研究了頻譜交疊和目標運動情況下的去斜調(diào)頻步進信號處理方法。在分析了寬帶去斜信號步進頻合成原理的基礎上,提出了一種頻譜交疊情況下的時域信號拼接算法和基于最小熵的速度補償算法,在一幀去斜調(diào)頻步進信號內(nèi)同時實現(xiàn)帶寬合成、高精度測速和目標尺寸估計。在跟蹤系統(tǒng)提供的引導速度附近小范圍內(nèi)搜索不同速度補償值對應的合成高分辨距離像波形熵,以最小熵對應的速度為目標速度估計,采用該速度對回波進行速度補償實現(xiàn)帶寬合成并提取目標徑向尺寸。仿真分析表明,文中提出的算法效果優(yōu)異,性能穩(wěn)健,可同時完成去斜步進頻信號帶寬合成及高精度測速、尺寸估計等目標參數(shù)測量,非常適合于目標識別等實際應用。 

【文章來源】：現(xiàn)代雷達. 2020,42(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【圖文】：

頻交疊情況下去斜調(diào)頻步進信號合成示意圖

去斜調(diào)頻步進信號合成高分辨處理流程

在上述仿真條件下,去斜參考距離取為目標初始距離+6.7 m,并在一幀步進頻信號內(nèi)保持不變,回波無噪聲,采用最小熵速度補償算法在引導速度(3 005 m/s)附近±30 m/s范圍內(nèi)以0.5 m/s的步長進行搜索,脈壓時采用海明加權(quán)(下同),得到的處理結(jié)果如圖3所示,其中圖3a)表示子脈沖對應的低分辨距離像,圖3b)表示速度補償前的合成高分辨距離像,圖3c)表示速度補償后的合成高分辨距離像,圖3d)表示速度-波形熵曲線。其中速度-波形熵曲線圖中出現(xiàn)了兩個局部極小值,這是因為在速度搜索范圍內(nèi),不同速度引起的相位誤差具有或接近有360°的相位差,因此得到的補償效果相同或接近,在該情況下采用最小熵對應的速度進行速度補償?shù)玫降暮铣筛叻直婢嚯x像依然是最優(yōu)的,其速度估計也是準確的。本次仿真所得速度估計為3 000 m/s,尺寸估計為8.25 m,可見本算法可獲得高質(zhì)量合成高分辨距離像,同時還能提供精確的目標速度與尺寸測量信息。3.3 噪聲影響分析

【參考文獻】：
期刊論文
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