發(fā)布時(shí)間：2018-04-19 00:25

  本文選題：雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測 + 長時(shí)間積累�。� 參考：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：現(xiàn)代雷達(dá)檢測面臨著各種威脅和和挑戰(zhàn),弱小目標(biāo)的檢測是現(xiàn)代雷達(dá)信號(hào)處理中的一項(xiàng)重要任務(wù)。目前針對(duì)微弱目標(biāo)的檢測,人們通常采用長時(shí)間積累算法進(jìn)行相參積累,檢測前跟蹤算法進(jìn)行非相參積累來提高信噪比。本文圍繞微弱目標(biāo)檢測問題,分別對(duì)這兩種方法進(jìn)行研究。針對(duì)長時(shí)間積累過程中產(chǎn)生的距離徙動(dòng)和多普勒走動(dòng)問題,提出一種基于頻域校正的快速長時(shí)間積累算法。通過將頻域脈壓信號(hào)分別乘以關(guān)于速度估計(jì)值和加速度估計(jì)值的補(bǔ)償因子來實(shí)現(xiàn)包絡(luò)補(bǔ)償和多普勒補(bǔ)償,其中加速度的估計(jì)通過Radon-Ambiguity變換法(RAT)實(shí)現(xiàn),速度的估計(jì)通過選取計(jì)算量小的代價(jià)函數(shù)搜索實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在與現(xiàn)有算法檢測性能相當(dāng)?shù)耐瑫r(shí),計(jì)算量大大減少。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法存在的重要性函數(shù)的選取以及進(jìn)行重采樣以后粒子多樣性喪失導(dǎo)致的樣本枯竭問題,提出一種基于進(jìn)化裂變的粒子濾波算法,該算法采用UKF產(chǎn)生重要性函數(shù),對(duì)粒子進(jìn)行裂變增強(qiáng)粒子多樣性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法得到的軌跡與傳統(tǒng)算法相比更接近真實(shí)的軌跡,精度更高。最后,本文對(duì)幾種常見的單脈沖檢測器在不同條件下的檢測性能進(jìn)行研究。
[Abstract]:Modern radar detection is faced with various threats and challenges. The detection of small and weak targets is an important task in modern radar signal processing.At present, for weak target detection, people usually use long time accumulation algorithm for coherent accumulation, and pre-detection tracking algorithm for non-coherent accumulation to improve signal-to-noise ratio (SNR).In this paper, the two methods are studied around the problem of weak target detection.Aiming at the range migration and Doppler migration during long time accumulation, a fast long time accumulation algorithm based on frequency domain correction is proposed.The envelope compensation and Doppler compensation are realized by multiplying the frequency domain pulse compression signal by the compensation factors about the velocity and acceleration estimates respectively, in which the acceleration estimation is realized by the Radon-Ambiguity transform method.The speed estimation is realized by selecting a cost function with low computational complexity.The experimental results show that the proposed algorithm has the same detection performance as the existing algorithms and greatly reduces the computational complexity.A particle filter algorithm based on evolutionary fission is proposed to select the importance function of the standard particle filter algorithm and to solve the problem of sample depletion caused by the loss of particle diversity after resampling.In this algorithm, the importance function is generated by UKF, and the particle diversity is enhanced by fission.The experimental results show that the trajectory obtained by the improved algorithm is closer to the real trajectory and the accuracy is higher than that of the traditional algorithm.Finally, the detection performance of several common monopulse detectors under different conditions is studied.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN957.51

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本文編號(hào)：1770776