雷达信号处理
雷达信号处理与数据处理技术
雷达信号处理与数据处理技术在现代科技发展的浪潮中，雷达技术作为一种重要的传感技术，被广泛应用于军事、航空航天、气象、海洋等领域。
而雷达信号处理和数据处理技术则是雷达系统中的核心部分，对雷达系统的性能和功能至关重要。
雷达信号处理是指将接收到的雷达回波信号进行初步处理和分析的过程。
雷达回波信号是由雷达波束照射目标并被目标反射回来的信号，其中包含了目标的位置、速度、形状等信息。
雷达信号处理的目标是从复杂的混合信号中提取出有用的目标信息，并进行目标检测、跟踪、识别等一系列处理。
雷达信号处理的基本过程包括：信号预处理、目标检测、参数估计和数据融合等。
信号预处理是对接收到的回波信号进行滤波、去噪等处理，以减小噪声对后续处理的影响。
目标检测是在预处理后的信号中寻找目标的存在，常见的方法包括常规方法、自适应方法和基于特征的方法等。
参数估计是对目标的位置、速度等参数进行估计，以实现目标的跟踪和识别。
数据融合是将来自不同传感器的数据进行融合，提高目标检测和跟踪的准确性和鲁棒性。
雷达数据处理是指对雷达系统中产生的各种数据进行处理和分析的过程。
雷达系统中的数据包括雷达回波信号、目标信息、环境背景信息等。
雷达数据处理的目标是从海量的数据中提取出有用的信息，并进行目标识别、目标定位、目标追踪等应用。
雷达数据处理的基本过程包括：数据预处理、特征提取、目标识别和数据分析等。
数据预处理是对原始数据进行滤波、降噪等处理，以提高后续处理的效果。
特征提取是从预处理后的数据中提取出与目标特征相关的信息，常见的特征包括幅度、相位、频率等。
目标识别是根据特征信息判断目标的类别和属性，常见的方法包括模式识别、机器学习等。
数据分析是对识别出的目标信息进行统计和分析，以得出结论和预测。
雷达信号处理和数据处理技术的发展，为雷达系统的性能和功能提供了强大的支持。
通过不断创新和改进，雷达系统在目标检测和跟踪、目标识别和定位等方面取得了显著的进展。
然而，随着雷达技术的不断发展，也面临着更多的挑战和需求。
雷达信号处理及目标跟踪技术
雷达信号处理及目标跟踪技术是现代军事、民用领域中不可或缺的技术手段，在舰船、飞机、导弹等武器装备上起到了非常重要的作用，在交通、通讯、气象等领域也广泛应用。
那么，什么是？一、雷达信号处理技术雷达是一种主动式无线电探测装置，它通过发射无线电波并接收被其反射回来的波，来获得待探测目标的信息。
而雷达信号处理技术则是在接收到雷达信号后，对其进行处理、解析、分析和识别的过程，以获得目标的位置、速度、距离等信息。
1. 脉冲压缩脉冲压缩是雷达信号处理中的一项重要技术，其主要目的是在于提高雷达的分辨率和目标对比度，同时减小雷达接收机对杂波和干扰的敏感度，从而获得更加精确的目标信息。
脉冲压缩技术可以通过一系列信号加工的方式，将长脉冲信号转换为短脉冲信号，使其在频域内具有较高的能量，从而实现更精确的信号检测和目标测量。
2. 频谱分析频谱分析是一种常用的信号处理手段，可以通过对信号的频谱特征进行分析，获取信号的频率、带宽、调制方式等信息，进而确定目标的特征。
雷达信号的频谱特征是高度复杂和多变的，需要通过多种频谱分析技术相结合，才能有效地获取目标信息。
例如，通过使用傅里叶变换等数学方法，可以将雷达信号从时域（时间域）转换为频域（频率域），从而使其具有更好的分辨力和分辨率。
二、目标跟踪技术目标跟踪技术是指利用雷达信号处理的结果，对雷达扫描到的目标信息进行追踪和预测的过程，以实现对目标的全方位监视和跟踪，并提供有关目标的运动信息和变化趋势。
1. 卡尔曼滤波卡尔曼滤波是目标跟踪中最常用的滤波算法之一，其原理是基于贝叶斯滤波理论，通过对观测结果和状态预测结果的加权平均，来获得最优的目标运动信息和目标位置预测。
卡尔曼滤波能够适应复杂的环境和情况变化，具有高准确性和高鲁棒性的优点，广泛应用于导弹、雷达、航天等领域的目标跟踪任务。
2. 多假设跟踪多假设跟踪技术是一种基于概率和统计学原理的目标跟踪方法，其主要思想是将目标的运动和状态抽象为概率分布的形式，并根据系统测量数据来不断更新概率分布，以实现对目标的跟踪和预测。
通信中的雷达信号处理技术简介
通信中的雷达信号处理技术简介雷达信号处理技术是一种应用广泛的数字信号处理技术，它既可以用于军事领域，也可以用于民用领域。
雷达信号处理技术可以处理雷达系统接收到的复杂信号，获取目标的距离、速度和方向等信息，具有非常重要的意义。
本文将简要介绍通信中的雷达信号处理技术。
一、雷达系统的组成雷达系统通常由天线、发射器、接收器、数字信号处理器等组成。
天线用来发射和接收信号，发射器用来产生和放大雷达信号，接收器用来接收目标反射回来的信号，数字信号处理器用来处理接收到的信号，获取目标的相关信息。
二、雷达信号的处理过程雷达信号处理过程主要包括目标检测、目标跟踪和目标辨识等三个方面。
目标检测是指利用雷达系统接收到的信号，检测出存在的目标，目标跟踪是指追踪目标的运动状态，以便更加精确地估计目标的位置和速度，目标辨识是指对不同目标进行分类识别。
三、雷达信号处理技术1. 脉冲压缩技术脉冲压缩技术是一种常用的处理雷达信号的技术，它可以有效提高雷达系统的距离分辨率。
脉冲压缩技术的原理是在发射的频率宽带脉冲中引入码序列，在接收时与反射回来的信号相乘，经过积分后可以实现信号的压缩，从而提高信号的距离分辨率。
2. 最大似然法最大似然法是处理雷达信号的一种重要方法，它可以实现目标的检测和跟踪等功能。
最大似然法的基本思想是在给定的观测量下，找到最大可能性的参数估计值。
通过比较似然值的大小，可以确定目标的存在，并且估计目标的位置和速度等信息。
3. 相干积累法相干积累法是一种处理雷达信号的高精度预估方法，它可以通过对接收信号进行积累处理，实现对目标距离和速度的估计。
相干积累法在目标距离和速度较小的情况下，可以保证高精度的估计结果。
四、结论雷达信号处理技术在现代通信中广泛应用，不仅可以用于军事领域，还可以用于海洋探测、气象预报等领域。
本文简要介绍了通信中的雷达信号处理技术，其中包括脉冲压缩技术、最大似然法以及相干积累法等处理技术，这些技术具有重要的应用价值。
雷达信号处理基础pdf中文
雷达信号处理基础pdf中文雷达信号处理是指对雷达接收到的信号进行处理和分析的过程。
雷达信号处理的目的是从接收到的信号中提取出目标的信息，如目标的位置、速度、形状等，并对信号进行滤波、去噪、增强等处理，以提高雷达系统的性能和可靠性。
雷达信号处理的基础知识包括雷达信号的特点、雷达信号的模型、雷达信号的处理方法等。
首先，雷达信号具有脉冲性质，即雷达系统发送的是一系列的脉冲信号，接收到的信号也是一系列的脉冲信号。
这些脉冲信号的特点包括脉冲宽度、脉冲重复频率、脉冲幅度等。
了解这些特点对于后续的信号处理非常重要。
其次，雷达信号的模型是指对雷达信号进行数学建模，以便进行信号处理。
常见的雷达信号模型包括单脉冲信号模型、多脉冲信号模型、连续波信号模型等。
这些模型可以描述雷达信号的时域特性和频域特性，为信号处理提供了理论基础。
雷达信号的处理方法包括滤波、去噪、增强等。
滤波是指对信号进行频率选择，以去除不需要的频率成分。
常见的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
去噪是指对信号中的噪声进行抑制，以提高信号的质量和可靠性。
常见的去噪方法包括均值滤波、中值滤波、小波去噪等。
增强是指对信号进行增强，以提高信号的强度和清晰度。
常见的增强方法包括直方图均衡化、自适应增强等。
除了基础知识外，雷达信号处理还涉及到一些高级技术，如目标检测、目标跟踪、目标识别等。
目标检测是指从雷达信号中检测出目标的存在和位置。
目标跟踪是指对目标进行连续跟踪，以获取目标的运动轨迹和速度信息。
目标识别是指对目标进行分类和识别，以区分不同类型的目标。
总之，雷达信号处理是雷达系统中非常重要的一环。
通过对雷达信号进行处理和分析，可以提取出目标的信息，并对信号进行滤波、去噪、增强等处理，以提高雷达系统的性能和可靠性。
掌握雷达信号处理的基础知识和方法，对于从事雷达相关工作的人员来说是非常重要的。
希望这份雷达信号处理基础PDF中文能够帮助读者更好地理解和应用雷达信号处理的知识。
雷达系统的信号处理与目标识别算法分析
雷达系统的信号处理与目标识别算法分析一、引言雷达（Radar）系统是一种利用电磁波对目标进行跟踪和探测的设备。
随着科技的进步和各个领域对雷达系统的需求增加，雷达的信号处理和目标识别算法变得更加重要。
本文将对雷达系统的信号处理和目标识别算法进行深入分析。
二、雷达原理和信号处理雷达系统利用发送出去的电磁波与被目标反射回来的电磁波之间的时间差和频率差来测量目标的距离和速度。
在雷达信号处理中，需要对接收到的信号进行一系列的处理，以提取出有用的信息。
1. 预处理预处理是信号处理的第一步，其目的是将原始信号转换为能够提供更多信息的形式。
其中包括抗干扰处理、时延或频率的补偿、动态范围的优化等。
2. 目标检测目标检测是雷达信号处理中的核心环节。
常用的目标检测算法包括：常规滤波器法、匹配滤波器法、CFAR（恒虚警率）检测法等。
这些算法可以利用雷达信号与背景噪声之间的差异来检测出目标的存在。
3. 脉冲压缩脉冲压缩是为了提高雷达系统的距离分辨率。
通过对返回的一系列脉冲信号进行加权和积累，可以将相邻脉冲之间的能量对比增大，从而提高目标分辨能力。
4. 构建回波信号的径向速度信息雷达系统可以利用多普勒效应测量目标的速度。
在信号处理中，可以通过采用FFT（快速傅里叶变换）等算法，将时间域的信号转换到频率域，从而得到目标的速度信息。
三、目标识别算法分析目标识别是在得到目标的距离、速度等信息后，进一步对目标进行分类和识别的过程。
目标识别算法需要从海量的目标数据中提取出有效特征，并进行合理的分类和判别。
1. 特征提取特征提取是目标识别的重要环节。
常用的特征包括目标的形状、反射率、运动轨迹等。
常用的特征提取算法有：HOG（方向梯度直方图）、SIFT（尺度不变特征变换）、CNN（卷积神经网络）等。
2. 分类和判别在得到目标特征后，需要通过分类和判别算法将目标进行识别。
常用的分类算法有支持向量机（SVM）、最近邻（k-NN）和深度学习等。
雷达信号处理方法综述
雷达信号处理方法综述雷达是一种广泛应用于军事、民用等领域的无线电测量技术，其本质是利用电磁波与物体相互作用的原理，通过测量反射回来的信号来确定目标的距离、速度和方位等信息。
然而，由于雷达应用的复杂性和环境的多样性，雷达信号处理一直是一个极具挑战性的研究领域。
本文将就雷达信号处理方法进行综述。
1. 脉冲压缩处理脉冲压缩是一种常用的雷达信号处理方法，其本质是通过合理的信号设计和处理使得雷达信号带宽变窄，达到更好的距离分辨率。
脉冲压缩技术主要包括线性调频信号、窄带信号、压缩滤波器等方法。
其中，线性调频信号是最常用的一种方法。
它通过在单个脉冲内改变信号频率，使得所产生的信号包含了多个频率分量。
通过对这些分量信号进行相位累积处理，就可以实现脉冲压缩。
此外，窄带信号则是在设计信号时选择一个窄带频率，通过窄化带宽提高距离分辨率。
压缩滤波器则是在接收端对信号进行滤波，去除绝大部分带外干扰信号。
然而，脉冲压缩技术也存在一些缺陷，比如会带来相干处理的问题，直接影响目标的信噪比等。
因此，在实际应用中，通常需要结合其他信号处理技术进行综合应用。
2. 相控阵信号处理相控阵技术是一种基于阵列天线的信号处理方法，它在空间领域实现对目标信号的精确定位、较高灵敏度和干扰抑制能力等优点。
相控阵技术的信号处理方法包括平衡传输子阵列、权重调整和波束形成等。
平衡传输子阵列是一种常用的相控阵信号处理方法，它通过对每个阵元的接收信号进行平衡处理，保证每个天线之间的插入损耗差异相同，从而消除了阵列天线的失配影响。
权重调整则是在信号接收过程中对每个天线的信号进行加权，以达到方向剖面控制和干扰抑制的目的。
波束形成是指通过迭代算法对参数进行优化，从而实现波束指向和形成的过程。
3. 非相参信号处理非相参信号处理技术是近年来迅速发展的一种信号处理方法，它不需要相位信息，只利用信号幅度和功率等信息来获取目标信息。
非相参信号处理技术主要包括多普勒谱分析、阵列信号处理和小波变换等方法。
雷达信号处理原理
雷达信号处理原理雷达信号处理原理是指将雷达接收到的信号进行处理和分析的过程，以提取有用的信息和数据。
雷达信号处理是雷达技术的核心之一，对于雷达系统的性能和效果起着重要的影响。
一、信号接收与采样雷达系统首先接收到由雷达发射器发射出来的脉冲信号。
这些信号经过天线接收后，进入到接收机中。
在接收机中，会进行信号预处理，包括了低噪声放大、滤波和混频等环节。
经过预处理后的信号会进行采样，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
二、脉冲压缩在雷达接收到信号后，有时候会出现回波信号的时间宽度很宽的情况，这样就会导致目标的分辨能力变差。
为了解决这个问题，需要对信号进行脉冲压缩处理。
脉冲压缩通过降低脉冲信号的时域宽度，来提高雷达的分辨能力。
三、目标检测与跟踪在经过脉冲压缩后，雷达系统需要进行目标检测和跟踪。
目标检测是指通过对接收到的信号进行处理，找出其中的目标信息，即在雷达图像或雷达数据中找到目标的位置和特征。
目标跟踪是指对已经检测到的目标进行跟踪，通过对目标连续观测信息的处理，估计目标的位置和运动状态。
四、信号解调与波形重建在目标检测和跟踪之后，雷达系统需要对信号进行解调和波形重建。
解调是将接收到的信号还原成原始的调制信号，以便进一步分析和处理。
波形重建是指通过对解调后的信号进行处理和滤波，将信号还原成接收到的原始信号。
五、特征提取与分析在信号解调和波形重建之后，雷达系统需要进行特征提取和分析。
特征提取是指从原始信号中提取出与目标有关的特征和参数，比如目标的尺寸、速度、形状等。
特征分析是对提取出的特征进行进一步的处理和分析，以得到更深入的目标信息。
六、信号处理算法与技术雷达信号处理过程中，需要运用各种信号处理算法和技术。
常见的信号处理算法包括了滤波、频谱分析、时域分析、相关分析等。
此外，雷达信号处理还与数字信号处理、图像处理等领域相结合，采用了很多先进的技术和方法。
七、数据处理与决策最后，经过了信号接收、压缩、检测、跟踪、解调、波形重建、特征提取和分析等多个环节的处理，雷达系统会得到一系列的数据和信号。
雷达信号处理原理
雷达信号处理原理
雷达信号处理是指对雷达回波信号进行处理和分析的过程，以提
取目标的位置、速度、形状等信息。
下面是雷达信号处理的基本原理：
1. 信号接收：雷达发射高频电磁波，并接收目标反射回来的回波
信号。
2. 信号预处理：对接收的回波信号进行预处理，包括放大、滤波、混频等操作，以提高信号的信噪比和分辨率。
3. 脉冲压缩：对预处理后的回波信号进行脉冲压缩处理，以提高
雷达的距离分辨率。
4. 动目标检测：对回波信号进行动目标检测处理，以区分静止目
标和运动目标。
5. 恒虚警处理：对动目标检测后的信号进行恒虚警处理，以减少
虚警率。
6. 目标跟踪：对检测到的目标进行跟踪处理，以获取目标的位置、速度等信息。
7. 目标识别：对跟踪到的目标进行识别处理，以确定目标的类型
和属性。
雷达信号处理是雷达系统中的关键技术之一，其处理结果直接影响到雷达的性能和应用效果。
随着电子技术和计算机技术的不断发展，雷达信号处理技术也在不断更新和改进，以满足不同应用场景的需求。
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雷达信号处理技术与系统设计第一章绪论1、1 论文的背景及其意义近年来,随着电子器件技术与计算机技术的迅速发展,各种雷达信号处理技术的理论与应用研究成为一大热门领域。
雷达信号的动目标检测(MAD)就是利用动目标、地杂波、箔条与气象干扰在频谱上的差别,抑制来自建筑物、山、树、海与雨之类的固定或低速杂波信号。
区分运动目标与杂波的基础就是它们在运动速度上的差别,运动速度不同会引起回波信号频率产生的多普勒频移不相等,这就可以从频率上区分不同速度目标的回波。
固定杂波的中心频率位于零频,很容易设计滤波器将其消除。
但对于运动杂波,由于其多普勒频移未知,不能像消除固定杂波那样很容易地设计滤波器,其抑制就变得困难了从本质上来讲,雷达信号的检测问题就就是对某一坐标位置上目标信号“有”或“无”的判断问题。
最初,这一任务由雷达操作员根据雷达屏幕上的目标回波信号进行人工判断来完成。
后来,出现了自动检测技术,一开始为固定或半固定门限检测,这种体制下当干扰与杂波功率水平增加几分贝,虚警概率将急剧增加,以至于显示器画面饱与或数据处理过载,这时即使信噪比很大,也不能作出正确的判断。
为克服这些问题进而发展了自适应恒虚警(Constant FalseAlarm Rate,CFAR)检测。
CFAR检测使得雷达在多变的背景信号中能够维持虚警概率的相对稳定,这种虚警概率的稳定性对于大多数的雷达,如搜索警戒雷达、跟踪雷达、火控雷达等。
第二章 雷达信号数字脉冲压缩技术2、1 引言雷达脉冲压缩器的设计实际上就就是匹配滤波器的设计。
根据脉冲压缩系统实 现时的器件不同,通常脉冲压缩的实现方法分为两类,一类就是用模拟器件实现的 模拟方式,另一类就是数字方式实现的,主要采用数字器件实现。
脉冲压缩处理时必须解决降低距离旁瓣的问题,否则强信号脉冲压缩的旁瓣 会掩盖或干扰附近的弱信号的反射回波。
这种情况在实际工作中就是不允许的。
采 用加权的方法可以降低旁瓣,理论设计旁瓣可以达到小于-40dB 的量级。
但用模拟技术实现时实际结果与理论值相差很大,而用数字技术实现时实际输出的距离旁瓣与理论值非常接近。
数字脉压以其许多独特的优点正在或已经替代模拟器件进行脉冲压缩处理。
2、2 数字脉压实现方法用数字技术实现脉冲压缩可采用时域方法或频域方法。
至于采用哪种方法。
要根据具体情况而定,一般而言,对于大时宽带宽积信号,用频域脉压较好;对 于小时宽带宽积信号,用时域脉压较好。
2.2.1 时域卷积法实现数字脉压时域脉冲压缩的过程就是通过对接收信号)(t s 与匹配滤波器脉冲响应)(t h 求卷积的方法实现的。
根据匹配滤波理论,)()(0*t t s t h -=,即匹配滤波器就是输入信号的共轭镜像,并有响应的时移0t 。
用数字方法实现时,输入信号为)(n s ,起匹配滤波器为)(n h ,即匹配滤波器的输出为输入离散信号)(n s 与其匹配滤波器)(n h 的卷积∑∑-=-=-=-=1010)()()()()(N k N k k n s k h k n h k s n Y (2-1)式中N 为信号采样点数。
2.2.1 频域快速卷积法实现数字脉压脉冲压缩过程就是对接收信号)(n s 与匹配滤波器的脉冲响应)(n h 求卷积的过程。
由傅立叶变换的性质可知,时域卷积相当于频域相乘。
这个过程可以表示为: 设输入离散信号为: )(n s 其傅里叶变换为:)(ωS匹配滤波器脉冲响应为:)(n h 其傅里叶变换为:)(ωH匹配滤波器输出为: )(n y 其傅里叶变换为:)(ωY则对式(2.1)两边同时进行傅立叶变换可得:)()()(ωωωH S Y •= (2-2)又因为:)()(*ωωS H = (2-3) 带入式(2-2)可得:)()()(*ωωωS S Y *= (2-4) 则输出)(n y 为:))(())(()(2ωωS IFFT Y IFFT n y == (2-5) 2、3 线性调频信号线性调频矩形脉冲信号的复数表达式为:)]2/(2ex p[)(1)2ex p()()(200kt t f j T t rect T t f t u t s +==ππ (2-6) 其中)(t u 为信号复包络:)ex p()(1)(2kt j T t rect Tt u π= (2-7) 式中T 为脉冲宽度,由(2-6)得,信号的瞬时频率可写成:kt f kt t f dtd t f +=+=020)]2/(2[21)(ππ (2-8)瞬时频率)(t f 与时间成线性关系,因此称为线性调频信号。
其中T B k /=称为调频斜率,B 为调频带宽,即信号的宽度。
2.3.1 线性调频信号的频谱特性由式(2-7)其频谱U(f)经整理可得:⎰⎰--=-=-dt k f t k j k f j Tdt ft j kt j T f U T T ))/(2)2(exp()/exp(1)2exp()2/exp(1)(22222ππππ (2-9)2.3.2 线性调频信号的脉冲压缩线性调频脉冲发射信号具有抛物线式的非线性相位谱且TB>>1,具备了实现脉冲压缩的前提条件,为了实现压缩,在接收机中设置一个与发射信号“共轭匹配”的压缩网络。
线性调频脉冲的基本原理可用图2、1说明。
图2、1 线性调频脉冲压缩的基本原理图2、1(a),(b)表示接收机输入信号,脉冲宽度为τ,载频由1f 到2f 线性增长变化,调制频偏12f f f -=∆,调制斜率 τπμ/2f ∆=。
图2、1(c)为压缩网络的频率一时延续特性也按线性变化。
因此,线性调频信号低频分量(1f )最先进入网络,延时最长为1d t ,相隔脉冲宽度的高频分量(2f )最后进入网络,延时最短为2d t 。
这样,线性调频信号的不同频率分量,几乎同时从网络输出,压缩成单一载频的窄脉冲0τ,其理想输出信号包络如图2、1(d)所示。
线性调频信号的脉冲压缩就是通过匹配滤波器得到的,如果输入信号的频率特性为: )()()(f j e f U f U φ= (2-10) 那么匹配滤波器的频率特性应满足下式: 02)()()(td f j f j e e f X K f H πφ--= (2-11) 若令:A K /2πμ= (2-12)则可得: )2]4)(2[ex p()(020td f f f j f H πππ---= (2-13) 上式中压缩滤波器的群延迟特性(频率-延时特性)为: 2,)()()(000B f f t B f f df f d f t d d ≤-+-==τφ (2-14) 0d t 就是与滤波器物理实现有关的一个附加延时。
可得线性调频脉冲压缩滤波器的输出信号为:)(2)(200)(22000)()](sin[2)()()(d d d t t f j t t f j d d t t f j ft j e e t t B t t B D A dfe A df e f H f X f U --∞∞--∞∞---===⎰⎰ππππππμπ (2-15)实际情况下取实信号表示为: ))(2cos()()](sin[)(0000d d d t t f t t B t t B D A t U ---=ππ (2-16) 当输入信号ξ 的多普勒效率时,匹配滤波器的输出表达式为:)4/ex p()]2/(2ex p[2/)(2)2/)(2sin()(22ππξπξπj kt j T kt T kt kT t y -++= (2-17) 上式说明当0=ξ时,输出脉冲具有sinc 函数型包络,-4dB 主瓣宽度为1/B,第一旁瓣高度约为-13、4dB,其她旁瓣随其主瓣的间隔x 按1/x 的规律衰减,旁瓣零点间隔为1／B 。
如果输入脉冲幅度为1,且匹配滤波器在通带内传输系数为1,则输出脉冲幅度为BT D D BT kT ===,2,D=BT 表示输入脉冲与输出脉冲的宽度比,称为压缩比。
当0=ξ时,sinc 函数包络将产生位移,引起测距误差,同时输出脉冲幅度略有下降。
第三章 动目标MTD 技术MTD 属于带通滤波,其实就是一组窄带滤波器组,由于进入每个滤波器通带之内的噪声与杂波较少,因此每个滤波器输出端的杂波改善因子较高(靠近杂波谱附近的滤波器除外)。
对于MTD 滤波器组中的一个滤波器来说,该滤波器对于其通带之内的目标接近于最佳滤波器。
另外,为了防止杂波(主要为地杂波)由滤波器的旁瓣进入滤波器而影响杂波改善因子的提高,在MTD 滤波器之前通常加MTI 处理,同时还需要对MTD 的每个滤波器进行加权,使其副瓣“电平”较低,这样滤波器的杂波改善因子就提高。
3、1 杂波特性地物杂波与气象杂波就是两类有代表性的杂波,它们在雷达的整个作用距离上都有可能出现,在较近的作用距离上,地物杂波就是主要因素,它在距离上的分布不均匀,可能成片出现,也可能点状片状出现,相邻分辨单元的地物杂波幅度可能相差很大。
气象杂波的多普勒频移就是由所在区域的风引起的,分布较为均匀。
一般而言地杂波的强度要远大于气象杂波。
常用的杂波模型就是根据杂波的一次与二次统计规律建立的,杂波时间序列就是符合一定条件的相关随机过程。
下面用频域方法来生成高斯谱的杂波数据 设给定的杂波的功率谱分布:}{1,....,1,0,-=N n n S比如高斯型的杂波功率谱为: )2)(exp(21)(220c c f f f S σσπ--= (3-1) 其中,c σ为则由天线扫描引起的杂波谱展宽。
给它增加随机相位序列:n n n j θθξsin cos += (3-2) 其中n θ就是在[0,2π]上的均匀分布的随机变量。
则所求杂波在频域的表示为:1,......,1,0,-==N n S X n n n ξ (3-3) 对上式进行傅里叶反变换,得到的时间序列:M k N n t j X N x k N n k ,....1,0),2ex p(110==∑-π (3-4)图3、1 杂波仿真数据3、2 杂波的频谱 3、2 多普勒滤波器组设计要对回波相参脉冲串做匹配滤波,必须知道目标的多普勒频移以及天线扫描对脉冲串的调制作用。
在实际工作中,多普勒频移就是未知的,因此需要采用一组相邻且部分重叠的滤波器组,覆盖整个多普勒范围,这就就是多普勒滤波器组。
其特性如图3.1所示。
图3、3 多普勒滤波器组的特性 MTD 就是一组部分重叠的多普勒滤波器来实现的,多普勒滤波器组可以用FIR 横向滤波器来实现,具有N 个输出的横向滤波器(N 个脉冲),经过各脉冲不同的加权求与后,可以做成N 个相邻的窄带滤波器组。
该滤波器组的频率覆盖范围从0到r f ,其实现框图如图3、4所示,频率响应如图3、5所示。