[發明專利]一種多幀相參積累目標檢測前跟蹤方法有效
| 申請號: | 201010531948.1 | 申請日: | 2010-11-04 |
| 公開(公告)號: | CN102073043A | 公開(公告)日: | 2011-05-25 |
| 發明(設計)人: | 張曉玲;王昆 | 申請(專利權)人: | 電子科技大學 |
| 主分類號: | G01S13/66 | 分類號: | G01S13/66;G01S7/41 |
| 代理公司: | 電子科技大學專利中心 51203 | 代理人: | 曾磊 |
| 地址: | 611731 四川省成*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 多幀相參 積累 目標 檢測 跟蹤 方法 | ||
技術領域:
本發明屬于雷達系統中目標檢測和跟蹤的技術領域,它特別涉及到了低信噪比條件下雷達檢測和跟蹤微弱目標的技術領域。
背景技術:
隨著采用吸波材料,改變物體幾何外形等隱身技術的不斷發展和完善,雷達探測目標(如飛機、導彈)的雷達目標反射面積(RCS)的能力降低了幾個數量級。這對于雷達檢測目標和提高自身的生存能力提出了嚴峻的挑戰。因此對微弱目標的檢測和跟蹤成為雷達的一個重要研究方向。在前人的研究中可知通過延長脈沖積累時間以提高信噪比來提高雷達對微弱目標的檢測能力。現有預警雷達體系一般選用較低的脈沖重復頻率以防止距離模糊的產生。在低重頻掃描雷達體制下,雷達在一個方位向上發射的脈沖數很少,這導致了在一幀雷達回波數據中目標的回波脈沖數很少,這使得在單幀回波數據內獲得長脈沖積累時間變得很難實現。
檢測前跟蹤算法是通過先存儲多幀未經過門限處理的雷達回波原始數據,然后進行能量積累來對微弱目標進行檢測和跟蹤的技術,見文獻“孫立宏.雷達弱小目標檢測前跟蹤方法研究.[碩士學位論文],西安:西安電子科技大學,2007”。由于在低信噪比條件下,單幀數據無法得出檢測結果,檢測前跟蹤方法通過對多幀回波數據的處理,利用目標的運動特性,沿目標軌跡進行能量積累,提高信噪比,達到了檢測微弱目標的目的。目前用于微弱目標檢測的檢測前跟蹤算法主要有基于Hough變換的檢測前跟蹤算法、基于改進Hough變換的檢測前跟蹤算法、基于粒子濾波的檢測前跟蹤算法以及基于動態規劃的檢測前跟蹤算法等等。在雷達信號處理中脈沖的能量積累包括相參積累和非相參積累,前者是指對復數據(即包含幅度和相位的數據)進行積累,而后者指的是僅僅對數據的幅度(也可能是幅度的平方或者幅度對數)進行積累。而上述幾種檢測前跟蹤算法都只是對單幀雷達回波數據進行相參積累,多幀回波數據間采用非相參積累。由于這些算法在幀間積累時都沒有有效利用目標回波的相位信息,因此在低信噪比下積累效率比幀間相參積累時低。傳統的非相參檢測前跟蹤算法為達到好的檢測性能需要比相參檢測前跟蹤算法更多幀的回波數據進行積累,因此數據處理量較大。
發明內容
為了能在低信噪比條件下,使用較少幀數的雷達回波數據就能得到較高的對微弱目標的檢測概率,本發明提出了基于Keystone變換的一種多幀相參積累目標檢測前跟蹤方法,其特點是利用Keystone變換校正多幀雷達數據中目標回波的距離走動,利用DCFT(離散調頻傅里葉變換)來對目標回波相位的二次項進行估計和補償以利用目標回波的相位信息,通過多幀回波相參積累來提高輸出信噪比,實現對微弱目標的檢測。由此可知:該方法與傳統非相參檢測前跟蹤方法比,使用較少幀數回波數據就可以提高輸出信噪比,從而提高了目標檢測效率。
為了方便描述本發明的內容,首先作以下術語定義:
定義1、檢測前跟蹤
在雷達系統中,檢測前跟蹤是指雷達在獲得一個掃描周期的回波數據后,先不進行處理,不設檢測門限和不宣布檢測結果,而是將接收到的每一個掃描時刻的回波數據數字化后存儲起來,等達到設定的數據量時在各掃描時刻之間對假設路徑包含的點作幾乎沒有信息損失的相關處理,從而估計出目標的運動軌跡,最后檢測結果和目標軌跡同時宣布,見文獻“孫立宏.雷達弱小目標檢測前跟蹤方法研究.[碩士學位論文],西安:西安電子科技大學,2007”。
定義2、距離單元
在雷達系統中,將雷達測距的范圍劃分成若干小的區域并將其編號,雷達根據目標回波信號落入的區域編號計算目標與雷達之間的距離。
定義3、方位向
將雷達掃描空間均勻劃分為若干等分,每一等分為一個方位向。
定義4、虛警門限
雷達系統中的參數,當統計值超過虛警門限時雷達報告發現目標,當統計值未超過虛警門限時雷達不報告發現目標。
定義5、一幀回波數據
在本發明中,一幀回波數據是指在一個雷達掃描周期內,雷達接收機所接收、采樣并存儲的在這一個雷達掃描周期內所有發射脈沖的回波數據。
定義6、慢時間
雷達發射脈沖重復時間為T,記第一個脈沖的發射時刻為0,那么第m個脈沖的發射時刻為tm=mT(m=0,1,2,...),tm即稱為慢時間。
定義7、距離-慢時間二維數據矩陣
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