雷達信號處理中動目標檢測的研究

趙 寅, 周新志

(四川大學 電子信息學院, 四川 成都 610064)

0 引言

動目標檢測是目標檢測技術的一個重要內容，是一種雷達信號的頻域抗干擾措施,是考慮一個連續的圖象序列，將圖象中運動的目標分割出來，以供進一步的分析處理。運動特征是機動目標的一個顯著的固有屬性。在現代戰爭環境下，大多數武器系統（如導彈、飛機、坦克、汽車、艦船）屬機動目標，若能利用運動特征快速準確地檢測，分割出這些目標，無疑將在很大程度上提高武器系統的性能，進而掌握戰爭的主動權。常用的雷達信號動目標檢測方法有：多視子圖像對的單通道合成孔徑雷達動目標檢測方法[1]、基于分數階相關的雷達動目標檢測方法、基于SAR回波數據的運動目標檢測方法以及數字處理技術的動目標檢測方法等。

1 MTD基本原理及濾波器設計

理想的濾波器應是準確“截獲”目標回波頻譜的窄帶濾波器。然而，目標的多普勒頻率不可預知。所以，需要設計一組窄帶濾波器組，覆蓋整個頻率的范圍，這樣才可以達到動目標檢測的目的，核心是相當于對各個通道實施相參積累[2]。

相參積累可表示為：

式中，Tr為雷達重復周期，N為積累的脈沖數，wl是加權系數。如果對每次回波，加權系數是按如下規律變換：以e為底且以-j2πlk/N為冪的指數形式,l表示第l個系數輸出。每一個k值對應不同的加權值，這就是MTD處理。

脈沖響應函數為:

頻率響應函數為:

當目標固定不動時，回波與發射信號之間有固定相位差，它是電磁波在雷達與目標之間傳播產生的滯后相位[3]。

窄帶多普勒濾波器組實現的方法有兩種：一種是在時域采用FTR濾波器組實現，一種是利用DFT或者FFT在頻域實現濾波器組。

每一個k值決定一個獨立的濾波器響應，全部的濾波器響應覆蓋了從零到重復頻率的范圍，由于信號的取樣性質，其余的頻帶按同樣的響應周期覆蓋，因而在頻率上產生模糊。每個濾波器的取樣相同，只濾波器的中心頻率偏移了1/NT。

（1）DFT實現MTD濾波

具有N個輸出的橫向濾波器，經過N個重復周期的不同加權并求和后，即可實現N個相鄰的窄帶濾波器組。由于DFT是一種特殊的橫向濾波器，加權因子按DFT定義，并采用DFT的快速算法FFT，即可實現基于FFT的MTD濾波。采用FFT濾波可提高算法效率，且從降低各個多普勒濾波副瓣的角度考慮，在進行FFT運算前先加權處理。

（2）FIR實現MTD濾波

一般雷達的窄帶濾波器數目只需幾個或十幾個。在MTD中，直接采用相乘累加運算即可[4]。

利用這里提出的算法思想，在 MATLAB[5-6]上編程而予以實現的步驟是：產生雷達回波--采用FFT法進行MTD處理--采用FIR法進行MTD處理。

2 實驗結果及分析

圖1為雷達回波信號。利用兩種方法進行的MTD處理，文中分別用FFT和FIR對產生的回波信號進行處理?？傻贸鰞山M結果，結果如圖2、圖3(注:圖中選用8個距離通道，每個處理周期內進行FFT的次數是8次)。

對經過正交檢波的信號進行多普勒濾波處理時，雜波數據不僅從各個濾波器的主瓣進入，而且未加權的濾波器由于其副瓣值較高，副瓣的位置又處于強雜波處，這時由副瓣進入的雜波將明顯地降低MTD的改善因子：

①在窄帶濾波器組前先進行 MTI三脈沖對消（二次對消），將雜波的主要部分濾去，這樣可以減少窄帶濾波器組所需要的動態范圍，通過副瓣進入的雜波明顯減少，各個濾波器的改善因子會提高；

②采用加權快速傅里葉變換（FFT）或分頻道有限沖激響應濾波器（FIR）設計，對各個濾波器進行加權處理，降低各個濾波器的副瓣，以此提高改善因子。

采用加權的方法改善 MTD的改善因子，可以使系統結構簡化，而且可以充分利用目前較為成熟的數字信號處理技術，提高MTD系統性能[7-8]。

圖1 雷達回波信號(橫坐標×10-4)

圖2 FFT(多普勒濾波器組:橫坐標×10-5)

圖3 FIR(多普勒濾波器組:橫坐標×10-5)

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