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检测快速火炮类微弱目标的方法

时间:2023-06-14    作者: 管理员

检测快速火炮类微弱目标的方法
【专利摘要】本发明公开了一种检测快速火炮类微弱目标的方法,雷达信号处理系统对各方位的回波并行应用改进的动态规划检测算法,先将每个方位的慢时间-距离域数据转换到多普勒-距离域;然后对变换后的多普勒-距离域数据进行第一门限预判;再根据速度模糊数范围复制上述预处理所得的连续K帧多普勒-距离数据,并调整复制数据的多普勒维坐标值;接着分别对每一个模糊数数据应用动态规划算法,获得相应的值函数积累值和目标运动状态矩阵;联合所有模糊数的值函数积累值宣判雷达检测结果。本发明结合快速火炮类目标的特点,将改进的动态规划算法应用到了脉冲多普勒雷达信号处理中,有效地提高了雷达的检测概率。
【专利说明】检测快速火炮类微弱目标的方法

【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种低信噪比条件下雷达系统快速检测火炮类微弱目标的方法。

【背景技术】
[0002] 目前现代雷达信号处理理论基本上还是遵循平稳信号处理模型,并且只利用到单 个频率和单个距离单元的孤立处理方式,并没有涉及到目标的速度变化、距离徙动等非平 稳因素的影响。而对于高速运动的雷达弱小目标,积累时对目标的非平稳因素是必须考虑 的。由于回波信号的信噪比很低,如果只利用单帧的回波数据,无法得出检测结果。因此需 要对雷达的回波信号做长时间的多脉冲积累。其次由于目标运动速度较高或距离分辨率 高,目标回波可能发生距离走动,因此长时间积累时目标能量扩散,当目标移动超过一个包 络主瓣宽度时积累无效。火炮类目标具有速度快,一般可达l〇〇〇m/s,RCS小,小到0· OOOlm2 等特点,导致回波信噪比很小,制约了雷达的检测性能。提高雷达回波信噪比通常有三种 方法:增大雷达发射功率,但这会导致雷达体积变大,且容易被敌方截获;增大发射脉冲宽 度,但又会使雷达盲区变大,特别是目标高速运动时,多普勒耦合效应使主副瓣比迅速下 降;另一种是保持雷达系统参数不变,对雷达回波进行长时间相干积累,而对于高速运动的 雷达弱小目标,存在跨距离、跨多普勒单元的问题,因此长时间相干积累时目标能量扩散, 当目标移动超过一个主瓣宽度时积累无效。
[0003] 近年来,检测前跟踪技术(TBD)逐渐成为弱小目标探测跟踪技术发展的主流。该 类技术主要包括三维匹配滤波、多级假设检验序贯处理、动态规划、高阶相关处理等方法。 动态规划算法是穷尽搜索法的一种等效实现算法,其主要思想是将η维优化问题转化为η 个1维优化问题,对优化问题的分级处理使其计算效率远远高于穷尽搜索。
[0004] 在现有技术中,动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问 题中,可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值,通常希望找到具有最优值的解。动 态规划算法的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些 子问题的解得到原问题的解。由于在低信噪比下,单帧数据无法得出检测结果。动态规划 算法通过先存储多帧雷达回波原始数据,然后进行目标帧间能量积累实现对低可观测目标 进行检测和跟踪的技术。结合动态规划算法的特点,虽然理论上可对火炮类高速弱机动性 目标提前发现和检测。但动态规划算法要联合多帧3维数据进行处理,运算量和存储量都 很大,难以达到近程高速火炮类目标检测的实时性。


【发明内容】

[0005] 本发明的目的是针对上述现有技术存在问题,根据被观测目标的特点,提供了一 种能够降低计算量,缩短雷达反应时间,并能有效解决检测空间高速弱小运动目标的方法。
[0006] 本发明的上述目的可以通过以下措施来达到。一种检测快速火炮类微弱目标的 方法,其特征在于包括如下步骤:信号处理系统接收某一方位上的N个脉冲、M个距离单 元的数据(定义为一帧回波数据),动态规划一次积累的雷达回波数据帧数为Κ,搜索区域 为C^Xqv个矩形区域;在脉冲多普勒雷达体制下,对各方位回波并行运行改进的动态规划 算法,把一帧原始慢时间-距离域回波数据变换到多普勒-距离域,对每一个脉冲回波进行 脉冲压缩,再将脉冲压缩后的回波按距离单元沿慢时间维做N点快速傅立叶变换FFT得到 每个距离单元的多普勒信息,并记获得的NXM维多普勒-距离数据为X nxm,然后根据第一 门限预判,将获得的完整多普勒-距离域数据取模并与第一虚警门限H1比较,保留大于门 限的数据而将小于该门限的数据置零;经过上述处理后得到的连续K帧多普勒-距离数据 矩阵:

【权利要求】
1. 一种检测快速火炮类微弱目标的方法,其特征在于包括如下步骤:信号处理系统接 收某一方位上的N个脉冲、M个距离单元的数据并定义为一帧回波数据,动态规划一次积累 的雷达回波数据帧数为K,动态规划算法帧间积累时前向搜索区域为C^Xqv个数据单元的 矩形区域;在脉冲多普勒雷达体制下,信号处理系统对各方位上接收的回波并行运行改进 的动态规划算法,首先把一帧原始慢时间-距离域回波数据变换到多普勒-距离域,对每一 个脉冲回波进行脉冲压缩,再将脉冲压缩后的回波按距离单元沿慢时间维做N点快速傅立 叶变换FFT得到每个距离单元的多普勒信息,并记获得的NXM维多普勒-距离数据为Xnxm; 然后进行第一门限预判,将获得的完整多普勒-距离数据取模并与第一虚警门限H1比较, 保留大于门限的数据而将小于该门限的数据置零;经过上述处理后得到的连续K帧多普 勒-距离域数据矩阵:动态规划算法一次积累的一组数据,再根据 模糊数范围h= 1,···,Η,复制H份该组数据,同时调整这些数据的多普勒维坐标值,调整规 则为模糊数序号为h的那组数据的多普勒维坐标调整为(h-l)Fprt:hFprt ;接着分别对每一 个模糊数的一组数据运行动态规划算法,获得相应的值函数积累结果,h= 1,"·,Η, 和目标运动状态矩阵Sf;最后联合所有模糊数的H个值函数结果搜索其中的最大值并记为 ,再将该最大值与第二虚警门限η2进行比较,由比较结果宣判检测结果: 大于门限则宣判检测到目标,反之则宣判没有目标;当检测结果为有目标时,结合对应的 目标运动状态矩阵S)'提取目标运动轨迹和加速度,再通过最大值函数在上述矩阵中的坐标 值和对应的模糊数估计目标速度^ ;将上述目标检测结果和目标状态估计值输送到终端显 示;其中,Xnxm为第一门限预判后的多普勒-距离数据,Fprf为脉冲重复频率,D为最大不模 糊径向速度,H为最大速度模糊数,δv为速度分辨率,m、n、h为自然数。
2. 如权利要求1所述的检测快速火炮类微弱目标的方法,其特征在于:信号处理系统 对各方位的回波并行运行改进的动态规划算法,将常规多普勒-距离-方位三维空间动态 规划算法降维处理,仅在各个方位上并行处理多普勒-距离二维数据。
3. 如权利要求1所述的检测快速火炮类微弱目标的方法,其特征在于:目标运动状态 矩阵Sf是记录第h个速度模糊数对应的动态规划算法前向搜索区域中目标的加速度和坐 标,并用于恢复目标航迹和运动状态的矩阵,其维数为3XNXMX(K-1) 记 录的是前k帧积累后值函数^1^中坐标为(n,m)的数据在中搜索到的目标的加速度 值和坐标值。
4. 如权利要求1所述的检测快速火炮类微弱目标的方法,其特征在于:若设背 景噪声为均值为零、方差为σ2的复高斯白噪声,雷达第一、二虚警门限分别计算为
5. 如权利要求1所述的检测快速火炮类微弱目标的方法,其特征在于:改进的动态规 划是指在基础动态规划算法之前加入第一门限预判的操作,在第一门限预判中,将连续获 得的K帧多普勒-距离数据矩阵ILw,k= 1,…,Η,取模并将该模值数据矩阵与第一虚警 门限H1比较,保留大于门限的数据而将小于该门限的数据置零,运行动态规划时只对预判 后数据中的非零数值进行前向搜索积累,大大减小了计算量。
6. 如权利要求1所述的检测快速火炮类微弱目标的方法,其特征在于:动态规划算 法遍历目标可能的速度范围,对于快速目标存在速度模糊,需要计算目标的速度模糊数范 围,首先计算最大模糊数为H=Ceil|·-^-·I,其中ceil(·)表示向上取整数,最大不模糊速 度为D=,雷达多普勒分辨单元为Sfd=Ik,速度分辨单元为δν =M41 N 2
7. 如权利要求1所述的检测快速火炮类微弱目标的方法,其特征在于:根据速度模糊 数范围:k= 1,···,Η,将预判后的K帧回波数据矩阵复制成H组,调整模糊数序号为h的那 组数据的多普勒维坐标为(h-l)FPrt:hFPrt,其对应的速度范围为(h-l)D:hD,分别对每一个 速度模糊数对应的一组数据运行基础动态规划算法。
8. 如权利要求1所述的检测快速火炮类微弱目标的方法,其特征在于:在动态规划算 法的前向搜索中,遍历值函数中所有大于零的数据,根据位置(n,m)点距离单元对应的 距离和多普勒单元对应的速度信息预测下一帧的搜索矩形区域中心(n',m' )k+1:n' k+1
9. 如权利要求1所述的检测快速火炮类微弱目标的方法,其特征在于:搜索第k+1帧 以(n',m' )k+1为中心的(1'1矩形区域中的最大数值,记该值对应的坐标为(n,m)k+1! 后进行三个操作:更新值函数,使Z.U(nMI,mkn) =I=,mk,丨)+Zt,_w (n,m),估计目 标加速度ak+1 =v(nk+1)-v(η),存储目标运动状态S,A(:,n,m,k) =IatrtpIilrtl,!!!.,);当遍历完 原值函数平面中的所有非零值时,数据矩阵的信息已经提取并存储,该数据可丢弃。
10. 如权利要求1所述的检测快速火炮类微弱目标的方法,其特征在于:在宣判检测 结果的同时给出目标状态估计值,利用动态规划算法K帧数据积累后的H个值函数数据,取 出最大值,:)与第二虚警门限比较,若小于第二门限,则宣判没有目标,若大 于第二门限,则宣判有目标,同时根据该最大值在值函数中坐标从目标运动状态矩阵Sf中 提取目标运动轨迹和加速度,目标速度估计值为J= (11-1) ·Sv。
【文档编号】G01S7/41GK104459661SQ201410515775
【公开日】2015年3月25日 申请日期:2014年9月29日 优先权日:2014年9月29日
【发明者】帅晓飞, 狄中泉, 田炜, 吴杰, 王宗全 申请人:零八一电子集团有限公司

  • 专利名称:利用液压和温度测量竖直位移的方法及装置的制作方法技术领域:本发明涉及用于检测及监测桥梁挠度、地面沉降、楼宇下沉和移动的位移检测和监测的 测量方法及装置,尤其是利用水平液面作为参考平面的自动竖直位移测量方法及装置。背景技术:检测桥梁
  • 专利名称:流态混凝土流动度测定仪的制作方法技术领域:本实用新型属于测定流态混凝土稠度的试验装置。随着超塑化剂及流态混凝土的应用,坍落度试验已不再能满足混凝土试验的要求,此时就必须用流动度试验来测定混凝土的稠度。目前我国尚没有这方面的试验标准
  • 专利名称:检验尿杯的制作方法技术领域:本实用新型属于医疗器具领域,具体涉及一种检验尿杯。技术背景医务工作中,取尿样査尿是化验室的常规检验项目,如尿常规检查,尿妊娠检査,尿糖 测定等,都需要用尿杯盛尿,因此医院等机构尿杯的使用量非常大,目前常
  • 专利名称:使用一组新型低丰度人类血浆蛋白生物标记对肝纤维化进行临床诊断的制作方法技术领域:本申请总体上涉及使用一组抗体诊断肝纤维化或肝硬化的方法,所述抗体靶向一组丰度非常低的新型肝瘢痕化生物标记。这些新型蛋白还可用作肝炎、肝细胞癌(HCC)
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