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    雷达信号处理PPT电子教案第五讲 雷达信号的相参检测和处理.ppt

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    雷达信号处理PPT电子教案第五讲 雷达信号的相参检测和处理.ppt

    第五讲 雷达信号的相参检测和处理,1.引言一、使用非相参处理的缺点二、相参处理的原理和发展三、相参处理的几个问题2.MTI一、分类二、MTI改善因子及参差MTI的频率响应(一)MTI的改善因子(二)参差MTI的频率响应特性(三)参差MTI的权系数设计3MTI处理对改善因子和信噪比的损失一、I上限二.、MTI处理损失,第五讲 雷达信号的相参检测和处理,1.引言一、非相参处理的缺点仅使用幅度信息,失去了相位信息!不能区分目标的运动方向。,信号的矢量表示方法,不能通过时域积累改善信杂比,因杂波相关时间击中数时间对S/N的改善有限,当N=100;S/N的改善约为10dB。即使能获得独立杂波样本,S/C改善也难达到要求。如海杂波,相关时间1020ms,当采样间隔1020ms时,为独立样本。积累1s,有 50100个样本,S/C改善 10dB,远不满足要求。因输入S/C为-20-50dB。,1.引言,1.引言,二、相参处理的原理和发展同时利用幅度和相位信息本质上属频域处理,固定目标,fd=0,f=0,处于零频单根谱线;杂波(地、海),fd约等于0,f 0,处于零频或低频有一定谱宽的信号;气象、箔条杂波,fd较高,f 0;动目标信号,fd较高(0 fr任意),f 0(可近似认为f 0)。,1.引言,相参雷达中:,不同目标信号的频谱特性,下图表示了固定目标(杂波)和动目标频谱特性相参检波处理,可获得fd 信息,1.引言,1.引言,1.引言,动目标处理:MTI和MTDMTI一次对消 频率响应为梳状滤波器,凹口在fr整数倍处,1.引言,缺点:凹口太窄过滤带太缓通带太窄所以杂波抑制差,动目标损失大。,改进:多次对消,或反馈型MTI,1.引言,发展:水银延迟线 如CPS-5D,我国64年581雷达,清华的403MTI,S/C改善1820 dB。熔融石英延迟线(60年代)移位寄存器(70年代)RAM延迟线(80年代初)MTI指标25dB80年代以后,出现MTD,AMTI,AMTD,SMTD等。,1.引言,1.引言,三 相参处理中的几个问题(一)指标 改善因子-信号平均增益,-杂波抑制比,改善因子-IS/N NA-噪声抑制比杂波中可见度-SCV信、杂重叠;经处理仍能以一定PF和PD 检测动目标时的(C/S)in=SCV工程计算 SCV=I s/c-6dB,1.引言,动目标处理损失-L动目标谱落在凹口或过渡带处时造成信号损失 理想 fd=0fr时,=1,实际:定义:,1.引言,(二)双通道(I,Q)处理的优点可克服盲相可区分fd(证)单通道 可见fd输出均一样,不能分辨目标运动方向!,1.引言,盲速和盲相,信号的矢量表示方法(I、Q双通道表示方法),双通道:,1.引言,同样,1.引言,则有当为d时因此,当为正d时,X(t)和Y(t)差90;当为-d时,X(t)和Y(t)差270。因此,可区分 d 了。,1.引言,能保留相对中频L的非对称频谱特性,1.引言,实窄带带通信号的复包络表示方法,复包络,调制信号,实信号,下变频,单通道:,1.引言,1.引言,正交双通道相参处理该式频谱保留了中频谱中非对称形式,1.引言,*该结论的意义:可利用Kalmus滤波器检测杂波中慢目标,正负频率部分绝对值相减消除杂波,保留目标。,1.引言,相参检测和处理,MTI/MTD,2.MTI,2.MTI,在同一距离单元上成组或滑动处理,注意这里不需要形成局部的判断0/1,直接在原数据上进行相参处理,2.MTI,本质为一低阻,高通滤波器分类(一)非递归形MTI滤波器(FIR),Advanced radar techniques and systems,Gaspare Galati,第6章,茅于海,,(二)递归型,2.MTI,(三)混合型,2.MTI,MTI滤波器,非递归型有:一次对消,2.MTI,2)二次对消当 K=2时,还有多次对消MTI滤波器,2.MTI,一次和二次对消器的比较,混合型有,2.MTI,一个极点 一个零点,2.MTI,MTI频率响应的评价:凹口越深越好;过渡带越陡越好;通带应尽量平坦和宽。,2.MTI,二 MTI改善因子及参差MTI的频率响应(一)MTI的改善因子等重频情况 令采样间隔为ti,i=1,2,N,t1=0。即t1=T1=0,t2=tN=Tr,各采样点相对t1的时延为,2.MTI,MTI的加权矢量W为(FIR):MTI频率响应为:,2.MTI,其中,,MTI改善因子的计算公式:,则MTI的增益为:,R矩阵的对角线元素为1,该矩阵为Hermit矩阵。,平均增益为:,2.MTI,即得到了信号的平均增益。,设杂波由多种杂波组成,功率谱为:,可能包含各种杂波类型。,改善因子为:,2.MTI,和杂波的自相关函数有什么关系?,其中,2.MTI,杂波自相关矩阵的第ij个元素,其中,令杂波相关矩阵为C=Cij,Cij代表用杂波功率归一化后的C的元素上式基于相关阵各元素与功率谱间互为傅立叶变换,且 为输入杂波功率。,2.MTI,所以,有:,对相关阵C,有以下关系:和W0为相关阵C的特征值和相应的特征向量。令当=min时,而与min相对应的W0,即为最佳加权矢量,2.MTI,总结 设计Wopt和求Imax的步骤为:构造杂波协方差阵C特征分解得找与min相对应的W0PT求得,2.MTI,(二)参差MTI的频应特性 为克服等频状态下的盲速,采用重频参差技术,可将速度响应的零点推出几倍马赫之外。1、等重频时N阶MTI的加权系数为Wn,n=1,2,N则系统冲击响应为:,2.MTI,MTI的速度响应为:其中V为目标的径向速度此|H(V)|为周期性函数,在fr整数倍相对应的速度处将为零,2.MTI,例:雷达工作频率3GHz,波长为0.1m,2、参差重频速度的响应设N个脉冲的相互间隔为:T1 T2,TN-1,即第k个和第k-1个脉冲的间隔为Tk,则有冲击响应为:,2.MTI,则系统频率响应为:零点推出几马赫以外,2.MTI,(三)参差MTI权系数设计 参差使I下降,权系数设计的目标是使参差MTI的改善因子I非参差MTI的I。两种设计方法:1、权系数修正法(前提:非参差MTI权值已知,参差间隔Tn已知)令非参差MTI最佳权为 频率响应为,2.MTI,参差时,设第n个脉冲发射时刻为Tn,时变加权系数为hn。则参差MTI的频应为:令在杂波中心附近范围内,参差和非参差MTI频率响应模的平方相等,则可保证两者I相等,即:其中f0为杂波中心频率,2.MTI,注意这里和前面的Tn不同,当f0=0时,将上式在零点做泰勒展开:,2.MTI,其中:,同样,有:,令:,则可以得到N-1个方程。,则可以解得系数hn。,进一步可以得到方程组:,f00时,由(2)式可得:将hn代入上式,就可以得出杂波谱中心不在零频处的参差MTI的时变加权系数,2.MTI,总结:参差MTI设计步骤如下,(1)设计凹口中心在零频的非参差MTI的最佳权系数。(2)解式(3)求出凹口中心在零频处MTI的时变加权系数。(3)当凹口中心非零时(即杂波中心非零时),由式(4)可得出相应的时变加权系数。,注:权系数修正法只适用于单杂波环境,当多杂波存在时,可采用特征向量法直接设计。,2.MTI,2特征向量法:这是已知参差码时的最佳权系数直接设计法,设计准则是对已知模型的杂波,平均改善因子最大。,设 为参差时变加权,n=0,1,2,N-1.则频率响应为,2.MTI,杂波功率谱为:杂波相关阵为,2.MTI,改善因子:所以求解权系数w,变为求解矩阵C的最小特征值所对应的特征向量。当 时,2.MTI,例:设计6脉冲MTI能抗地杂波和中心在-50HZ+150HZ范围内的气象杂波杂波模型:地杂波高斯谱,=4HZ,强度=60dB.气象杂波高斯谱,=13HZ,中心分别在-50HZ,50HZ,100HZ,150HZ,强度分别为 40dB,30dB,30dB,40dB。,2.MTI,地杂波(f=0处)有深凹口气象杂波区,从-50HZ+150HZ有一个200HZ宽的凹口通带内波纹很小,2.MTI,下面两表为设计的三和六脉冲MTI的改善因子,表1,三脉冲MTI,2.MTI,表2,六脉冲MTI,fr=657HZ 可见,参差时,不进行权系数修正,I损失大,2.MTI,参差比选择的原则:使MTI速度响应的第一盲速目标最大速度 速度响应通带内应尽量平坦(波纹小),2.MTI,3MTI处理对改善因子和信噪比的损失,一、I上限:受A/D和系统噪声的限制令A/D的量化误差为,信号在A/D输入,输出分别为SD 和SA,则:SA=SD+,=2-b(b为A/D有效位数)设为均匀分布的白噪声:因 理想情况:,则令 Ci=1(归一化)Co=0(理想情况杂波全部被抑制)2为A/D量化噪声的功率,3MTI处理对改善因子和信噪比的损失,表1 b与 的关系,实际上:因,Co0.因此,接收机和系统其它噪声也会限制I。,3MTI处理对改善因子和信噪比的损失,设系统总噪声为,调整增益,使,(即系统最小方差=A/D最小量化间隔),因此系统噪声和A/D量化误差两者对I的限制为:,表2,与b的关系,3MTI处理对改善因子的限制和信噪比的损失,二.MTI处理损失由有限字长造成 模型:,3MTI处理对改善因子和信噪比的损失,MTI处理有限字长为bm,截尾噪声为:MTI输入端口噪声为:将MTI处理增加的噪声,折合到MTI输入端,其噪声等效增大了,其中为MTI平均增益。,3MTI处理对改善因子和信噪比的损失,所以LMTI为:,3MTI处理对改善因子和信噪比的损失,例:A/D为12bits,MTI用12位字长运算 随着MTI字长,如MTI采用浮点运算,可忽略。,3MTI处理对改善因子和信噪比的损失,The End!Thank You!,

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