距离解模糊（精选4篇）
距离解模糊 篇1
在脉冲多普勒(PD)雷达中常常会遇到解速度模糊和距离模糊的问题。当目标回波延迟时间大于发射脉冲的重复周期时,采用高、中PRF的脉冲多普勒雷达会产生距离模糊。类似地,当因目标移动引起的多普勒频率大于发射脉冲的重复频率时,会产生速度模糊。雷达系统中可采用组变PRF的工作模式,用多PRF解模糊目前己有若干种的方法,并可同时适用于解速度模糊和距离模糊。最常用的解模糊算法是中国余数定理法,其本质就是解同余式组,但局限性是他在整数环内求解,在有测量误差时,解模糊的结果误差很大,为了避免模糊并消除由此而产生的目标丢失现象,可采用冗余的解模糊算法。
1 PD雷达的解距离模糊
1.1 测距模糊
为了提高检测性能,PD雷达常采用高、中PRF信号,以便在频率域获得足够宽的无杂波区。当脉冲重复频率很高时,对应一个发射脉冲产生的回波可能要经过几个周期以后才能被接收到,如图1所示。
图中对应目标的真实距离是R,而按照常规方法读出的目标距离是A,产生的误差是:
undefined
式中,n是正整数,c是光速。
上述这种由于目标回波的延迟时间可能大于脉冲重复周期,使收、发脉冲的对应关系发生混乱,同一距离读数可能对应几个目标真实距离的现象叫做测距模糊,距离读数A叫做模糊距离。
1.2 距离模糊的解算
多重PRT工作方式解模糊的原理是同余定理。主要是利用几种不同的脉冲重复频率信号测距,首先顺序用各个重复频率测出对应的模糊距离,再将这些测量值加以比较或计算处理,得到无模糊的真实距离。
对于一般的k重PRF测距系统,在重复周期T1,T2,…,Tk入中分别排满m1,m2,…,mk个波门,且他们的波门宽度均为TG。不失一般性,可设m1>m2>…>mk。如果测量到对应k种PRF的模糊距离分别为A1,A2,…,Ak(Ai
如果是k≥2,而且m1,m2,…,mk是两两互素的,即(mi,mj)=1,i≠j,令M=m1m2…mk=M1m1=m2m2=…=Mkmk。
则式(2)的正整数解是:
这里,M′i是同余式M′iMi≡1(mod mi)的最小正整数解,i=1,2,…,k。
此时,目标的真实距离为:
解模糊的过程本质上是在求解同余方程组,数论中的同余定理可以给出真实距离和观测矢量间的解析关系,显然可以用于解决这一问题,但是同余定理要求PRT两两即约,如果观测矢量存在误差,则计算结果的误差会很大。
2 基于冗余思想的解算方法
在信号检测、模式识别或目标跟踪等领域,信息之间的冗余性可以确保测量系统在劣变状态下工作时仍有较好的结果。也就是说,信息冗余性保证了测量系统在某一环节或局部失效的情况下不会对整个目标识别的结果产生很大的影响。由于冗余性意味着目标回波提供的对象信息之间是高度相关的、重复的,因而利用冗余信息能够提高目标识别的精度,增加其可靠性。
2.1 冗余设计的基本思想
经典的余数定理算法简单易行,但有测量误差时,解模糊的结果误差很大。基于冗余的解算方法只计算各重视在距离(即模糊距离)与基准视在距离间的方差,而不是相互之间的视在距离方差。但由于可利用的视在距离较多,这种算法的参照值也相应增多,故可能错解的表值组合大大减少,因此错解的可能性也大大减少。
2.2 算法基本原理
这种算法是利用目标在各重PRT上的余数(即视在距离)之差(可为负值)进行解模糊。选择其中一重PRT,以目标在该PRT上得到的余数作为基准,将其他各重PRT上的余数与基准相减,所得之差作为查找表中的查找项。
如4重PRT的系统,重复周期分别为PRTi,(i=1,2,3,4)。当目标处于某距离单元R(真实距离)时,他在各重PRT上的余数(即视在距离)为:
undefined
式中ki为模糊的PRTi数(整型模糊数);%为求余数。
因此有:
undefined
可以证明,当k1,k2,k3,k4为最小的互质整数时,他们与R是惟一对应的。即当选取适当的PRT组合,以保证k1,k2,k3,k4能够互质的情况下,如果测得目标在各重PRT上的余数,就可以惟一地求出目标的真实距离R。
2.3 解算过程
雷达在进行目标检测时,为提高运算速度,保证解算的实时性,可将各重PRT上的余数之差做成表存储起来,解算时直接通过查表来得到。表的内容可以这样确定,如以第一重复周期作为基准周期,则表内存储的每一个表项为(A2,n,A3,n,A4,n,k1,n),其中表的值Ai,n=Ai-A1(i=2,3,4)表示某一段距离单元在各重PRT上的余数之差,n表示余差表中的第n组表项,表值k1.n是该距离单元在基准PRT上的模糊数k1。这里,对于某个余数差值的组合,其基准PRT的模糊数k1的值是惟一的。
这样,每组表项中共有4个表值,前3个代表某段距离单元上目标视在距离的差值,第四个为基准PRT的模糊距离数。当得到一组视在距离单元时,即以其中第一个重复周期(PRT)上的视在距离为基准,用其他各重复周期上的视在距离与其之差作为查找依据,在事先已存好的表中进行查找,就可得到第一重PRT对应的距离单元段值为N1,则最终可以得到真实距离:
undefined
在查表的过程中,以视在距离计算出的差值与表值之间的绝对差值最小为准则。
3 结 语
在一个k重PRF的系统中,在不考虑距离盲区的情况下,目标存在k个视在距离(模糊距离),而由这k个视在距离中的任意n个(2≤n≤k),去查相应的n 重表,都可以匹配得到目标的真实距离R。因此,由查表法解距离模糊的已知条件是有冗余,恰恰也正是利用了这种冗余来提高目标识别的精度。
参考文献
[1]张明友,汪学刚.雷达系统[M].2版,北京:电子工业出版社,2006.
[2]张代忠,洪一,邱炜.脉冲多普勒雷达中的解模糊算法及实现[J].雷达科学与技术,2004,2(5):293-297,314.
[3]雷文,龙腾,曾涛,等.一种脉冲多普勒雷达解距离模糊的新算法[J].北京理工大学学报,1999,19(3):357-360.
[4]Trunk G,Brockett S.Range and Velocity Ambiguity Resolu-tion[C].Rec.1993 IEEE National Radar Conference,1993:146-149.
[5]王珍熙.可靠性、冗余及容错技术[M].北京:航空工业出版社,1991.
[6]师琳,代延民,刘光斌.PD雷达欺骗干扰方法浅析[J].现代电子技术,2003,26(22):42-44.
距离解模糊 篇2
关键词：距离模糊,一维集法,孙子定理,余差查表法
0引言
脉冲多普勒雷达 (PD雷达) 在机载预警雷达、机载火控雷达以及导弹制导等领域得到了广泛应用。对于PD雷达来说, 模糊问题一般是不可避免的。通常解决模糊问题的方法有以下几种:改变发射信号的脉冲重复频率;对射频载波进行线性或正弦调频;某种形式的脉冲调制 (如脉冲宽度调制、脉冲位置调制和脉冲幅度调制等) 。
本文主要分析了几种适用于多重脉冲重复频率测距法的解距离模糊算法, 通过算法比较, 选择适合导引头工作特点的解模糊算法, 对优选的一维集解距离模糊算法进行了仿真与试验, 结果表明了算法的有效性。
1距离模糊的产生
为了提高检测性能, PD雷达常采用高PRF信号, 以便获得无杂波区或避免杂波的频域混叠。当脉冲重复频率较高时, 对应一个发射脉冲产生的回波可能要经过多个周期后才能被收到, 从而产生距离模糊, 如图1所示。
图1中对应目标的真实距离是Ru, 而处理机直接测量的目标距离是Ra, 产生了测距模糊, 无法判断目标的真实距离, 为此, 必须进行解距离模糊。
2算法分析与比较
为了解距离模糊, 一般需要发射多个重频信号, 根据多个模糊距离解算出正确的目标距离, 实质上是求解同余方程组, 对于该问题存在不同的解算方法。
2.1 算法分析
2.1.1 孙子定理法
孙子定理法是一种经典的解算方法, 它是一种根据以不同PRF测得的距离计算不模糊距离的解析方法。对3个PRF系统, 该过程如下:首先设M1, M2和M3是对应于3个不同PRF的距离单元号;Ai是对应于第i个PRF量化最接近距离单元的模糊距离单元测量值 (单元号是从0到MI-1, 其中0距离单元是发射的脉冲) 。则不模糊距离Ru为:
式中:C1, C2, C3分别为:
式中:B1是满足上式的最小整数, 它被M2M3乘后再被M1除所得余数为1 (B2, B3与此类似) 。
当M1, M2, M3选定后, 便可确定C值, 并利用探测到的模糊距离直接计算真实距离Ru;mod (·) 表示求模运算。
2.1.2 一维集法
一维集算法的实质是用穷举法解同余方程组, 计算时不需要对PRT 和视在距离测量值进行量化。一般设雷达发射k个PRT, mi为第i个PRT的最大无模糊测量距离;ti为第i重PRT上的测量值;Rmax为雷达最大作用距离。解模糊的过程如下:
(1) 计算所有可能的距离
(2) 对所有这些可能的距离值排序, 构成一个一维有序集, 集中元素记作ci, 集中每k个相邻元素cj+1, cj+2, …, cj+k组成一个子集, 并定义它的平均平方误差为:
(3) 计算所有子集的平均平方误差, 选出最小值Emin。Emin所对应的子集称为最佳子集, 该子集中k个元素的平均数为最终结果。最小平方误差Emin可以作为结果可靠性指示。当测量绝对精确时, Emin=0, 但在实际中, 只要Emin的值小于某一先验门限, 则可认为结果是可靠的。
在存在多目标的情况下, 只要各重频能够分别测出不同目标的视在距离, 经过一维集算法的处理, 可以存在多个极小值, 用于分别解算距离模糊。
2.1.3 余差查表法
余差查表法是用目标在各PRT上的余数 (视在距离) 之差 (可为负值) 进行解模糊。该方法是选择一种PRT的余数作为基数, 将其他各PRT上的余数与基数余数之差做成查找表。
假设一个四重PRF的系统, 其脉冲重复频率分别为f1, f2, f3, f4, 相应的脉冲重复周期为T1, T2, T3, T4。选择其中任意一重PRF作为基准重频, 若设f1为基准PRF, 根据系统所选定的PRF做一个余差表, 其中每一个表项为 (N1i, T2i, T3i, T4i) , 下标i表示不同的表项对应不同的距离段, N为该表项对应距离段在基准PRF上的模糊数, Tji (j=2, 3, 4) 分别为该表项对应距离段在f2, f3, f4上的视在距离与在f1 (基准PRF) 上的该段距离之差。
假设某目标在各重PRF上的回波分别为l1, l2, l3, l4, 将目标其他各重PRF上的视在距离与基准PRF上的视在距离做减法, 可以得到3个距离差:
由这3个距离差去匹配余差表中相应的表项Tji, 从匹配的第i个表项中可以得到Ni, 则该目标的真实距离由下式惟一确定:
2.1.4 试探法
在发射多个重频后, 雷达可以分别测出对应的视在距离, 在采用试探法进行解模糊时, 首先可以假定目标肯定位于最大与最小距离范围内, 即[Rmin, Rmax], 在[Rmin, Rmax]内以δR为距离增量, 分别取δR, 2δR, 3δR, …, kmaxδR为试探距离, 其中kmaxδR为不大于Rmax的最大试探距离。
对于每个试探距离, 分别与每个重频的最大不模糊距离取余, 求出该试探距离对应的视在距离, 所求出的视在距离分别与测量的视在距离相减求出差向量, 当试探距离为正确的目标距离时, 理想情况下, 差向量的各值为零。
2.2 算法比较
经过上面对于多种算法的原理介绍可以看出:
首先, 可见孙子定理法比较简单, 但该方法的主要问题体现在对于距离测量误差的容错性, 即在单个PRF上的小距离测量误差会引起在解出距离上的大误差, 并且当该情况发生时无任何指示, 所以算法并不是很可靠。改进的孙子定理算法通过采用一组纠错数去除由测量误差引进的误差, 但并不是每一组PRT组合均满足这种算法的纠错条件, 这种算法的约束条件使得应用存在一定的局限。
从算法分析可知, 试探法实质上是假设一个目标距离, 将该距离对应的视在距离与测量距离求差, 当差最小时即为真实距离。但该方法计算量比较大。
余差查表法在只采用2种PRT时, 其解模糊性能与一维集法是基本一致的, 而在采用3种以上PRT时, 一维集法充分利用了视在距离之间的相互关系, 计算各个可能距离与其平均值间的方差;余差查表法则只计算各种PRT视在距离与基准视在距离间的方差, 而不是相互间的视在距离方差, 随着PRT个数增加, 可用来查表的参数值增加, 故余差查表法可能错解的表值组合大大减少, 因而错解的可能性也大大减少。
但是空空导弹导引头经常要使用在多目标环境下, 因此从基本设计思想来看, 余差查表法及试探法都是一种试探对比的方式, 即在目标正确的距离之处, 可以达到“模板匹配”而解出目标的正确距离。在多目标环境下, 为了保证对多目标的解算, 必须对可能的多种视在距离组合都进行处理。
一维集算法是一种穷举法, 适应于单目标与多目标的环境, 解模糊能力较强, 它对于测量误差不存在放大现象, 可信度高。对于该算法计算量偏大的问题, 在导引头的应用中, 考虑到导引头存在飞控的装订信息, 可以将可能的距离值限制在飞控装定数据的最大误差范围内, 以避免比较大的计算量。
3一维距离集算法仿真与验证
3.1 单目标情况仿真
以一个三重脉冲重复频率PD雷达为例进行仿真, 假设脉冲重复频率为75 kHz, 67 kHz, 53 kHz;真实目标距离为3 500 m;雷达最大作用距离为10 m, 则根据一维距离集的方法, 通过计算可得目标所有的可能距离如表1所示。考虑到测距误差的问题, 通过在真实的视在距离上加上一组随机数的方法, 模拟不确定的测量误差, 然后算得所有目标可能距离如表2所示。
分别对无测量误差和有测量误差两种情况进行仿真, 仿真结果如图2, 图3所示。
由图2看出, 第1个子集的平均平方误差值最小, 为最佳子集, 其对应的平均值为解出的真实距离3.5 km。由图3可看出, 在有随机测量误差的情况下, 仍然正确地解出了正确的目标距离, 误差没有被放大。
3.2 多目标情况仿真
以双目标为例, 对多目标情况进行仿真, 其雷达参数与单目标仿真相同。假设真实目标距离为3 km和5.5 km。仿真方法同上, 可得目标所有的可能距离如表3所示, 添加了随机测量误差的所有可能距离如表4所示。
分别对无测量误差和有测量误差两种情况进行仿真, 仿真结果如图4, 图5所示。
图3, 图4中第1、第8子集为最佳子集, 其相对应的均值为认为的真实距离3 km和5.5 km。由此可看出, 即使在有测量误差的多目标情况下一维集算法也可正确地计算出真实距离。
3.3 算法的验证
某型号导引头采用一维集解距离模糊算法。利用雷达目标回波模拟器模拟一距离导引头6.743 km的目标回波。对应脉冲重复频率f1, f2, f3, 导引头实测的模糊距离为927.961 m, 465 m, 1 815 m。设置可能的最大目标距离为12 km, 则导引头信号处理机的计算结果如图6, 图7所示。
从图6, 图7中可以看出, 在将最大可能距离限制在12 km以下后, 导引头信号处理机总共算得32个模糊距离值, 排序后划分为30个距离子集。经计算后如果选出第19个距离子集为最佳子集, 则解出目标真实距离为6.76 km, 与设置的6.743 km目标真实距离相差17 m。经此实测验证可得解模糊结果正确, 算法有效。
4结语
本文研究了PD雷达距离模糊的产生原理和4种常用的解距离模糊算法。通过算法分析比较和仿真验证可以看出, 一维集法具有对测量误差不放大, 适用于单目标与多目标环境, 可靠性高等特点, 是一种可靠有效的解距离模糊算法。
参考文献
[1]George WSti mson.机载雷达导论[M].北京:电子工业出版社, 2005.
[2]毛士艺, 张瑞生, 许伟武.脉冲多普勒雷达[M].北京:国防工业出版社, 1990.
[3]韦伟.脉冲多普勒雷达信号处理关键技术研究[D].南京:南京理工大学, 2004.
[4]蒋凯, 李明.一种PD雷达解距离模糊的新算法[J].火控雷达技术, 2008, 37 (2) :25-28.
[5]徐喜安.单脉冲雷达系统的建模与仿真研究[D].成都:电子科技大学, 2006.
[6]贲德, 韦传安, 林幼权.机载雷达技术[M].北京:电子工业出版社, 2006.
[7]丁鹭飞.雷达原理[M].西安:西安电子科技大学出版社, 2001.
线阵干涉仪解模糊算法研究 篇3
1 长短基线法
长短基线法解模糊的核心思想就是通过短基线逐级求解上一级长基线的无模糊相位差。短基线可保证相位差无模糊,长基线能提高测量精度,以三路基线分析原理如图1所示。
图1中测向天线A、B、C组成3个天线阵元;dAC表示A和C的间距;dAB表示A和B的间距,其比值k为相邻基线长度比。通过鉴相器可测得A和B之间的无模糊的相位差φAB,以及A和C之间的有模糊的相位差φAC。通过由短基线dAB产生的无模糊相位差φAB可求得其上一级基线dAC的无模糊相位差其计算公式如下
2 统计相位方差法
该方法首先求得最长基线的所有信号点所对应的角度,然后求出每条基线所对应的相位差,接着将求出的相位差和原来基线测量的原始相位差进行对比,可得到误差方差的最小点,这一点所对的相位差即为该基线无模糊相位差,其所对的相位即为真实相位。
该方法的解模糊原理图与图1相同,由测向天线A、B、C组成三个天线阵元。测得天线A与B之间所有信号点所对应的相位差为φAB(i),A与C之间所有信号点所对应的相位差为φAC(i)(i=1,2,…,N),N为信号点数。根据测得的最长基线所有相位差φAC(i)求出对应的相位角θAC(i)。并由该相位角求得相应各基线的理论相位差θABAC(i),其公式为
在每一个相位差数组φABAC(i)和φAB(i)中随机取一个值φABAC(a)与φAB(b)。用随机取到的理论相位差值减去原始测量相位差值求得相对误差ΔφAB(a)。
将ΔφAB(a)归一化到[-π,π]。遍历数组φABAC(i)和φAB(i)中所有值的组合,得到N×N个相对误差。求所有相对误差的平均值和每个理论相位差所对应的相对误差平均值通过求均方误差ξ(i),如下式
找出ξ(i)(i=1,2,…,N)中的最小值,即为最小均方误差,其对应的角度即为最长基线的真实无模糊相位差值。
3 解模糊方法仿真比较
长短基线法在进行相位计算时,是用短基线逐级计算长基线方位角,解模糊的过程中不能充分利用所有的基线相位差测量信息,且有可能将测得的相位误差逐级放大。统计相位方差法是通过最长基线计算其他基线相位差,可充分利用所有基线相位差的测量信息。
在Matlab环境下,采用同样的仿真条件对这两种解模糊方法进行仿真对比。统一输入条件为:(1)仿真信号为常规单载频信号;(2)频率400 MHz,采样率1 GHz,采样点数1 024;(3)入射角度为30°;(4)变信噪比条件下短基线间距为0.06 m,相邻基线比为6,信噪比测量范围从-10~30 d B,以0.4 d B为步进仿真值,每个信噪比仿真100次;(5)变短基线间距条件下信噪比为20 d B,相邻基线比为6,短基线间距测量范围0.01~0.5 m(此时半波长是0.375 m),每个间距仿真100次。
3.1 信噪比变化仿真对比
在不同的信噪比条件下,相位差的测量对比结果如图2所示。
图2展示了当信噪比从-10~30 d B变化时,长短基线和统计相位方差解模糊算法的对比仿真情况。当从-10 d B增加到5 d B时,信噪比对两种解模糊方法的影响较大。当信噪比变小时,两种解模糊方法误差变大。在信噪比为-10 d B时,相位差真值为86.4°,统计相位方差解模糊得相位差为200°,而长短基线法的相位差约为1 000°。通过对图2分析可得到,在信噪比很低时,统计相位方差解模糊方法的误差比长短基线法小。
长短基线法由于是用短基线逐级计算长基线方位角,解模糊的过程中将测得的相位误差逐级放大。在信噪比较低时,短基线测得的相位角误差较大,由于误差的逐级累加而导致长基线误差过大。统计相位方差法是通过最长基线的测量角计算其他基线相位差,最长基线测得的相位差最准确,可避免误差的逐级累加,且统计相位方差法充分利用所有基线测量值参与解模糊,由此可避免噪声强度高而引起的测向误差。
3.2 短基线间距变化仿真对比
在短基线间距变化的条件下,相位差测量对比结果如图3所示。
通过分析图3可知,当短基线间距在0.01 m左右时,两种解模糊方法误差均较大,但统计相位方差法比长短基线法的误差小很多。当短基线在0.01~0.03 m时,长短基线法误差依然较大,相位方差估计值和真值很近。当短基线长度为0.03~0.24 m时,两者的误差均较小,估计值与真值接近。当短基线长度>0.24 m时,长短基线法的误差不变,而统计相位方差法的误差增大。
长短基线法由于是逐级求解相位差,短基线间距变大带来的影响较低;统计相位方差法在解模糊的过程中充分利用了所有基线测量值,短基线间距变化带来的影响会反应到所有基线的测量值上,这样会将影响累加,最后影响统计相位方差法的测向精度。
4 结束语
长短基线法的计算方便简洁、步骤少、求解相位的速度快,但其缺点是解模糊时未充分利用所有的基线相位差测量信息,有可能将测得的相位误差逐级放大。短基线间距变化对长短基线法解模糊的效果影响较低,但对低信噪比的适应能力差。统计相位方差法对信噪比变换的适应能力强,充分利用了所有的基线相位差测量信息,解模糊的效果较好。但其对基线变化的适应能力差,且运算量较大,尤其是在基线个数多,雷达信号点数多的情况下运算量会大幅提高。在实际工程应用中要根据不同的需求选择解模糊方法。
摘要：针对线阵干涉仪在测向过程中由于相位周期性模糊导致的测向模糊问题,比较了长短基线法和统计相位方差法的不同特点。在不同信噪比条件下及不同短基线间距条件下,对两方法进行理论分析与仿真对比。结果表明,在低信噪比条件下统计相位方差法相对于长短基线法有较高的解模糊准确度和稳定度,对信号的适应能力强。而短间距的改变对统计相位方差法的测量误差影响大。
关键词：干涉仪,测向,解模糊,统计相位方差法
参考文献
[1]张永顺.雷达电子战原理[M].北京:国防工业出版社,2006.
[2]潘琳.干涉仪测向与相位差变化率定位技术[D].西安:西安电子科技大学,2009.
[3]谢东.干涉仪测向技术研究[D].成都:四川大学,2003.
[4]毛虎,杨建波,刘鹏.干涉仪测向技术现状与发展研究[J].电子信息对抗技术,2010,25(6):1-6
[5]赵国庆.雷达对抗原理[M].2版.西安:西安电子科技大学出版社,2012.
[6]任鹏,李建军,周彬,等.多基线干涉仪解模糊算法[J].电子信息对抗技术,2015,30(3):6-8.
脉冲多普勒雷达解模糊的改进 篇4
1 解距离模糊
1.1 距离模糊
为了提高检测性能, PD雷达常采用中高PRF发射脉冲, 以便在频域获得更宽的无杂波区, 如图1所示:
在图1中可以看出目标的模糊距离为Rm, 但目标的真实距离可能为R=N*Tr+Rm, 显然在这种情况下不知道目标的真实位置, 工程中常采用参差变频的方法, 即假设发射信号为m组, 则有R=N1*RTr1+R1=N2*RTr2+R2=...=Nm*RTrm+Rm。其中RTr1、RTr2、RTrm为m组CPI对应的不模糊距离单元数且满足互质条件, 应用中国余数定理的查表法可以得到R, 速度模糊的原理与距离模糊相同, 以下不赘述。
1.2 解距离模糊的方法
仍然是利用中国余数定理, 采用查表的方法解距离模糊, 值得注意的是, 在机载领域, 尤其是非正侧阵雷达, 频谱相对于正侧阵雷达发生了较大改变, 弯曲杂波的出现, 使得解模糊的背景更加复杂, 虚警也随之提高, 并且弯曲杂波很容易带来检测画面在固定位置出现环状虚警, 这也是解模糊面临的新问题, 为了抑制虚警, 改善检测性能, 作者对解距离模糊采用了动态准则循环检测并剔除原始点的方法, 具体方法为:假定采用5重频解模糊, 通常采用的准则是3/5或2/5准则, 而作者使用的方法为, 先用5/5准则检测, 将满足准则的原始点剔除掉, 用剩余点做4/5准则, 依次类推, 直到2/5准则, 此方法的机理是认为检测准则高的信号置信度也高, 不让这些来自于目标的原始点和随机信号一同参与解模糊, 在复杂背景的解模糊中得到了很好的效果。
1.3 解距离模糊算法优化
由于采用循环检测的方法, 故运算量也有了很大的提高, 所以在工程实践中必须采取算法优化才能满足需求。具体方法为, 在第一次解距离模糊时将满足距离模糊的准填入表中, 在之后的循环解距离模糊中, 直接访问此准则表, 由于在绝大多数位置, 目标是不满足准则的, 故此方法能有效的控制解距离模糊的运算量。
1.4 性能对比
在工程实践中, 此方法的效果得到了验证, 针对一批较复杂背景下的目标检测结果, 在没有损失目标检测的前提下, 虚警概率降低了20%。由图2可以看出剔除原始点解模糊的方法对于固定位置的环状虚警有很好的抑制效果。
2 解速度模糊
2.1 解速度模糊的方法
解速度模糊采用频率步进的方法, 即对满足距离模糊准则的原始点, 考察某一CPI的原始过门限信号, 以它的模糊频率为基准, 以它的脉冲重复重频为步进, 考察其他CPI的过门限信号的频率与此频率的匹配程度, 若满足设定的频率门限值则认为满足准则, 之后, 在所有满足准则的频率中选择置信度最高的频率输出, 置信度高的判断标准为:首先是满足速度模糊的准则高, 其次是满足速度模糊相同准则时, 频率差的平方和的均值最小的可信度最高。与之前解模糊不同的是, 现在参与解模糊的原始点, 即恒虚警 (CFAR) 检测后, 在同一单元输出多个频道极值, 故解速度模糊的原始点中包含多个模糊频率值。CFAR后之所以输出多极值频道有其充要条件1) 充分性:当前高速处理器的发展, 处理能力有了很大提高, 使得它可以做一些更复杂的运算, 而多极值输入解模糊多速度输出解决了目标的频率分辨问题。2) 必要性:非正侧阵机载雷达由于弯曲的强杂波出现, 如果不输出多极值, 目标将被淹没在杂波背景中。
2.2 解速度模糊的具体实现及算法优化
解速度模糊时为了得到最优同样也是最真实的频率输出, 需遍历各CPI的各原始点, 以它们的模糊频率为基准在需考察的频率范围内以重频为步进的重复运算, 当原始点个数增大时运算量更是成倍增加, 所以在实际运用时解速度模糊相对于解距离模糊占据了绝大多数的运算量, 必须在程序中简化其运算量, 方法为:在以某一CPI位基准计算其它CPI的模糊频率时, 以当前满足速度模糊的准则和剩余CPI个数判断是否能满足解速度模糊设定的准则, 如果不能则使程序提前跳出, 这样能大大减少运算量。解速度模糊具体流程如图4:
2.3硬件平台简介
程序的硬件平台为曙光刀片服务器。这样可以在实际应用中采用空间换时间的方法提高效率。具体流程为CFAR后原始点, 经千兆以太网进入刀片服务器, 解模糊后通过网络送入后级处理模块。
3 结语
新的体制和平台, 给解模糊提出了新的要求, 本文涉及降低检测虚警和增加速度分辨功能是在具体工程实践中经验总结, 具有很强的实用价值。
参考文献
[1]邱炜, 张代忠, 赵洪立.PD体制中解距离模糊和速度模糊的改进[J].舰船电子工程, 2007 (4)
[2]张代忠, 洪一, 邱炜.脉冲多普勒雷达中的解模糊算法及实现[J].雷达科学与技术, 2004 (10)
[3]洪一.脉冲多普勒雷达的速度模糊求解[J].现代科学与技术, 1995 (1)
[4]曾涛, 龙腾.一种脉冲多普勒雷达解模糊新算法[J].电子学报, 2000 (12)