多普勒解模糊处理：非均匀采样谱分析方法

"该文是关于雷达信号处理领域的一个研究，具体聚焦于低脉冲重复频率(PRF)脉冲多普勒雷达的多普勒解模糊问题。文章提出了一种基于非均匀采样谱分析的多普勒解模糊处理新方法，旨在解决PRF分组参差方式下的多目标多普勒模糊处理。该方法利用多重PRF下的时域非均匀特性，通过改进的复值迭代自适应算法来估计无模糊多普勒谱的幅度响应。该研究得到了国家重点基础研究发展计划(973计划)和国家自然科学基金的支持，并有相关的作者介绍和关键词。" 正文: 在雷达信号处理中，多普勒效应是关键的分析对象，它提供了目标相对于雷达的相对速度信息。然而，由于脉冲重复频率的限制，多普勒频移可能会与PRF的整数倍重叠，导致多普勒模糊，这是一个需要解决的重要问题，特别是对于低PRF的脉冲多普勒雷达系统。传统的解模糊方法通常基于均匀采样，但这种方法在处理PRF分组参差的情况下效率不高。 文章提出的基于非均匀采样谱分析的多普勒解模糊处理方法，其创新点在于利用了多重PRF条件下相参处理间隔内的时域非均匀特性。这种非均匀采样使得数据集包含更丰富的信息，可以更有效地揭示隐藏的多普勒频谱结构。通过采用改进的复值迭代自适应算法，算法可以直接估计出无模糊的多普勒谱的幅度响应，这在处理多个目标的多普勒模糊问题时尤其有用。这种方法不仅能够提高解模糊的精度，而且能适应不同PRF设置，提高了雷达系统的灵活性和适应性。 仿真结果验证了该算法的有效性，表明在多种复杂场景下，该方法都能实现准确的多普勒解模糊，从而提高了雷达系统的探测性能。此外，这种方法还可能有潜力应用于其他需要非均匀采样处理的信号处理场景，比如无线通信和声纳等领域。 总结来说，这篇论文提供了一个新的多普勒解模糊策略，它结合了非均匀采样和自适应算法的优势，为低PRF脉冲多普勒雷达的信号处理提供了有效工具，有助于改善雷达系统的目标识别和跟踪能力。未来的研究可能进一步探索如何优化这个算法，以应对更多变的雷达环境和更复杂的多目标场景。