本文關(guān)鍵詞：雷達(dá)信號檢測與解距離模糊技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)　出處：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：PD雷達(dá)是一種全相參體制的雷達(dá),在現(xiàn)代雷達(dá)體系中占有非常重要的地位,它利用較高的積累脈沖數(shù)來提高信噪比,提高雷達(dá)的檢測效果。雷達(dá)接收到的回波中包含目標(biāo)回波、噪聲和雜波等,檢測的任務(wù)是將目標(biāo)從雜波中區(qū)分出來,并獲得目標(biāo)的距離、速度等信息。雷達(dá)檢測系統(tǒng)通常包含MTI、MTD、恒虛警檢測、脈沖積累、噪聲檢測、解距離模糊等部分。恒虛警檢測根據(jù)雜波背景的變化提供一個(gè)自適應(yīng)的檢測閾值使虛警率維持相對恒定。常見雜波背景的分類有瑞利分布模型、對數(shù)正態(tài)分布模型、韋布爾分布模型、K分布模型等,他們從不同的擦地角和分辨率對草地、樹木、建筑物、雨雪、海浪等雜波進(jìn)行模擬。本文對瑞利雜波背景下的均值類算法、有序統(tǒng)計(jì)類算法進(jìn)行研究,對這些算法在雜波邊緣、多目標(biāo)環(huán)境等表現(xiàn)出的不同檢測性能及恒虛警損失進(jìn)行研究。在PD雷達(dá)中,當(dāng)采用較高的脈沖重復(fù)頻率時(shí)會造成距離模糊,通常利用不同重復(fù)頻率的脈沖信號對目標(biāo)真實(shí)距離進(jìn)行求解。首先利用目標(biāo)在不同的重復(fù)周期上的視在距離構(gòu)成同余方程組,當(dāng)每個(gè)重復(fù)周期對應(yīng)的最大不模糊距離之間是兩兩既約的整數(shù)時(shí),可以求得目標(biāo)的唯一實(shí)際距離。一般情況下,對目標(biāo)真實(shí)距離的求解可以從三個(gè)方面進(jìn)行:一是孫子定理法;二是排列所有的可能值尋找最佳重合點(diǎn);三是假定目標(biāo)再對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。本文對在工程中常用的一維集法、余差查表法等解模糊算法進(jìn)行研究,并對他們的計(jì)算復(fù)雜度和冗余性進(jìn)行分析,最后根據(jù)FPGA實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn),提供了一種將方差值制成表格的方法,減少了解模糊過程中的計(jì)算量,并提高了測量誤差的冗余性。本文的最后一部分講述了在某實(shí)際雷達(dá)系統(tǒng)中基于FPGA的檢測流程的實(shí)現(xiàn)。利用FPGA來實(shí)現(xiàn)恒虛警檢測過程可以實(shí)現(xiàn)MTD的多個(gè)通道上的數(shù)據(jù)并行處理,與DSP相比節(jié)省了時(shí)間,可以實(shí)現(xiàn)流水操作;而用FPGA實(shí)現(xiàn)改進(jìn)的一維集算法,省去了對所有可能值排序的過程,將所有誤差的可能情況制成表格后也對計(jì)算過程大大簡化,提高了整個(gè)檢測流程的效率;通過對實(shí)際回波數(shù)據(jù)的分析,在實(shí)際檢測流程中采取門限細(xì)化的方法,提高了檢測效果。
[Abstract]:PD radar is a kind of coherent radar, which plays a very important role in modern radar system. It makes use of higher accumulated pulse number to improve the signal-to-noise ratio (SNR). Radar echo includes target echo noise clutter and so on. The task of detection is to distinguish the target from the clutter and to obtain the distance of the target. Speed and other information. Radar detection systems usually include MTI MTD, CFAR detection, pulse accumulation, noise detection. CFAR detection provides an adaptive detection threshold to keep the false alarm rate relatively constant according to the variation of clutter background. The classification of common clutter background has Rayleigh distribution model. Logarithmic normal distribution models, Weibull distribution models, K distribution models, etc., from different erasing angles and resolutions to grasslands, trees, buildings, rain and snow. In this paper, we study the mean class algorithms and ordered statistical algorithms in Rayleigh clutter background, and study these algorithms on the edge of clutter. The different detection performance and CFAR loss of multi-target environment are studied. In PD radar, the range will be blurred when the pulse repetition frequency is high. The real distance of the target is usually solved by the pulse signal of different repetition frequency. Firstly, the apparent distance of the target in different repetition period is used to form the congruence equations. When the maximum nonfuzzy distance corresponding to each repetition period is a pairwise reduced integer, the unique actual distance of the target can be obtained. The solution of the real distance of the target can be carried out from three aspects: the first is the Sun Tzu Theorem method; The second is to arrange all the possible values to find the best coincidence point; The third is to assume that the target is tracked again. In this paper, the common methods of one-dimensional set method, residual error lookup table and other fuzzy algorithms are studied, and their computational complexity and redundancy are analyzed. Finally, according to the characteristics of FPGA implementation, a method of making the square difference into a table is provided to reduce the amount of calculation in the process of understanding ambiguity. The last part of this paper describes the realization of the detection flow based on FPGA in a real radar system. Using FPGA to realize the CFAR detection process can realize MT. Data on multiple channels of D are processed in parallel. Compared with DSP, it saves time and realizes income operation. Using FPGA to implement the improved one-dimensional set algorithm, the process of sorting all possible values is eliminated, and the calculation process is greatly simplified after all possible errors are made into tables. Improve the efficiency of the whole detection process; Through the analysis of the actual echo data, the method of threshold thinning is adopted in the actual detection flow, and the detection effect is improved.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN957.51

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本文編號：1440902