相参脉冲串多普勒频率变化率估计算法

第18卷 第6期 太赫兹科学与电子信息学报Vo1.18，No.6 2020年12月 Journal of Terahertz Science and Electronic Information Technology Dec.，2020 文章编号：2095-4980(2020)06-1003-07分布式相参雷达多脉冲积累相参参数估计方法王雪琦，涂刚毅，吴少鹏(中国船舶重工集团公司第七二四研究所，江苏南京 211106)摘 要：分布式相参雷达(DCAR)是目前国内外雷达领域的重要研究方向，精确的参数估计是实现其良好相参性能的前提和核心。

基于动目标模型，提出一种基于多脉冲积累的相参参数估计方法。

该方法通过对多脉冲信号进行快、慢时间匹配滤波处理，实现多脉冲相参积累；再利用互相关法进行相参参数估计。

仿真分析对比了不同脉冲个数和不同输入信噪比下的参数估计性能和相参性能，仿真结果表明，该方法具有可行性，且可以有效提高低信噪比情况下的参数估计性能和相参性能。

关键词：分布式相参；参数估计；动目标；多脉冲积累中图分类号：TN957.51文献标志码：A doi：10.11805/TKYDA2019182Coherent parameters estimation method for distributed coherent radarbased on multi-pulse accumulationWANG Xueqi，TU Gangyi，WU Shaopeng(No.724 Research Institute of CSIC，Nanjing Jiangshu 211106，China)Abstract：Distributed Coherent Aperture Radar(DCAR) is an important research direction in the field of radar at home and abroad. Accurate parameter estimation is the premise and core of good coherenceperformance. Based on the moving target model, a coherent parameter estimation method based onmulti-pulse accumulation is proposed. The method performs fast-time and slow-time match filtering formulti-pulse signals, and obtains the results of multi-pulse coherent accumulation. Then thecross-correlation method is utilized to estimate the coherent parameters. The performance of parameterestimation and correlation under different numbers of pulses and different input signal-to-noise ratios arecompared by simulation analysis. The simulation results show that the method is feasible and caneffectively improve the performance of parameter estimation and coherence in low signal-to-noise ratio.Keywords：distributed coherence；parameter estimation；moving target；multi-pulse accumulation分布式相参雷达(DCAR)因具有较好的探测性能、高角度分辨力、灵活性和机动性等一系列技术优势而成为目前国内外雷达领域研究热点[1-5]。

相参脉冲串多普勒频率变化率估计算法
张刚兵;刘渝;邓振淼
【期刊名称】《数据采集与处理》
【年(卷),期】2010(025)005
【摘要】给出了一种新的利用相参脉冲串进行多普勒频率变化率估计的算法,选取准最佳算法估计频率,减小了频率估计误差.对各脉冲进行脉内相关积累,将相参脉冲串变换成一个新的线性调频信号序列.该序列的样本点数是脉冲个数、采样间隔是脉冲重复周期、调频斜率是多普勒频率变化率、信噪比提高为输入信噪比的N倍(N是脉内采样点数).因此,可以在较低的信噪比条件下精确估计多普勒频率变化率.仿真结果表明,该算法能在比现有算法更低的信噪比条件下精确估计多普勒频率变化率,其性能接近相参脉冲串多普勒频率变化率估计的克拉美-罗限.
【总页数】5页(P560-564)
【作者】张刚兵;刘渝;邓振淼
【作者单位】南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京,210016;南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京,210016;南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京,210016
【正文语种】中文
【中图分类】TN973
【相关文献】
1.基于相位补偿的BPSK相参脉冲串信号多普勒频率变化率估计算法 [J], 李宏;秦玉亮;李彦鹏;王宏强;黎湘
2.基于FrFT的LFM相参脉冲信号多普勒频率变化率估计算法 [J], 李宏;秦玉亮;李彦鹏;王宏强;黎湘
3.一种PCM相参脉冲序列多普勒频率变化率估计算法 [J], 郁春来;万建伟;占荣辉
4.一种关于LFM相参脉冲信号多普勒频率变化率的估计算法 [J], 郁春来;万方;占荣辉;万建伟
5.LFM相参脉冲串多普勒频率变化率估计 [J], 陈曦;邓振淼;傅茂忠
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信号/数据处理一种脉冲群间多普勒频率变化率的估计算法3郁春来1,2,韩彦明3,万　方4,万建伟1(1.国防科学技术大学电子科学与工程学院,　长沙410073;　2.空军雷达学院信息对抗系,　武汉430019)(3.空军驻沪宁地区代表室,　南京210013;　4.空军雷达学院研究生管理大队,　武汉430019)【摘要】　提出了一种脉冲群间多普勒频率变化率估计算法,该算法利用离散傅里叶变换进行脉冲间相参积累,获得脉冲群的相对模糊频率,通过脉冲群间相对模糊频率差分获得多普勒频率变化率。

算法具有计算量小、多普勒频率变化率估计精度高的优点。

计算机仿真结果证明了算法的有效性。

【关键词】　单站无源定位与跟踪;脉冲群;相参积累;多普勒频率变化率中图分类号:T N953、T N957.2 文献标识码:AAn E sti m a ti on Algor ithm for Doppler F r equencyRa te2of2C han ge Between Pu lse Gr oupsY U Chun2lai1,2,HAN Y an2m ing3,WAG Fang4,WAN Jian2wei1(1.School of Electr onic Science and Engineering,N U DT,　Changs ha410073,China)(2.Depart m ent of I nf or m ati on Counter m easures,AFRA,　W uhan430019,China)(3.The A r m y Delegate Of fice of P LA A ir2f orce in Shanghai and Nanjing,　Nanjing210013,China)(4.Depa rt m ent of Gr aduate Manage m ent,AFRA,　W uhan430019,China)【Abstra c t】　In this paper,an esti ma ti on alg o rith m for dopp ler frequency rate2of2change be t w een the pu lse groups is p r o2 posed.DFT(Discre te Fourier Transfor m)is used t o realize coherent i n t egrati on be t w een the pulses and obtain the rela tive am big u2 ous frequency of pulse grou p.Dopp ler frequency rate2of2change is esti ma t ed in te r m s of difference of re l a tive ambiguous frequency of the pulse group s.This alg orith m ha s s ma ll compu t a tion amount l oad and has high esti ma ti on prec isi on of do pple r frequency rata2 of2change.T he effec tivene ss of this alg orit hm is sh own by co mputer si m ulation.【Key word s】S OPLAT;pulse gr oup;cohe rent i ntegrati on;Dopple r frequency ra te2of2change0　引　言在利用多普勒频率变化率和波达角变化率的单站无源定位与跟踪系统中,要求利用接收信号的多普勒频率变化率信息进行定位,信号中的多普勒频率变化率信息反映了运动目标相对于观测平台的径向加速度信息,提取多普勒频率变化率这一信息对于目标的定位和运动状态估计具有非常重要的意义[1-2]。

多普勒效应频率计算公式多普勒效应在我们的生活中可太常见啦！比如当一辆鸣笛的警车从你身边疾驰而过时，你会听到警笛声的音调先升高后降低，这就是多普勒效应的一种表现。

多普勒效应频率计算公式为：$f' = \frac{v + v_{观测者}}{v + v_{波源}} \times f$ ，其中$f'$是观测者接收到的频率，$f$是波源发出的频率，$v$是波在介质中的传播速度，$v_{观测者}$是观测者相对于介质的速度，$v_{波源}$是波源相对于介质的速度。

咱们来具体讲讲这个公式哈。

先假设你站在路边，一辆汽车正以一定速度向你驶来，车上的喇叭持续发出声音。

当汽车向你靠近时，$v_{波源}$是正值，根据公式，你接收到的声音频率$f'$就会比喇叭原本发出的频率$f$高，所以你听到的声音音调就变高了。

而当汽车远离你时，$v_{波源}$变成负值，$f'$就会比$f$低，音调也就降低了。

我记得有一次在公园里散步，旁边的马路上正好有一辆摩托车快速驶过。

我一开始没太在意，但当它靠近我的时候，那发动机的声音明显变得尖锐了，等它开过去之后，声音又一下子低沉了下去。

当时我就想到了多普勒效应，感觉特别神奇。

再比如说，天文学中也会用到多普勒效应频率计算公式。

当一颗恒星靠近地球时，它发出的光的频率会增高，也就是向光谱的蓝端移动，这被称为蓝移；反之，如果恒星远离地球，光的频率会降低，向光谱的红端移动，称为红移。

通过观测这些光谱的变化，天文学家就能知道恒星是在靠近还是远离我们，甚至还能计算出它们的速度呢！在医学上，多普勒效应也大有用处。

像超声多普勒技术，就可以通过测量血液中红细胞反射的超声波频率变化，来判断血管中的血流速度和方向，帮助医生诊断心血管疾病。

总之，多普勒效应频率计算公式虽然看起来有点复杂，但只要我们结合实际生活中的例子去理解，就会发现它其实挺有趣也挺有用的。

无论是交通、天文还是医学，多普勒效应都在发挥着重要的作用，让我们能更好地了解这个世界。

多普勒频率计算公式
多普勒频率是由多普勒效应产生的一种物理现象。

当物体相对于观察者静止时，观察者所感受到的声音频率和物体发出的声音频率是一样的。

然而，当物体相对于观察者运动时，观察者所感受到的声音频率会发生改变。

多普勒频率计算公式用于计算这种频率变化。

多普勒效应可以分为两种情况：靠近效应和远离效应。

当物体靠近观察者时，观察者所感受到的声音频率会增加，称为靠近效应。

当物体远离观察者时，观察者所感受到的声音频率会减小，称为远离效应。

对于靠近效应，多普勒频率计算公式可以表示为：
f' = (v + vo) / (v - vs) * fo
其中，f'是观察者所感受到的声音频率，v是声音在介质中的传播速度，vo是观察者的速度，vs是源物体的速度，fo是源物体发出的声音频率。

对于远离效应，多普勒频率计算公式可以表示为：
f' = (v - vo) / (v + vs) * fo
相比于靠近效应的公式，远离效应的公式中观察者和源物体的速度取相反数。

需要注意的是，多普勒频率计算公式是基于一些假设条件的，比如声音传播速度在介质中是不变的，观察者和源物体的相对速度要远小于声音传播速度等。

多普勒频率计算公式在实际生活中有广泛的应用。

例如，当车辆运行时鸣笛，人们所感受到的声音频率就会发生改变，这就是多普勒效应的体
现。

此外，天文学中也广泛应用了这个公式，比如观测星系的运动速度以及估计宇宙中物质的分布密度等。

总之，多普勒频率计算公式是计算多普勒效应的一种数学工具。

通过这个公式，我们可以理解和计算物体运动对声音频率的影响，从而应用到各个领域中。