基于联合分布的雷达目标检测与分类方法研究

摘要

本文主要研究强杂波或噪声背景下雷达目标检测与分类问题。由于隐身飞机/舰艇、低空/超低空突防武器和综合电子干扰在现代战争中的大规模应用,雷达需要具有在强杂波和噪声中检测和分类目标的能力。本文在雷达回波信号的联合分布(时频分布和时间-调频率分布)和特征提取方面展开研究,并将研究成果应用于海面微弱目标检测、空中机动距离扩展目标检测和空中直升机分类。
　　本文的研究成果可概括为以下四部分:
　　1,研究了海面微弱目标检测问题。分析了海面波浪的形成过程及结构特点,由此得到海杂波的非平稳特性。进而根据海杂波和目标回波在时频域的区别提出了基于时频迭代分解的海面慢速微弱目标检测方法:基于特征值分解,我们首先提出快速信号合成方法(FSSM),FSSM可以从信号的维格纳分布(WD)中更精确和快速地恢复出信号;然后,基于遮隔WD(MWD)和FSSM,提出信号迭代分解方法(IDM);最后应用IDM将海面回波分解成许多分量,并根据各分量的时频聚集性从中找出目标回波,实现目标检测。应用实测海面回波验证该检测方法的结果表明其不仅能够高效地检测海面慢速微弱目标还能够显示目标的瞬时运动状态。
　　2,研究了高斯白噪声背景下空中机动距离扩展目标检测问题。基于高分辨雷达(HRR)接收到的混频器输出,我们提出了三类距离扩展目标检测方法。(1)基于两个相邻混频器输出时频分解特性的距离扩展目标检测方法:首先,基于奇异值分解我们提出一种信号合成方法,它可以从两信号的互维格纳分布(CWD)中合成两个单位能量的信号,并且将两信号的能量集中在两个奇异值上;接着,提出了两个相邻混频器输出的互S-方法(CSM)。然后,将信号合成方法应用于两相邻混频器输出的CSM,得到奇异值;最后,根据所得奇异值的聚集性实现目标检测。应用没有经过距离走动校正的雷达回波数据验证所提检测方法,结果表明所提方法的检测性能优于传统方法且适用于高速运动目标。另外,该方法具有恒虚警(CFAR)特性。(2)基于一个混频器输出的匹配信号的距离扩展目标检测方法:首先构造混频器输出的匹配信号为频率与混频器输出中目标信号的最大频率相同的正弦函数;然后定义一个混频器输出的匹配模糊函数(MAF)和改进匹配滤波器(MMF);根据混频器输出在MAF和MMF中零多普勒/频率的聚集性提出了两种距离扩展目标检测方法,分别命名为MAF-D和MMF-D。该类检测器利用一个回波因而可以检测高速(包括平动速度和转动速度)运动目标。应用实测数据的检测结果表明该类方法的检测性能优于传统的检测器且对目标姿态不敏感。(3)基于一个混频器输出的调频率(FR)函数的距离扩展目标检测方法:首先根据三次相位函数(CPF)定义FR函数并确定应用其分析离散线性调频(LFM)信号时的FR范围;然后根据回波信号在零FR处的聚集性实现目标检测。该方法可以检测高速目标。应用于实测距离扩展目标的检测结果表明该方法优于基于HRRP的检测器。
　　3,针对高阶多项式相位信号的参数估计问题,我们提出了一种高分辨时间-调频率分布(TFRR),并分析了其在目标检测方面的潜在应用。我们推导出该TFRR的分析表达式,并证明了其相对于CPF具有较高的分辨率。该TFRR可以用来分析两个在时间-调频率(TFR)域非常靠近的信号。由于该TFRR是双线性变换,所以当两信号的瞬时频率(IF)信号相交或非常靠近时会受到交叉项的困扰。为了抑制交叉项,我们通过引入一个FR窗提出了平滑TFRR(STFRR)。应用STFRR分析噪声背景下的高阶多项式相位信号,结果表明STFRR具有检测目标的潜能。
　　4,研究了高脉冲重复频率(PRF)雷达下直升机分类问题。分析了直升机主旋翼的微多普勒调制特征,针对回波信号积累时间是否大于两“闪烁”之间间隔这两种情况,我们提出了两类直升机主旋翼参数估计方法,最终实现直升机分类。(1)针对回波信号积累时间大于两“闪烁”之间间隔这种情况我们提出两种直升机分类技术:第一种方法是匹配滤波器(MF)方法,包括时域匹配滤波器(TMF)和时频域匹配滤波器(TFMF);第二种方法为时频遮隔模板(TFMs)方法。该类方法可以分类叶片数目不同但微多普勒参数相同的直升机。仿真结果表明它们对于直升机的姿态和微多普勒参数的估计误差都具有鲁棒性。(2)针对回波信号积累时间小于两“闪烁”之间间隔这种情况我们提出了基于最小均方误差(MMSE)的部分周期数据微多普勒参数估计方法:在MMSE准则下应用正弦信号拟合从时频分布中提取出的旋翼叶片微多普勒信号,从而估计出叶片的转速和半径。仿真和实测数据的微多普勒参数估计结果都验证了该方法的有效性与精确性。

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第一章 绪论

1.1 雷达目标检测与分类的意义

1.2 基于联合分布的雷达目标检测与分类的研究历史与现状

1.3 本文的主要工作

本章参考文献

第二章 联合分布及特征提取理论

2.1 引言

2.2 时频分布

2.3 时间-调频率分布

2.4 从联合分布中提取特征的方法

2.5 本章小结

本章参考文献

第三章 基于时频迭代分解的海面慢速微弱目标检测方法

3.1 引言

3.2 快速信号合成方法

3.3 信号时频迭代分解方法

3.4 实测海面回波数据分析

3.5 基于IDM的目标检测方法

3.6 检测结果

3.7 本章小结

本章参考文献

第四章 基于双脉冲时频分解特性的机动距离扩展目标检测

4.1 引言

4.2 信号模型及特征

4.3 从CMD中合成信号的方法

4.4 CSM和信号分解方法

4.5 距离扩展目标检测器

4.6 实验结果

4.7 本章小结

本章参考文献

第五章 基于单脉冲联合分布的机动距离扩展目标检测

5.1 引言

5.2 距离扩展目标的信号模型

5.3 实测数据分析

5.4 基于匹配信号的距离扩展目标检测器

5.5 基于FR函数的距离扩展目标检测器

5.6 本章小结

本章参考文献

第六章 高分辨时间-调频率分布及交叉项抑制

6.1 引言

6.2 时间-调频率分布

6.3 多分量信号分析

6.4 平滑时间-调频率分布

6.5 仿真结果

6.6 本章小结

本章参考文献

第七章 基于时频分布的直升机目标分类

7.1 引言

7.2 直升机主旋翼的数学模型

7.3 基于整体数据的直升机分类

7.4 基于部分数据的微多普勒参数估计方法

7.5 本章小结

本章参考文献

第八章 结束语

8.1 论文内容总结

8.2 工作展望

附录A：式(4-48)证明

附录B：式(7-20)中参数必要性证明

致谢

作者在读博期间的研究成果