為了實現(xiàn)雷達對空中飛行的弱小目標的探測,我們一般采用增加雷達照射時間的方法來提高雷達信號回波的信號與噪聲的比值。而雷達照射時間的增長意味著積累回波脈沖數(shù)的增加,這有利于提高雷達對于微弱目標的檢測能力。而保留目標相位信息并對其加以利用的相參積累是顯著提高雷達回波信號噪聲之比的常用手法。然而,隨著具有高速高機動性飛行目標的不斷出現(xiàn),距離徙動和多普勒徙動這兩種現(xiàn)象會嚴重的導致雷達回波積累增益的降低,進而降低雷達的探測性能。傳統(tǒng)的動目標檢測算法由于無法校正距離走動與多普勒走動而失效。本文針對上述的問題,研究了具有距離校正與多普勒相位補償能力的高速目標長時間相參積累算法,按照目標回波模型的不同,本論文主要工作和貢獻可分為以下幾個部分:1、針對線性距離走動勻加速運動目標,本文研究了具備有一階距離走動校正能力的基于修正的坐標軸旋轉(zhuǎn)變換與分數(shù)階傅立葉變換（MAR-FrFT）和基于Keystone變換和高階模糊函數(shù)（KTHAF）的相參積累算法,進而完成了對這類目標信號回波的相參積累與參數(shù)估計。針對雷達探測區(qū)域內(nèi)存在多個目標的場景,研究了兩種具有能夠處理多目標場景能力的基于潔凈（CLEAN）處理的相參積累... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：130 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.1 徑向勻速運動目標長時間相參積累算法
        1.2.2 徑向勻加速運動目標長時間相參積累算法
        1.2.3 徑向變加速運動目標長時間相參積累算法
    1.3 本文的主要內(nèi)容與章節(jié)安排
第2章 勻加速運動目標長時間相參積累算法
    2.1 勻加速運動目標回波模型
    2.2 MAR-FRFT相參積累算法
        2.2.1 離散化脈壓信號模型
        2.2.2 AR算法原理
        2.2.3 IAR算法原理
        2.2.4 MAR算法原理
        2.2.5 FrFT積累
        2.2.6 仿真實驗
    2.3 KTHAF相參積累算法
        2.3.1 Keystone變換
        2.3.2 HAF積累
        2.3.3 交叉項分析
        2.3.4 變尺度因子的選擇
        2.3.5 仿真實驗
    2.4 基于修正CLEAN處理的多目標相參積累算法
        2.4.1 算法流程
        2.4.2 仿真實驗
    2.5 RLUD相參積累算法
        2.5.1 RFT算法
        2.5.2 LVD算法
        2.5.3 RLVD算法
        2.5.4 仿真實驗
    2.6 KTMFP相參積累算法
        2.6.1 Keystone變換
        2.6.2 MFP積累
        2.6.3 仿真實驗
    2.7 算法比較
        2.7.1 計算復雜度分析
        2.7.2 目標檢測性能分析
    2.8 本章小結
第3章 變加速運動目標長時間相參積累算法
    3.1 變加速運動目標回波模型
    3.2 KTGDP相參積累算法
        3.2.1 Keystone變換
        3.2.2 GDP相位補償
        3.2.3 FFT完成積累
        3.2.4 仿真實驗
    3.3 KTCPF相參積累算法
        3.3.1 CPF參數(shù)估計
        3.3.2 仿真實驗
    3.4 KTCIGCPF相參積累算法
        3.4.1 CIGCPF參數(shù)估計
        3.4.2 CICPF參數(shù)估計
        3.4.3 仿真實驗
    3.5 GKTGDP相參積累算法
        3.5.1 三階距離走動校正
        3.5.2 二階距離走動校正
        3.5.3 線性距離走動校正
        3.5.4 FFT積累
        3.5.5 校正過程中的跨距離單元數(shù)
        3.5.6 仿真實驗
    3.6 迭代ACCF相參積累算法
        3.6.1 第一次ACCF操作
        3.6.2 第二次ACCF操作
        3.6.3 徑向速度估計
        3.6.4 估計精度分析
        3.6.5 仿真實驗
    3.7 算法比較
        3.7.1 計算復雜度分析
        3.7.2 積累增益對比
        3.7.3 檢測性能分析
    3.8 本章小結
第4章 高階機動目標長時間相參積累算法
    4.1 高階機動目標回波模型
    4.2 GRFT相參積累算法
        4.2.1 算法描述
        4.2.2 仿真實驗
    4.3 TRT-SGRFT相參積累算法
        4.3.1 TRT操作
        4.3.2 第一次SGRFT操作
        4.3.3 第二次SGRFT操作
        4.3.4 信噪比損失分析
        4.3.5 交叉項分析
        4.3.6 仿真實驗
    4.4 算法比較
        4.4.1 計算復雜度分析
        4.4.2 運動參數(shù)估計性能分析
        4.4.3 目標檢測性能分析
    4.5 本章小結
第5章 總結與展望
    5.1 全文總結
    5.2 工作展望
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于K-鄰相關與RFT的長時間積累算法[J]. 陳昆,汪文英,桂佑林.  現(xiàn)代雷達. 2016(10)
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[9]星載雷達弱目標長時間積累算法研究[J]. 位寅生,許諾,侯穎輝.  系統(tǒng)工程與電子技術. 2007(10)
[10]雷達隱身與反隱身技術的發(fā)展與現(xiàn)狀[J]. 楊紅娟.  火控雷達技術. 2002(02)

博士論文
[1]極區(qū)地基雷達電離層特性和弱小目標測量[D]. 金旺.西安電子科技大學 2013

碩士論文
[1]高速運動目標檢測算法研究[D]. 于小龍.南京理工大學 2014



本文編號：3044327