雷达信号处理PPT电子教案第三讲非相参积累的最优加权检测和起伏目标的非相参积累.ppt
非相参积累的最佳加权检测器 起伏目标的非相参检测,第三讲 主要内容,1 非相参脉冲串的似然比检测,NP准则：在允许一定虚警概率条件下，使漏警概率达到最小，或使检测概率达到最大。,优化函数（总错误函数）：,如果输入为：,则x(t)的概率分布密度函数为：,如果输入为：,则x(t)的概率分布密度函数为：,则根据观测空间的划分，虚警概率为：,检测概率为：,则总错误概率为：,则划分到H1的点应该满足：,则划分到H0的点应该满足：,即：,基于似然比的最佳检测系统,1 非相参脉冲串的似然比检测,一、单次信号的似然比检测 回波中频信号,1 非相参脉冲串的似然比检测,一、单次信号的似然比检测 回波复包络信号,离散化,1 非相参脉冲串的似然比检测,一、单次信号的似然比检测 噪声,1 非相参脉冲串的似然比检测,1 非相参脉冲串的似然比检测,1 非相参脉冲串的似然比检测,(1)式可转变为另一形式，这是因，为随机相位，02均匀分布,1 非相参脉冲串的似然比检测,二、脉冲串的似然比检测,1 非相参脉冲串的似然比检测,二、脉冲串的似然比检测,1 非相参脉冲串的似然比检测,二、脉冲串的似然比检测,1 非相参脉冲串的似然比检测,1、当 较小时，,判决式变为：,为天线方向图四次方调制，所以 为接收机平方律检波输出包络进行天线方向图四次方加权，达到最优性能。,1 非相参脉冲串的似然比检测,2、当 1 时，,为线性检波输出经天线二次方加权,判决式变为：,1 非相参脉冲串的似然比检测,3、实现：,2 双极点滤波器,一、原理：该滤波器的脉冲响应时间函数 近似为最佳加权,2 双极点滤波器,2 双极点滤波器,差分方程,Z变换,双极点为：,2 双极点滤波器,取，且，Z1,Z2为一对共轭极点，其响应最接近天线四次方加权,传递函数为：,2 双极点滤波器,由K1和K2得到：,2 双极点滤波器,H(Z)的反变换为滤波器的脉冲响应：,2 双极点滤波器,二、最佳K1，K2,代0入K1，K2中,由输出S/N最大，得K1和K2之最佳值,2 双极点滤波器,二、最佳K1，K2,2 双极点滤波器,搜索得(S/N)max时，=0.63，ndTr=2.2；令3dB波束内脉冲数为n，则：,2 双极点滤波器,表一、n，K1，K2，(S/N)o，(S/N)opt值,2 双极点滤波器,这里(S/N)o与(S/N)opt仅差0.15dB，这是由于 h(j)和 有微小差异造成。双极点滤波器可在模拟进行，省去A/D，但精确的K1、K2难实现。如用数字实现，K1、K2 应为12位精度较好,2 双极点滤波器,三、角精度过门限估计器测角法最大值估计器：Amax为输出幅度最大值时之角度,3 各种检测其性能比较,4 影响积累检测器性能的因素,一、幅度分层数的影响,当 A/D位数大于4位后，损失很小,4 影响积累检测器性能的因素,一、幅度分层数的影响,a为信噪比,为分层后信号中信息量与全部信息量之比；可见A/D4bits，损失极小。,4 影响积累检测器性能的因素,二、天线波束形状的影响,天线方向图函数 G()，高斯形，3dB夹角为0,信号：,4 影响积累检测器性能的因素,三、目标起伏的影响 1、起伏分类,（一）Swerling I 型（scan to scan）,4 影响积累检测器性能的因素,三、目标起伏的影响 1、起伏分类,（二）Swerling II 型（pulse to pulse）,4 影响积累检测器性能的因素,三、目标起伏的影响 1、起伏分类,（三）Swerling III 型（scan to scan）,4 影响积累检测器性能的因素,三、目标起伏的影响 1、起伏分类,（四）Swerling IV 型（pulse to pulse）,4 影响积累检测器性能的因素,2、对PD的影响,非起伏单次检测概率,Swerling I 和 III：慢起伏，波束内脉冲相关，PD计算相同；多次scan，而计算平均,4 影响积累检测器性能的因素,2、对PD的影响,非起伏单次检测概率,Swerling II 和 IV：快起伏，单次检测的平均检测概率：,4 影响积累检测器性能的因素,结论：1)S/N 高时，I,III比II,IV 差4dB 2)起伏比非起伏差 28 dB,信噪比,5 起伏目标的非相参检测,一、引言 目标分类 非起伏信号回波包络 S=const.，噪声为Random 起伏信号回波包络 S和N 均为Random 起伏原因 RCS起伏：视角变1，RCS变化10dB；机头、机尾差3040dB.RCS随机 S随机 FA S随机,目标RCS变化,5 起伏目标的非相参检测,一、引言 起伏损失：达相同性能，起伏比非起伏所需增加的 信噪比，Lf 例：注：此处不考虑天线方向图调制,5 起伏目标的非相参检测,二、目标起伏类型 Swerling四种起伏模型 慢 快指数模型 I II模型 III IV P0 为输入信号噪声功率比 无起伏 Swerling 0 型 理想模型,5 起伏目标的非相参检测,三、起伏目标条件下非相参积累器的检测性能模型,采用直接相加的线性积累器,5 起伏目标的非相参检测,1、Swerling 0 型（不起伏）v的分布,5 起伏目标的非相参检测,1、Serling 0 型 v的分布,5 起伏目标的非相参检测,5 起伏目标的非相参检测,v的特征函数 v(t)为,5 起伏目标的非相参检测,v的特征函数 v(t)为,代入v的表达式,如果是非独立的随机变量，这里应该是什么？,5 起伏目标的非相参检测,v的特征函数 v(t)为,5 起伏目标的非相参检测,vN的分布,5 起伏目标的非相参检测,2、当起伏时 P起伏 x起伏（相同）Swerling I 型：,同一扫描(波束内),N个信号非起伏,VN(t)满足(3-1)式。扫描间起伏，则计算特征函数的平均值：,5 起伏目标的非相参检测,2、当起伏时 P起伏 x起伏（相同）Swerling I 型：,则v的概率密度函数为：,不完全Gamma函数,5 起伏目标的非相参检测,5 起伏目标的非相参检测,Swerling I型目标的检测概率和信噪比、非相参积累脉冲数N的关系，Pf=10-6。,5 起伏目标的非相参检测,Swerling II 型（快起伏）,单脉冲检波输出的平均特征函数,波束内N个脉冲的特征函数,单次检测的特征函数,5 起伏目标的非相参检测,Swerling II 型（快起伏）,反变换得：,5 起伏目标的非相参检测,Swerling III 型（慢起伏）,扫描间平均特征函数：,5 起伏目标的非相参检测,Swerling IV 型（快起伏）,脉冲间平均特征函数：,5 起伏目标的非相参检测,Swerling IV 型,5 起伏目标的非相参检测,5 起伏目标的非相参检测,5 起伏目标的非相参检测,1、对单次检测性能 pd0.3 起伏性能恶化 pd0.3 起伏性能更好2、Lf与PF关系不大，当PF=10-210-14 时，Lf值不超过2dB,四、某些结论,5 起伏目标的非相参检测,3、各种起伏的比较PD0.3时，I,III损失比II,IV大；PD 0.3时，III比I好，IV比II好PD 0.3时，情况反之,n=10,Pf=10-8,5 起伏目标的非相参检测,随N的增加，快起伏性能上升，当N100后，快起伏与0型几乎相同。,5 起伏目标的非相参检测,积累后，快起伏比慢起伏好的原因,5 起伏目标的非相参检测,积累后，快起伏比慢起伏好的原因 起伏回波等效于非起伏目标加有色噪声 积累器相当于低通滤波器（虚线）慢起伏噪声部分频谱为低频分量，不能被积累消除 快起伏噪声部分频谱多为高频分量，积累可消除大部分 因此，将回波从慢起伏快起伏（如捷变频），可改善检测性能,5 起伏目标的非相参检测,五、起伏目标的双门限检测（一）PD,1、Swerling 0 型,5 起伏目标的非相参检测,五、起伏目标的双门限检测（一）PD,2、Swerling I 型,5 起伏目标的非相参检测,五、起伏目标的双门限检测（一）PD,3、Swerling II 型,*同样可得Swerling III,IV型的PD。,5 起伏目标的非相参检测,五、起伏目标的双门限检测（二）最佳门限 步骤：给N,PF,PD，选定一个m，得到Ps，Pf和Yb，进一步可以得到 变化m，算出相应的 找出对应的 之m，即为mopt,5 起伏目标的非相参检测,五、起伏目标的双门限检测（三）某些结论 无起伏和慢起伏时，mopt相同，1.5 快起伏时，mopt 0.2035N，当N1时 N较大时，快起伏之Lf1dB，慢起伏之 Lf8.8dB(PD=0.9,PF=10)线性积累比双门限（或滑窗）积累要好约12dB,
