天波超视距雷达信号处理理论与算法研究

天波超视距雷达信号处理理论与算法研究

论文摘要

天波超视距雷达利用电离层对电磁波的反射,实现对远距离海面舰船、空中目标的检测、参数估计及跟踪。天波超视距雷达探测距离可以不受地球曲率的限制,实现对800-3500公里远海面目标探测。正是由于天波雷达的这一优势,使得其在远程警戒、早期预警、机场监视、缉毒走私、海洋遥感等领域都得到了广泛的研究与应用。尽管天波雷达有许多优势,但是由于天波雷达信号传输环境复杂,其在目标检测尤其是慢速舰船目标检测方面仍然存在许多挑战。本文围绕这些问题展开深入研究,其主要工作和贡献包括:1、由于瞬态干扰持续时间较短,幅度强,会掩盖目标频谱使得目标无法检测。本文在充分研究瞬态干扰时域与频域特性的基础上,提出一种基于S变换的瞬态干扰抑制算法。该算法将时域回波变换到时间-多普勒域,从而可以在时间-多普勒二维平面上对瞬态干扰进行检测和定位,并在时域对其有效抑制。2、基于时域挖除与线性预测恢复的瞬态干扰抑制技术,其性能通常受到线性预测性能的影响。本文提出一种基于自适应高斯线性调频变换(AGC, AdaptiveGaussian Chirplet Transform)的算法。该算法将原始回波分解为一系列AGC基函数的和,再利用瞬态干扰和回波中其余分量在时域与频域的不同特点直接将瞬态干扰分量消去。该算法不需要利用线性预测技术,从而避免了线性预测技术对抑制效果的影响。同时,文中引入遗传算法来实现AGC基函数分解的多维搜索。3、对于慢速舰船目标检测而言,由于慢速舰船目标径向速度较低,其多普勒频率(Doppler frequency)通常靠近一阶海杂波。为了检测慢速舰船目标,需要有较长的相干积累时间。电离层的上下运动会给长时间相干积累的回波信号带来相位噪声。该噪声使得海杂波的频谱扩展从而进一步掩盖舰船目标,使舰船检测更加困难。电离层的这一影响通常称为电离层污染。考虑到海杂波频谱的扩展根本原因在于杂波的瞬时频率随每个脉冲发生变化,本文提出一种基于复数能量检测(Complex Energy Detection, CED)的算法来对杂波瞬时频率进行估计并将其用于电离层污染的校正。仿真结果表明该算法能够在较大污染的情况下取得较好的污染校正效果。对于天波雷达的电离层污染校正,针对三次相位信号模型,提出一种新的三次相位信号瞬时频率估计算法。该算法将海杂波分成多个较短的数据段,然后在每个数据段求取脉冲点的瞬时频率,最后将所得到的瞬时频率平滑得到每个脉冲的瞬时频率。将得到的频率用于对污染的校正。仿真结果表明,该算法频率估计精度比文献中提出的多项式相位变换(Discrete Polynomial phase Transform, DPT)算法要高,并且可以在较大污染的情况下实现校正。4、对于慢速舰船而言,其频谱通常位于两个一阶谱峰之间,则这类目标的检测更加困难。因为除了一阶杂波外,二阶杂波也可能会影响目标的检测。本文在分析海杂波特点的基础上,首先对杂波协方差矩阵进行子空间分解,在此基础上,将MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)理论用于实现舰船目标的有效检测。该算法可以抑制二阶连续杂波,适用于检测位于一阶峰之间但不被一阶峰掩盖的目标。5、对于飞机、弹道导弹等高速目标,目标可能出现机动的情况,即这类空中目标会在一段时间内做加速运动。对这类目标而言,传统的距离-多普勒处理会造成信噪比的损失,从而降低目标的检测概率。这类目标的回波可以建模为多项式相位信号。本文基于此模型,提出一种新的多项式相位信号参数估计算法。与已提出的DPT算法相比,该算法能够在更低的信噪比条件下实现机动目标的参数估计和运动补偿。在给定的仿真参数下,当信噪比为3dB时,算法对机动目标的频谱增益可达5dB以上。6、对空中目标而言,其飞行高度往往也是感兴趣的参数之一。比如,高度信息可以用于对目标进行分类。本文基于天波雷达空中目标的微多径模型,提出一种基于子空间的高度估计算法。该算法利用观测数据的噪声子空间与仿真数据的信号子空间进行匹配来获得目标的高度估计。给出了仿真结果,仿真结果表明在给定仿真参数下所提算法比最大似然算法有更好的稳健性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究的背景与意义
  • 1.2 国内外的发展与现状
  • 1.3 天波雷达的优势与挑战
  • 1.4 天波雷达信号处理框架
  • 1.5 本文主要工作与章节安排
  • 第二章 天波雷达瞬态干扰抑制算法
  • 2.1 引言
  • 2.2 信号模型
  • 2.3 S 变换及瞬态干扰抑制算法
  • 2.3.1 算法描述
  • 2.3.2 噪声的影响
  • 2.3.3 仿真结果
  • 2.3.3.1 仿真数据处理结果
  • 2.3.3.2 实测数据处理结果
  • 2.3.4 S 变换算法小结
  • 2.4 基于 AGC 分解的瞬态干扰抑制算法
  • 2.4.1 AGC 分解算法
  • 2.4.2 瞬态干扰抑制算法
  • 2.4.3 仿真结果
  • 2.4.3.1 仿真数据处理结果
  • 2.4.3.2 实测数据处理结果
  • 2.4.4 算法小结
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 基于复数能量检测的电离层污染校正
  • 3.1 引言
  • 3.2 信号模型
  • 3.3 复数能量检测
  • 3.4 污染校正算法
  • 3.5 仿真结果
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 分段多项式电离层污染校正算法
  • 4.1 引言
  • 4.2 信号模型
  • 4.3 三次相位建模与频率估计算法
  • 4.4 污染校正算法
  • 4.5 仿真结果
  • 4.5.1 频率估计仿真结果
  • 4.5.2 污染校正仿真结果
  • 4.6 本章小结
  • 第五章 基于 MVDR 的二阶连续杂波抑制算法
  • 5.1 引言
  • 5.2 信号模型
  • 5.3 目前已有的几种算法
  • 5.3.1 循环对消算法
  • 5.3.2 子空间投影算法
  • 5.4 MVDR 自适应算法
  • 5.4.1 算法原理
  • 5.4.2 仿真结果
  • 5.4.2.1 积累 60s 的结果
  • 5.4.2.2 积累 30s 的结果
  • 5.4.3 算法小结
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 天波雷达机动目标检测算法
  • 6.1 引言
  • 6.2 信号模型
  • 6.3 算法原理
  • 6.4 仿真结果
  • 6.4.1 频率估计的仿真结果
  • 6.4.2 运动补偿的仿真结果
  • 6.5 本章小结
  • 第七章 天波雷达空中目标高度估计算法
  • 7.1 引言
  • 7.2 电离层传播模型
  • 7.3 目标回波模型
  • 7.3.1 天波雷达的下视探测
  • 7.3.2 双基雷达模型
  • 7.3.3 多径与微多径的概念与条件
  • 7.3.4 微多径信号模型
  • 7.3.4.1 目标高度的影响
  • 7.3.4.2 微多径接收信号模型
  • 7.4 微多径模型下的高度估计算法
  • 7.4.1 最大似然估计算法
  • 7.4.2 子空间估计算法
  • 7.5 仿真结果
  • 7.5.1 高度为 12000m 的仿真结果
  • 7.5.2 高度为 8000m 的仿真结果
  • 7.6 本章小结
  • 第八章 全文工作总结与展望
  • 8.1 工作总结
  • 8.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间取得的成果
  • 相关论文文献

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