天波超視距雷達信號處理理論與算法研究.pdf

1、天波超視距雷達利用電離層對電磁波的反射，實現(xiàn)對遠距離海面艦船、空中目標的檢測、參數(shù)估計及跟蹤。天波超視距雷達探測距離可以不受地球曲率的限制，實現(xiàn)對800-3500公里遠海面目標探測。正是由于天波雷達的這一優(yōu)勢，使得其在遠程警戒、早期預警、機場監(jiān)視、緝毒走私、海洋遙感等領域都得到了廣泛的研究與應用。
　　盡管天波雷達有許多優(yōu)勢，但是由于天波雷達信號傳輸環(huán)境復雜，其在目標檢測尤其是慢速艦船目標檢測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，其主要工作和貢獻包括：
　　1、由于瞬態(tài)干擾持續(xù)時間較短，幅度強，會掩蓋目標頻譜使得目標無法檢測。本文在充分研究瞬態(tài)干擾時域與頻域特性的基礎上，提出一種基于 S變換的瞬態(tài)干擾抑制算法。該算法將時域回波變換到時間-多普勒域，從而可以在時間-多普勒二維平面上對瞬態(tài)干擾進行檢測和定位，并在時域?qū)ζ溆行б种啤?br>　　2、基于時域挖除與線性預測恢復的瞬態(tài)干擾抑制技術，其性能通常受到線性預測性能的影響。本文提出一種基于自適應

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域與頻域的不同特點直接將瞬態(tài)干擾分量消去。該算法不需要利用線性預測技術，從而避免了線性預測技術對抑制效果的影響。同時，文中引入遺傳算法來實現(xiàn)AGC基函數(shù)分解的多維搜索。
　　3、對于慢速艦船目標檢測而言，由于慢速艦船目標徑向速度較低，其多普勒頻

4、率(Doppler frequency)通?？拷浑A海雜波。為了檢測慢速艦船目標，需要有較長的相干積累時間。電離層的上下運動會給長時間相干積累的回波信號帶來相位噪聲。該噪聲使得海雜波的頻譜擴展從而進一步掩蓋艦船目標，使艦船檢測更加困難。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展根本原因在于雜波的瞬時頻率隨每個脈沖發(fā)生變化，本文提出一種基于復數(shù)能量檢測(Complex Energy Detection, CED)的算法來對

5、雜波瞬時頻率進行估計并將其用于電離層污染的校正。仿真結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。
　　對于天波雷達的電離層污染校正，針對三次相位信號模型，提出一種新的三次相位信號瞬時頻率估計算法。該算法將海雜波分成多個較短的數(shù)據(jù)段，然后在每個數(shù)據(jù)段求取脈沖點的瞬時頻率，最后將所得到的瞬時頻率平滑得到每個脈沖的瞬時頻率。將得到的頻率用于對污染的校正。仿真結果表明，該算法頻率估計精度比文獻中提出的多項式相位變換(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現(xiàn)校正。
　　4、對于慢速艦船而言，其頻譜通常位于兩個一階譜峰之間，則這類目標的檢測更加困難。因為除了一階雜波外，二階雜波也可能會影響目標的檢測。本文在分析海雜波特點的基礎上，首先對雜波協(xié)方差矩陣進行子空間分解，在此基礎上，將MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)理

7、論用于實現(xiàn)艦船目標的有效檢測。該算法可以抑制二階連續(xù)雜波，適用于檢測位于一階峰之間但不被一階峰掩蓋的目標。
　　5、對于飛機、彈道導彈等高速目標，目標可能出現(xiàn)機動的情況，即這類空中目標會在一段時間內(nèi)做加速運動。對這類目標而言，傳統(tǒng)的距離-多普勒處理會造成信噪比的損失，從而降低目標的檢測概率。這類目標的回波可以建模為多項式相位信號。本文基于此模型，提出一種新的多項式相位信號參數(shù)估計算法。與已提出的DPT算法相比，該算法能夠在更低的信

8、噪比條件下實現(xiàn)機動目標的參數(shù)估計和運動補償。在給定的仿真參數(shù)下，當信噪比為3dB時，算法對機動目標的頻譜增益可達5dB以上。
　　6、對空中目標而言，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目標進行分類。本文基于天波雷達空中目標的微多徑模型，提出一種基于子空間的高度估計算法。該算法利用觀測數(shù)據(jù)的噪聲子空間與仿真數(shù)據(jù)的信號子空間進行匹配來獲得目標的高度估計。給出了仿真結果，仿真結果表明在給定仿真參數(shù)下所提算法比最