)雜波協(xié)方差矩陣進(jìn)行子空間分解，在此基礎(chǔ)上，將MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)理

7、論用于實(shí)現(xiàn)艦船目標(biāo)的有效檢測(cè)。該算法可以抑制二階連續(xù)雜波，適用于檢測(cè)位于一階峰之間但不被一階峰掩蓋的目標(biāo)。
　　5、對(duì)于飛機(jī)、彈道導(dǎo)彈等高速目標(biāo)，目標(biāo)可能出現(xiàn)機(jī)動(dòng)的情況，即這類空中目標(biāo)會(huì)在一段時(shí)間內(nèi)做加速運(yùn)動(dòng)。對(duì)這類目標(biāo)而言，傳統(tǒng)的距離-多普勒處理會(huì)造成信噪比的損失，從而降低目標(biāo)的檢測(cè)概率。這類目標(biāo)的回波可以建模為多項(xiàng)式相位信號(hào)。本文基于此模型，提出一種新的多項(xiàng)式相位信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法。與已提出的DPT算法相比，該算法能夠在更低的信

8、噪比條件下實(shí)現(xiàn)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的參數(shù)估計(jì)和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。在給定的仿真參數(shù)下，當(dāng)信噪比為3dB時(shí)，算法對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的頻譜增益可達(dá)5dB以上。
　　6、對(duì)空中目標(biāo)而言，其飛行高度往往也是感興趣的參數(shù)之一。比如，高度信息可以用于對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類。本文基于天波雷達(dá)空中目標(biāo)的微多徑模型，提出一種基于子空間的高度估計(jì)算法。該算法利用觀測(cè)數(shù)據(jù)的噪聲子空間與仿真數(shù)據(jù)的信號(hào)子空間進(jìn)行匹配來獲得目標(biāo)的高度估計(jì)。給出了仿真結(jié)果，仿真結(jié)果表明在給定仿真參數(shù)下所提算法比最