基于K-邻相关与RFT的长时间积累算法

陈 昆，汪文英，桂佑林

(南京电子技术研究所,南京 210039)



基于K-邻相关与RFT的长时间积累算法

陈 昆，汪文英，桂佑林

(南京电子技术研究所,南京 210039)

随着隐身技术的发展，飞机导弹等高速运动目标的RCS越来越小，需要采用长时间积累的方法实现目标检测。文中提出了一种基于K-邻相关和Radon-Fourier 变换(RFT)的小目标长时间积累算法。首先，利用K-邻相关算法实现目标运动参数的粗略估计；然后，利用RFT实现信号的高效积累。仿真和实录数据验证表明：该方法能有效实现高速高机动小目标检测，信噪比损失0.5 dB以内。

K-邻相关法; Radon-Fourier 变换；长时间积累

0 引 言

随着隐身技术的发展，飞机导弹等高速运动目标的雷达散射截面积(RCS)越来越小，对这类目标检测需要采用长时间积累的方法来提取目标信息。基于Radon、Hough和动态规划等变换的检测前跟踪(TBD)非相参积累方法往往信噪比得益不够[1-8]。然而小目标高速高机动运动产生的跨距离和跨多普勒单元的双跨问题增加了长时间相参积累的难度。首先，由于目标高速运动造成的回波在距离单元上走动；其次，回波信号的非线性相位使得目标的多普勒频谱展宽，出现跨越多普勒单元甚至跨多普勒模糊度的问题。

基于Keystone变换的相参积累方法通过慢时间与快时间频谱的解耦合有效矫正跨距离单元走动。然而在低重频条件下，目标速度模糊度高，Keystone变换需要对速度模糊度进行搜索[2]，从而显著提高算法的计算量。

本文提出了一种基于K-邻相关和Radon-Fourier 变换(RFT)[9-10]的长时间相参积累方法，首先通过K-邻相关积累获得目标的速度和加速度信息。根据速度和加速度信息对目标回波进行补偿。然后通过RFT变换进行相参积累。通过K-邻相关测量出的目标粗略的速度和加速度信息，然后通过RFT变换实现信号的相参积累。

1 K-邻相关法

K-邻相关法利用相邻K个脉冲的回波信号的相关性提取目标信号的运动特性。目标回波信号，其脉压参考信号为

(1)

脉压后回波的频谱为

(2)

回波信号的K-邻相关可以表示为

(3)

式中：SM(t,tm)为脉压后回波的时域；“*”代表共轭运算。根据傅里叶变换的性质，时域相关等价于频域共轭点乘可得

(4)

R(fτ,tm,K)是R(τ,tm,K)在τ域的傅里叶变换，可得

(5)

因此

(6)

式中：T为脉冲重复周期；v0和a分别为等效起始速度和加速度。

由式(6)可知K-邻相关后R(t,tm,K)在距离维的峰值落在目标在KT时间里目标移动距离ΔRK=R(tm+K)-R(tm)，因此通过峰值的位置可以测量出目标粗略的速度。

针对R(t,tm,K)在tm域做FFT变换，就能够将K-邻相关回波转换到慢时间频谱，实现相参积累

(7)

总而言之，K-邻相关后，R-D图上的峰值，能够推出目标的速度和加速度。

2 Radon-Fourier 变换的基本原理

设雷达发射线性频率(LFM)信号,即

sT=rect(τ/Tp)exp(jπγτ2)

(8)

式中：Tp是脉冲宽度；γ是LFM信号的频率。设目标t=0时刻斜距为RT，径向速度为vT，目标瞬时斜距可写为

(9)

则目标回波可写为二维形式为

t∈[-T/2，T/2]

(10)

式中：τ为快时间；t为慢时间；λ为波长；c为光速；Ar为目标回波复幅度。通过脉压得到

t∈[-T/2，T/2]

(11)

t∈[-T/2，T/2]

(12)

(13)

t∈[-T/2，T/2]

(14)

fdT=-2vT/λ

(15)

脉压后目标回波沿t-rs平面中的一条直线分布，图1a)和图11b)给出了目标径向速度为正负两种情况的示意图。

图1 RFT处理中数据提取示意图

3 仿真分析

仿真分析了低重频条件下载频为500 MHz,带宽B为5MHz,脉宽Tp为100μs;脉冲重复频率Prf为20 Hz。目标高速运动2 000 m/s条件下，目标分别作加速度a在10 m/s2,20 m/s2下的K-邻相关积累(K=100)测速，峰值图如图2所示，测速结果如表1所示。

图2 K-邻相关测速度

参数真实值/(m·s-1)测量值/(m·s-1)误差/%1020001980120200020181

仿真分析目标分别作加速度a在0 m/s2,5 m/s2,10 m/s2,20 m/s2下的K-邻相关积累(K=1)测加速度，如图3所示。在多普勒维，当目标加速度越大时，K-邻相关积累后峰值偏离0点越远。通过峰值偏移多普勒中心的距离可以测出目标的加速度如表2所示。

图3 K-邻相关测加速度

参数真实值/(m·s-2)测量值/(m·s-2)误差/%0000554.7-4.762101010.44.762202020.00

图4为加速度20 m/s2时通过本文算法进行跨距离单元校正时相参积累图。通过K-邻相关后对加速度进行补偿在进行RFT变换14.714 6 dB的信噪比得益。

图5为雷达实录数据的相参积累结果，从图5a)中可以看出目标发生严重的跨距离单元走动，利用本文算法实现了回波信号的相参积累，积累信噪比得益19 dB，相对理论值损失0.5 dB以内。

4 结束语

设计了一种基于K-邻相关和Radon-Fourier 变换(RFT)的小目标长时间积累算法。利用K-邻相关算法实现目标运动参数的粗略估计，进而利用RFT实现信号的高效积累。仿真和实录数据验证表明该方法能有效实现高速高机动小目标检测，信噪比损失0.5 dB以内。

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陈 昆 男，1979年生，本科，工程师。研究方向为总体技术。

汪文英 男，1982年生，博士，高级工程师。研究方向为信号处理。

桂佑林 男，1977年生，硕士，高级工程师。研究方向为信号处理。

Long-time Accumulation Algorithm Based on K-neighborhood Correlation and Radon-Fourier

CHEN Kun，WANG Wenying，GUI Youlin

(Nanjing Research Institute of Electronics Technology,Nanjing 210039,China)

With the development of stealth technology,the RCS of high-speed moving targets such as aircraft,the RCS of missile is getting smaller,which requires a long-time accumulation to improve detection capability.This paper proposed a small target long-time accumulation algorithm based on K-neighborhood correlation and Radon-Fourier transform(RFT).Firstly,a rough estimation of target motion parameters is processed by the K-neighborhood correlation.Subsequently,a high efficiency accumulation is executed by the RFT.Experimental results with simulated and measured data indicate that the proposed method provides an effective and efficient way for small target detection with the loss of SNR better than 0.5 dB.

K-neighborhood correlation; Radon-Fourier Transform; long-time accumulation

��处理·

10.16592/j.cnki.1004-7859.2016.10.009

陈昆 Email：4430560@qq.com

2016-07-15

2016-09-26

TP971.1

A

1004-7859(2016)10-0036-03