宽带雷达信号检测方法研究

窄带、宽带雷达机动目标检测技术研究窄带、宽带雷达机动目标检测技术研究摘要：雷达是一种广泛应用于军事、航空、航海等领域的无线电波传感器。

机动目标检测是雷达技术中的一个重要任务，其应用涵盖了敌方机动目标识别、导航辅助以及避障系统等。

本文立足于窄带和宽带雷达技术，探讨了机动目标检测方面的一些关键技术和研究现状，包括回波信号处理、目标特征提取以及目标分类等。

通过比较窄带和宽带雷达的优势和劣势，旨在为机动目标检测技术的进一步发展提供参考。

1. 引言在雷达技术中，机动目标检测是一个常见且关键的任务。

由于机动目标的多样性和复杂性，现有的检测算法往往无法满足对机动目标的准确检测要求。

因此，针对机动目标的检测技术研究变得尤为重要。

2. 窄带雷达机动目标检测技术窄带雷达具有较窄的频率带宽，其利用回波信号的频率特性进行目标检测。

在机动目标检测中，窄带雷达通过对回波信号的频率进行分析，发现目标产生的频率变化，从而实现目标检测。

然而，由于窄带雷达信号的频率特性受多种因素影响，如目标速度、自身运动和多普勒效应等，因此其目标检测的准确性较低。

3. 宽带雷达机动目标检测技术宽带雷达是近年来发展起来的一种新型雷达技术，其具有较宽的频率带宽。

宽带雷达在机动目标检测中，通过分析回波信号的幅度和相位信息，提取目标的特征，并利用算法对目标进行识别和分类。

相比于窄带雷达，宽带雷达能够提供更多的目标信息，因此目标检测的准确性更高。

但同时，宽带雷达由于其复杂的信号处理流程，其计算复杂度和能耗较高，因此在实际应用中存在一定的局限性。

4. 机动目标检测关键技术研究无论是窄带雷达还是宽带雷达，机动目标检测都面临着一些关键技术挑战。

首先，回波信号处理是机动目标检测的基础，其旨在去除杂波干扰、增强目标信号，并提取目标特征。

其次，目标特征提取是关键环节，通过分析回波信号的幅度、相位和频率等特征，实现对机动目标的识别和分类。

最后，目标分类是机动目标检测的核心，通过对目标特征的分析和比对，判断目标的类型。

雷达能力全方位提升措施及性能评测方法分析雷达作为一种重要的探测和监测设备，在现代军事、航空航天、气象等领域起着至关重要的作用。

为了提高雷达的性能和能力，科学家和工程师们不断进行研究和创新，提出了一系列的全方位提升措施和性能评测方法。

本文将对雷达能力全方位提升措施及性能评测方法进行详细分析。

首先，为了提升雷达的探测距离和分辨率，可以采取以下措施：1. 引入新的高频段：高频段的电磁波有更短的波长，能够提高雷达的分辨率和探测精度。

通过引入毫米波段和太赫兹波段等高频段，可以进一步提升雷达的能力。

2. 应用宽带技术：传统雷达系统经常采用窄带信号，而宽带技术可以提高雷达的分辨率和抗干扰能力。

宽带雷达能够获得更多的频率信息，从而在目标检测和信号恢复方面表现更出色。

3. 使用先进的天线设计：天线是雷达系统中重要的组成部分，影响着雷达的发射和接收性能。

通过使用相控阵、自适应波束形成等先进的天线设计，可以提高雷达的指向性和抗干扰能力。

其次，为了提升雷达的目标识别和跟踪能力，可以采取以下措施：1. 引入多功能雷达系统：多功能雷达系统集成了目标搜索、识别、跟踪等多种功能，能够同时满足不同场景下的需求。

通过利用多功能雷达系统，可以大幅提高雷达的目标识别和跟踪能力。

2. 利用机器学习和人工智能技术：机器学习和人工智能技术在近年来得到了快速发展，可以应用于雷达数据的处理和分析中。

通过训练神经网络和深度学习模型，可以提高雷达的自动目标识别和跟踪能力。

3. 应用跨平台探测技术：雷达可以与其他探测传感器（如红外传感器、声纳传感器等）进行结合，形成跨平台探测系统。

通过跨平台探测技术，可以综合利用不同传感器的优势，提高雷达的目标识别和跟踪能力。

最后，为了评测雷达的性能和效果，可以采用以下方法：1. 静态性能评测：静态性能评测主要针对雷达的基本参数进行测试，包括探测范围、分辨率、探测概率、虚警概率等。

通过在实验室环境下对雷达进行不同参数的测试，可以评估其性能指标。

宽带数字阵列雷达相对时延测量的新方法
随着雷达技术的不断创新和发展，宽带数字阵列雷达相对时延测量已成为目前最新的研究热点之一。

这种方法可以通过利用阵列雷达的一些特性来精确地测量两个雷达信号之间的时间差，从而获得目标的方位、距离和高度等重要信息。

在本文中，我们将介绍一种新的基于宽带数字阵列雷达相对时延测量的方法，该方法可以提高雷达测量的精度和准确性。

首先，这种新的测量方法采用了一种高精度的数字信号处理算法，该算法可以实现对雷达信号的实时处理和分析。

在信号处理过程中，该算法可以利用阵列雷达的高分辨率和抗干扰能力来优化相对时延测量的精度和准确性。

例如，该算法可以通过波束形成技术来将雷达信号聚焦至目标位置，从而提高雷达测量的精度和分辨率。

其次，该方法还采用了一种新型的自适应调制技术，该技术可以根据不同的雷达环境和目标特征来自动选择最合适的调制形式，从而实现对信号的优化。

例如，在目标距离较远或环境噪声较大时，该技术可以自动选择更高的调制频率和更长的脉冲宽度，从而提高信号的抗干扰能力和穿透深度。

最后，在实际应用中，该方法还可以结合基于先进的雷达信号处理技术，例如雷达成像和目标跟踪等技术，以进一步提高雷达测量的准确性和可靠性。

例如，在进行目标跟踪时，该方法可以利用雷达的高分辨率和实时监测能力来实现对目标的追踪和预测，从而实现对目标的准确掌握。

总之，基于宽带数字阵列雷达相对时延测量的这种新方法，可以在一定程度上提高雷达测量的精度和准确性。

在未来的应用中，该方法有望实现更精密的雷达测量和探测任务，为雷达技术的发展注入新的动力。

雷达侦察宽带信号的检测技术蔡凡;周霆【摘要】针对分数阶信道化接收机自身的结构特点,提出了一种适用于分数阶信道化接收机的信号检测方法,以满足更低的信噪比环境和不同脉冲宽度的雷达侦察信号.首先研究了时域法、频域法和自相关积累法3种信号检测方法,并对这3种方法进行了对比,在此基础上提出了改进后的自相关积累检测算法,使其适用于检测分数阶信道化接收机的输出信号,并给出了MATLAB仿真结果.最后完成了FPGA中奇偶分数阶信道化接收机系统的实现,完善了接收机系统.【期刊名称】《闽江学院学报》【年(卷),期】2016(037)002【总页数】8页(P45-52)【关键词】分数阶信道化;信号检测;自相关积累;雷达侦察【作者】蔡凡;周霆【作者单位】福州大学物理与信息工程学院,福建福州350116;闽南理工学院,福建石狮362700;福州大学物理与信息工程学院,福建福州350116【正文语种】中文【中图分类】TN953.3;TP751.1随着电子对抗斗争的日益激烈，电子侦察接收机作为雷达反侦察的重要手段之一，被广泛用来截获雷达信号.而现代各种新体制雷达普遍采用低截获概率（LPI）雷达信号设计，使得宽带数字接收机成为了雷达侦察接收系统的研究热点和主流方向［1］.分数阶信道化接收机利用分数阶傅里叶变换（FRFT）对线性调频非平稳信号的聚焦性能，可以将宽带线性调频信号聚焦在一个信道内输出.然而，分数阶信道化接收机由于其自身的特点以及滤波器的非理想性，分数阶信道化接收机在一定的情况下也会出现跨信道的问题.针对分数阶信道化接收机输出的宽带信号检测问题，根据分数阶信道化高效结构的自身特点，研究了时域检测法、频域检测法和自相关积累检测法3种信号检测方法［2］，并提出了改进后的自相关积累检测方法.该方法不仅可以有效地检测分数阶信道化接收机输出的大带宽信号，而且适用于脉宽变化范围大的雷达侦察信号. 雷达脉冲信号在经信道化处理后，会有部分雷达脉冲信号输出，因为只有个别信道才能处理该信号，故可只对经信道处理后的雷达信号进行检测判断.检测信号的方法主要有3种：时域检测法、频域检测法和自相关积累检测法.低截获概率（LPI）雷达发射脉冲的功率更低，对信号检测增加了难度.1.1 时域检测法将信号幅度的模值与固定门限进行比较，从而判断在数据中是否有信号存在，这种是简单的时域检测法.如果能在时域先对信道化输出的数据进行信号检测，那么就能对只含信号的数据串做FFT从而得到信号的频率信息［3］.当数据中只有噪声时，就可以避免对数据做FFT处理，节省了信号处理的时间，有利于提高侦察接收机中信号处理的实时性，但此时接收机的灵敏度将由时域检测法决定.在数字侦察接收机中，单脉冲信号的脉冲宽度和ADC的采样率决定得到的数据点数.可通过多点数据或信号能量累积与门限比较来改进灵敏度.求和法是较为简单的一种方法，它的具体做法是将临近的N个样本点的值进行求和累加（平方值累加或者是绝对值累加）［4］，再与门限比较以确定脉冲起止时刻和脉冲宽度.该方法的计算量小、检测快，更适于硬件实现.在实际工程应用中，可根据不同的指标要求，采用双（多）门限等技术手段来进一步增大时域检测法的检测概率.时域检测法的检测过程简单，只需消耗比较少的硬件资源，但是很容易受到突发干扰的影响从而产生虚警，而且对小信号的检测能力不强，使得信号的参数估计精度下降.1.2 频域检测法频域检测是是采用了FFT算法，对信道的信号进行FFT处理之后再检测［5］.在实际中，低截获概率（LPI）雷达信号，峰值功率比较低，输出信噪比很低，一般都在0 dB以下，甚至是低于-10 dB，针对这种问题采用该方法可有效的将信号从噪声中分离出来，而且可检测出信号的个数.在实际应用中，频域检测法却比较复杂，最优灵敏度难以获得.主要原因有：1）是在信号进行FFT运算时，难以匹配信号和FFT运算的长度.2）FFT运算时，会存在数据的重叠处理问题.因为重叠较少或不重叠处理可能导致部分信息丢失，从而降低FFT输出的幅度值，从而造成接收机系统的灵敏度下降.以不重叠方式对数据点进行FFT如图1（a）所示，以50%重叠方式对数据点进行FFT如图1（b）所示，通过在数据上逐点滑动处理窗可以得到最高的灵敏度，如图1（c）所示，这种方法称为滑动FFT.对FFT的输入数据进行重叠处理，重叠越多，数据利用率就越高，从而提高了有效数据的利用率，但这样很难进行信号的实时处理，且实际应用起来比较复杂，还需要消耗大量的硬件资源，故并不适合信道化后的信号检测.1.3 自相关积累检测法自相关积累检测法是利用信号的相关特性将信号从噪声中提取出来，该方法可在较低的信噪比环境中检测出信号，具有检测概率高，计算量小，实时检测性等特点［6］.对接收机接收到的信号进行分析，设采样后的接收信号为：式（1）中，f为信号的频率；A为信号的幅度，j为信号的相位；ω（i）为均值为0，方差为σ2的高斯白噪声序列，对x（i）进行自相关积累运算，得到：式（2）自相关积累的定义式中，N为积累长度，A2e-j2πf为相关积累后的信号部分，ω′（i）为相关积累后的噪声部分.当N较大时，由概率论的中心极限定理可知，ω′（i）可认为近似于高斯分布，其均值为0，方差为（2A2σ2+σ4）/ N.经过自相关积累后，y（i）的信噪比为：其输出信噪比增益为由此可以看出，在信号数据样本足够的情况下，积累长度N越大，获取的信噪比增益越大，故可以有效的检测出信号.由式（2）可知，y（i）可以通过滑动递推的方法计算得到：从式（4）可以看出，x（i + N + 1）·x（i + N + 2）每计算一个新的y（i）只需要一次复乘和两次复加，计算量将大大减少，而且不随N增大而增加，从而在硬件上可实时检测信号［7］.将每一个进来的信号与上一个时刻进来的信号做共轭复乘，将计算结果存入RAM中，同时另一个自加器不停地将复乘后的结果自加得到y（i），y（i）与当前的共轭复乘的结果复加后，再与储存于RAM 中N时刻之前的值相减，最后得到自相关的结果.自相关检测的实现过程如图2所示.由于自相关积累的延迟作用，对自相关积累求模后的结果要做一定的修正，如图3所示.图3中实线表示自相关运算结果，A、D为信号真实起止点，B、E为检测到信号的起止点，AC = DF = N为相关积累长度.BJ为检测门限，CI是梯形顶部的估计值.1.4 3种方法的比较上述3种信号检测方法各自具有本身的特点，下面将从对信噪比的要求，硬件资源消耗量以及脉冲宽度的判断等方面进行比较，总结得到表1.由表1可以看出来，自相关积累检测法计算量较小，实时性好，不需对接收的数据做分块处理，同时可以比较精确地估计脉冲信号的到达时间和结束时间，是一种比较高效可行的信号检测方法.对分数阶信道化接收机接收到并经过信道化后的信号进行检测是后续信号处理的先决条件.又由于自相关积累检测法具有检测概率高，不易受到突发干扰影响，计算量较小等特点，成为常用的一种信号检测方法.然而，由于分数阶信道化接收机是将一个大带宽的线性调频信号聚焦在一个分数域信道内输出，虽然所输出的大带宽信号在分数域频谱上没有混叠，但是在傅里叶域上频谱是混叠的，故从分数阶信道化接收机的子信道输出的大带宽信号是欠采样信号.对该信号直接做自相关积累会降低检测效果，甚至会出现检测错误.这就使得自相关积累方法在分数阶信道化接收机中得到了应用.根据分数阶信道化高效实现结构可知，最后一级的复数调制序列是为了恢复信号的二次项，在此之前的信号为聚焦后的窄带信号，即频域的混叠发生在最后一级复乘，因此可以去掉最后一级复乘，直接对最后一级复乘前的窄带信号进行信号处理（包括信号检测和参数估计），这对信号的脉冲到达时间（TOA）、脉宽（PW）、PRT、载频的判断并无影响.所以只要我们对最后一级复数调制前的窄带信号利用自相关积累的方法进行检测即可，进一步增大了信噪比处理增益，提高对TOA和PW的测量精度.在雷达侦察中，来自不同雷达辐射源的信号脉冲宽度未知且变化范围大，变化范围可以从0.5～几百μs.而自相关积累的积累长度的选择直接影响信噪比增益.对于长脉冲信号，可以采用大积累长度获得更好检测效果；而对短脉冲，大积累长度可能会比信号的样本数大得多，反而造成检测效果降低.因此不同的积累长度影响着不同的积累效果，我们至少要考虑到其中两个积累长度.第一个积累长度N1要保证信号处理过程中的实时性；第二个积累长度NF，当其匹配脉冲信号的长度时，可以达到最高的信号处理增益.同样的，如果积累长度处于N1和NF之间，可以达到最好的积累增益效果，如图4所示.由图4可知，对于每一个积累长度来说，当信号长度比积累长度短时，积累增益会存在一定的损失；当积累长度与信号长度相匹配时，信号处理增益达到最大值.不同的积累长度影响着不同的积累效果，只有当积累长度和信号长度相匹配时，才有最佳的信号处理增益.理论上，我们可以用具有一定间隔的一系列积累长度来匹配进入到接收机内的信号，而且间隔越小，分辨力就越高，但是实现起来也就越复杂，计算量也越大.而实际应用中考虑到系统复杂度以及硬件资源等多种因素，以两个积累长度为例来对信号进行检测.其中第一个积累长度N1用来匹配接收机系统要求的可检测最短脉冲长度Tmin，取小于且最接近于Tmin·fs/ M（为系统的采样率，M为抽取倍数）的值；分数阶信道化结构已经在一定程度上提高了信噪比，所以对N2的要求并没有那么高，出于硬件资源和积累效果的折中考虑，N2可以选取和N1有一定的分辨间隔的值.采用两个积累长度的信号检测如图5所示. 通过对每个信道进行两支路自相关积累的结果进行比较，有以下几种处理情况：1）当两支路都可以检测到信号时，取两支路测量结果的均值.2）当积累长度为N1的支路检测出信号，而积累长度N2的支路没有检测出信号，取支路N1的测量结果；3）当积累长度为N2的支路检测出信号，而积累长度为N1的支路没有检测出信号，取支路N2的测量结果；4）当两支路都检测不到信号时，说明该信道无信号.仿真实验1：输入信号是载频f0= 100 MHz，带宽B = 100 MHz，脉宽为PW = 10 μs的宽带线性调频信号，脉冲到达时间为TOA = 10 μs，采用8信道8倍抽取的偶型分数阶信道化结构.系统采样频率为fs= 600 MHz，接收机的信噪比为SNR =- 2 dB，虚警概率设为1.5×10-5.利用积累长度分别为N1= 32，N2= 256两支路自相关积累检测法对分数阶信道化的输出信号进行检测，两条支路的检测结果分别如图6（a）和（b）所示.由图6可知，自相关积累利用信号的相关性可以把信号从噪声中有效地检测出来，比幅度检测法的检测概率高，而且在信号样本数足够的情况下，积累长度越长，检测效果越好.仿真实验2：降低接收机的信噪比至SNR =- 10 dB，其他参数和仿真实验（1）中的参数相同，两支路自相关积累检测结果分别如图7所示.通过对比图7（a）和（b）可知，随着信噪比的降低，小点数的自相关积累由于信噪比增益低，检测效果差，基本上检测不出来信号；而大点数的自相关积累能提高更高的信噪比增益，仍然可以检测到脉冲信号的到达时间TOA和脉宽PW.奇偶分数阶信道化接收机的硬件平台主要由一块高速采集信号的ADC和一片大规模的FPGA芯片构成.射频前端经过下变频到中频载波，经过带通滤波后由高速ADC转换为数字信号，并在FPGA中完成数字信号处理.4.1 功能性验证输入信号是载频f0=110 MHz，脉宽T =20 μs，带宽B =100 MHz的宽带线性调频信号，采样率fs=600 MHz，信道数k和抽取倍数M均为8，即每个的带宽为75 MHz.奇偶分数阶信道化接收机是将一个大带宽的线性调频信号聚焦在一个信道内输出，所输出的大带宽信号在傅里叶域上频谱是混叠的，无法对混叠后的频域信息进行信号处理.由奇偶分数阶信道化的高效实现结构可知，最后一级的复数调制序列是为了恢复信号的二次项，在此之前的信号为聚焦后的窄带信号，即频域的混叠发生在最后一级复乘，因此可以直接对最后一级复乘前的窄带信号进行信号处理，这对信号的脉冲到达时间、脉宽、PRT、载频等参数判断并无影响.其输出结果如图8所示.由图8可知，由于接收机的初始工作模式为偶型分数阶信道化接收模式，聚焦后的信号落在滤波器的过渡带上，所以刚开始会出现信号分裂在第1，2信道内.当检测到信号分裂时，工作模式转变为奇型分数阶信道化接收模式，聚焦信号落在第1信道滤波器的通带上，只有第1个信道内有信号输出，且保留了信号的完整信息，有利于后续的信号参数估计.将输出的结果导入到MATLAB中，得到输出信号的频谱图如图9所示.信号位于奇型分数阶信道化结构的第1通道内，由图9可以计算得到输出信号的初始频率为109.76 MHz，脉宽为20.08 μs，与输入信号的参数基本一致，验证了奇偶分数阶信道化的有效性.针对分数阶信道化接收机自身的结构特点，提出了一种适用于分数阶信道化接收机的信号检测方法，修正自相关积累方法在分数阶信道化接收机中得到应用.该技术克服了在传统信道化中由于宽带信号跨信道而造成检测精度低的问题，充分利用了雷达发射信号的特点，并且在分数阶信道化完成后，对输出信号进行自相关积累，通过修正检测出高精度信号.最后的模块功能性验证证明了奇偶分数阶信道化接收模块的可行性，保留信号的完整性，有利于后续信号的参数估计精度.【相关文献】［1］侯印鸣.综合电子战.现代战争的杀手锏［M］.北京：国防工业出版社，2000：132-134. ［2］赵国庆.雷达对抗原理［M］.西安：西安电子科技大学出版社，1999：75-76.［3］ESKELINEN P.Fundamentals of electronic warfare［J］.Institute of Electrical and Electronics Engineers Aerospace and Electronic Systems Magazine，2001：13-14.［4］SCHLEHER D C.Electronic 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