一種無源雷達高速機動目標檢測新方法

楊宇翔 同武勤 熊瑾煜

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一種無源雷達高速機動目標檢測新方法

楊宇翔*同武勤 熊瑾煜

(西南電子電信技術研究所 成都 610041)

針對無源雷達中高速機動目標在積累時間內出現距離和多普勒徙動，導致檢測性能惡化的問題。該文建立了目標信號模型，提出一種基于Keystone變換結合傅里葉變換分段計算的高速機動目標檢測方法，通過信號重疊分段劃分快時間和慢時間，利用Keystone變換校正徑向速度差的距離徙動，再對慢時間進行二次分段，并結合傅里葉變換的分段計算完成徑向加速度差的距離和多普勒徙動校正，實現信號相參積累和目標檢測。仿真和實測數據結果驗證了該方法的有效性。

無源雷達；目標檢測；相參積累；機動運動；Keystone變換

1 引言

無源雷達具有配置靈活，隱蔽性強等優點，受到廣泛關注。當目標距離較遠時，信號信噪比較低，可通過延長積累時間增加信號能量，但對于高速機動目標，隨著時間增加將出現距離和多普勒徙動，造成能量分散，導致檢測性能惡化。

針對此問題，文獻[1]分析了目標機動導致的時/頻差參數時變問題，但并未深入研究距離和多普勒徙動的快速校正方法；文獻[2,3]利用Keystone變換校正徑向速度距離徙動，但未考慮目標機動性，僅適用于勻速目標；文獻[4-6]雖在信號模型中引入了加速度，并基于Keystone變換和時頻變換分別校正了距離和多普勒徙動，但其忽略了加速度引起的距離彎曲及速度距離徙動校正時在加速度指數項新引入的快時間頻率和慢時間的耦合關系。

此外，關于機動目標徙動校正技術，在脈沖雷達微弱目標檢測與雷達運動目標成像中已存在大量研究。文獻[7-9]先完成距離徙動校正，再利用時頻變換估計目標加速度，進而完成多普勒徙動補償，但其同樣未考慮加速度在距離徙動校正前后均存在的距離彎曲現象；文獻[10,11]利用廣義二階Keystone變換校正加速度距離彎曲，再通過一個單元數據以時間頻率變換估計調頻率并完成補償，然后由二階Keystone變換校正殘余距離徙動，但一次Keystone變換后，距離徙動仍然明顯，調頻率難以估計；文獻[12,13]利用線性調頻信號的駐相原理，在距離-多普勒2維頻率域構造補償函數，同時消除徑向速度和加速度的距離徙動影響，但對于其它信號類型卻并不適用；文獻[14,15]先基于Keystone變換完成速度距離徙動校正，再構造由快時間頻率和加速度組成的二次相位補償函數，校正加速度的距離和多普勒徙動，但其需在加速度搜索過程中反復計算2維傅里葉變換，復雜度高，應用受限。

對此，本文提出一種基于Keystone變換結合傅里葉變換分段計算的高速機動目標檢測方法，通過信號重疊分段劃分快時間和慢時間，利用Keystone變換校正速度差引起的距離徙動，然后在慢時間域進行二次分段，結合傅里葉變換的分段計算方法，校正加速度差的距離和多普勒徙動，實現相參積累。仿真和實測數據結果表明了該方法的有效性。

2 機動目標信號模型

圖1 目標與接收站幾何關系

故兩接收站的機動目標基帶信號模型為

可見，信號包絡和載頻將隨時間變化產生距離和多普勒徙動，直接積累將出現增益損失，需進行校正。

3 檢測方法

3.1 分段原理

圖2 分段示意圖

3.2 徑向速度差的距離徙動校正

沿快時間對式(4)所示兩路信號作傅里葉變換，變換至快時間頻率-慢時間域，可得各段匹配濾波結果

利用Keystone變換校正速度差的距離徙動，其本質為變量代換，設

3.3 徑向加速度差的距離和多普勒徙動校正

對式(10)在多普勒快時間域上作傅里葉變換：

根據式(8)累加式(13)所示各段頻譜，得快時間頻率-慢時間頻率域表達式。

對式(14)在快時間頻率域求逆傅里葉變換：

式(16)表明目標信號能量能夠有效積累。由于兩信號間多普勒頻差有限，對式(10)在多普勒快時間域作傅里葉變換時，利用Chirp-Z變換(Chirp-Z Transform, CZT)計算關注范圍內頻譜即可。

綜上，得加速度差目標函數為

3.4 檢測方法流程及運算量分析

圖3 檢測方法流程圖

4 仿真分析與實測數據驗證

4.1 仿真分析

仿真1 分析比較本文方法與傳統互模糊函數[16](CAF, Cross Ambiguity Function)方法和文獻[14]的二次相位補償法的運算量。圖4給出了3種方法運算量隨信號長度的變化曲線。

可見，由于本文方法在加速度差搜索過程中，僅需在第1次搜索時計算2維傅里葉變換，其余時刻則只計算快時間域的逆傅里葉變換，相比直接利用全部數據進行時頻2維相關的CAF方法和需反復計算2維傅里葉變換的二次相位補償法，其運算復雜度最低。仿真條件下，本文方法運算量約為CAF方法的25%，比二次相位補償法低50%。

圖4 運算量對比圖

圖5(a)是利用CAF方法直接處理的時頻2維結果，距離和多普勒均存在嚴重的徙動；圖5(b)是經Keystone變換(KT)方法校正了速度差距離徙動后的時頻2維圖，可見跨越的距離單元個數明顯降低，但加速度差引起的距離彎曲和多普勒徙動仍然十分明顯，并且Keystone變換改變了加速度差的距離曲方向；圖5(c)則是經文獻[7]的基于Keystone變換后，再利用Wigner-Ville變換實現調頻率估計與補償(KT+WV)方法的處理結果，可以看出多普勒徙動現象得到顯著改善，但加速度差的距離徙動仍然存在；圖5(d)是經本文方法處理后的結果，可見距離和多普勒徙動均得到了有效校正，實現了信號能量的相參積累。而經過校正后，圖5(c)，圖5(d)中仍存在的多普勒徙動現象，則是由于徑向距離差隨時間變化并非嚴格的勻加速運動所致。

4.2 實測數據驗證

利用小型寬波束天線組陣，形成寬空域覆蓋的接收天線陣。多個這樣的天線陣組網，可對過境低軌衛星無源定位，實現監測。下面主要就兩個天線陣組成無源雷達，對過境低軌衛星檢測的實測數據進行分析。

由于低軌衛星距離較遠，小型天線增益較低，接收信號功率遠低于噪聲功率，需通過長時積累實現目標檢測。同時，低軌衛星高速機動的特性，導致了距離和多普勒徙動的產生。下面給出UTC時間2013-11-21 13:23:52，針對編號28254的低軌衛星的一組實測數據結果，如圖6所示。其信號調制類型為BPSK, L波段，碼速率1599.61 kbps，采樣率2 MHz，積累時間4 s，低軌衛星在兩天線接收陣間產生的徑向速度差約4244.53 m/s，徑向加速度差約36.88 m/s2。

若不作徙動校正，增益損失十分嚴重，無法檢測到峰值；圖6(a)為利用KT+WV方法的處理結果，可見加速度差引起的距離徙動造成了峰值的展寬，增益出現了損失；圖6(b)為本文方法的處理結果，距離和多普勒徙動均得以校正，其峰值更加尖銳，相比KT+WV方法的信噪比提高了約2.78 dB，表明了算法的有效性。

圖5 幾種方法的時頻2維能量積累效果圖

圖6 實測數據處理結果

5 結束語

高速機動目標輻射源信號在長時間積累時將發生距離和多普勒徙動，影響相參積累效果，嚴重制約無源雷達對此類目標的檢測能力。本文提出的基于Keystone變換結合傅里葉變換分段計算的高速機動目標檢測方法，通過Keystone變換校正徑向速度差距離徙動，結合傅里葉變換的分段計算方法構造了加速度差的搜索目標函數，并通過相位補償和反向頻移方式補償加速度差引起的距離和多普勒徙動。該方法復雜度低，具有明顯的并行計算特征，能夠有效提高無源雷達探測中高速機動目標的檢測性能。

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楊宇翔： 男，1984年生，博士，研究方向為信號處理、無源定位.

同武勤： 男，1980年生，博士，研究方向為SAR/ISAR成像.

熊瑾煜： 男，1976年生，博士，研究方向為信號處理、目標檢測.

A Novel Algorithm for Detection of a ManeuveringTarget in Passive Radar

Yang Yu-xiang Tong Wu-qin Xiong Jin-yu

(,610041,)

For passive radar, the maneuvering target causes range cell migration and Doppler cell migration, leading to a detection ability loss. The signal model is established and a novel detection algorithm is proposed to solve the problem. Firstly, the fast and slow time domains are divided by the overlapping segment method and the Keystone transform is adopted in order to correct the range cell migration due to differential velocity. Then the signal is divided into segments second time in the slow time domain. Finally range cell migration and Doppler cell migration induced by differential acceleration are corrected by the segmentation implementation method of the Fourier transform to achieve long term coherent integration. Experiments based on simulated and practical signals verify the effectiveness of the proposed algorithm.

Passive radar; Target detection; Coherent integration; Maneuvering; Keystone transform

TN958.97

A

1009-5896(2014)12-3008-06

10.3724/SP.J.1146.2013.01984

楊宇翔 yyxfoever@163.com

2013-12-19收到，2014-05-06改回

國家863計劃項目(2013AA7074037B)資助課題