基于高阶矩函数的雷达目标微动参数估计方法
邓冬虎
1
,张 群
1
,
2
,罗 迎
1
,李宏伟
1
,林永照
1
(
1.
空军工程大学信息与导航学院,陕西西安
710077
;
2.
复旦大学波散射与遥感信息重点实验室,上海
200433
)
摘 要: 提出了一种适用于窄带雷达信号的微动参数快速估计方法
.
该方法首先对目标回波信号进行混频处
理,并去除直流分量后计算高阶矩函数,通过检测不同时延下高阶矩虚数部分傅里叶变换累积结果的峰值位置,可快
速获得目标部件的旋转频率
.
然后结合串行消除的方法实现对旋转半径和初相的快速准确估计
.
最后,仿真验证了该
方法的有效性
.
关键词: 窄带雷达;微动;参数估计;高阶矩
中图分类号:
TN957
文献标识码:
A
文章编号:
03722112
(
2013
)
12233907
电子学报
URL
:
http
:
//www.ejournal.org.cn DOI
:
10.3969/j.issn.03722112.2013.12.004
MicroMotionParameterEstimationofRadarTarget
BasedonHighOrderMomentFunction
DENGDonghu
1
,
ZHANGQun
1
,
2
,
LUOYing
1
,
LIHongwei
1
,
LINYongzhao
1
(
1.InstituteofInformation&Navigation
,
AirForceEngineeringUniversity
,
Xi′an
,
Shaanxi710077
,
China
;
2.KeyLaboratoryofWaveScatteringandRemoteSensingInformation
,
FudanUniversity
,
Shanghai200433
,
China
)
Abstract
:
Amethodformicromotionparameterestimationofradartargetbasedonhighordermomentfunctionispresent
ed
,
whichissuitableforthenarrowbandradar.Firstly
,
theradarechoismixedwiththereferencesignal
,
andthenitsdirectcurrentis
eliminated.Thehighordermomentfunctionofthesignalwithdifferenttimedelaysiscalculatedfirstly
,
thentheFouriertransform
resultsofthehighordermoment′simaginarypartsarecalculatedandthepeakvalueoftheirproductresultsisdetectedtoobtainthe
rotationfrequencyoftarget′smicromotionalparts.Theradiusandtheinitialphaseareestimatedbysuccessivecancellation.Acom
putersimulationisgiventoillustratetheeffectivenessoftheproposedmethod.
Keywords
:
narrowbandradar
;
micromotion
;
parameterestimation
;
highordermoment
1
引言
微动是指目标或目标的组成部分除质心平动以外
的振动、转动和加速运动等微小运动
[
1
]
.
目标或其结构
的微动会对雷达回波信号产生附加的频率调制,从而产
生关于目标主体的多普勒谱边带,这种现象被称为微多
普勒效应(
microDopplereffect
)
[
1
,
2
]
.
微多普勒从频率上
描述了目标微动的雷达特征,反映了多普勒频移的瞬时
特性
[
3
]
,近年来引起了广泛的研究
.
在最小可检测信噪比恒定的条件下,窄带雷达具有
系统灵 敏 度 高、最 大 可 检 测 距 离 大 于 宽 带 雷 达 等 优
点
[
4
]
.
但是,由于窄带雷达信号带宽较小,无法进行距离
分辨
[
5
]
,因此不能像宽带雷达那样通过获取目标的高分
辨像来实现对目标的分类与识别
.
但是,通过对微动特
征的有效估计,有助于获得目标的精细微动特征,进而
为窄带雷达系统中目标的分类与识别提供更为丰富的
信息
[
6
]
.
近年来,针对窄带雷达系统,一些微动参数估计方
法被相继提出
.
其中,文献[
7
]将典型微动建模为多分量
调频信号,利用时频分析和
Hough
变换结合的方法,能
够有效完成对旋转半径和旋转频率的估计,但是提取精
度受限于时频分析工具的时频分辨能力,并且计算量较
大;文献[
8
]提出了利用经验模式分解的方法,将目标微
动特征信号频率调制模式分解成不同的调制模式的叠
加,进而实现了对旋转半径和旋转频率的估计,但是抗
噪能力较弱
[
9
]
;文献[
10
]提出了自适应
chirplet
分解方
法,其本质上仍是参数搜索方法,运算量较大,不能够进
行实时处理
.
收稿日期:
20120928
;修回日期:
20130220
;责任编辑:覃怀银
基金项目:国家自然科学基金(
No.61172169
,
No.61201369
);陕西省电子信息系统综合集成重点实验室基金(
No.201108Y08
)
第
12
期
2013
年
12
月
电 子 学 报
ACTAELECTRONICASINICA
Vol.41 No.12
Dec. 2013