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      基于分數(shù)階Fourier變換的雷達目標檢測算法

      2014-04-14 03:05:00黃桂根
      火控雷達技術(shù) 2014年4期
      關(guān)鍵詞:脈壓修正角度

      黃桂根 李 品 丁 堅

      (南京電子技術(shù)研究所 南京 210013)

      0 引言

      線性調(diào)頻(LFM)信號是現(xiàn)代雷達系統(tǒng)中常用的一種大時寬-帶寬積信號,基于匹配濾波的數(shù)字脈壓方法是LFM 信號經(jīng)典的信號處理方法。

      當前,隨著雷達作用距離越來越大,在進行脈壓時所需處理的數(shù)據(jù)量也大幅度增加,使得信號處理的實時性面臨挑戰(zhàn);另一方面,地面或大型艦載雷達工作模式越來越多,要求雷達系統(tǒng)在不同的工作模式下采用不同參數(shù)的LFN 信號,從而要求信號處理設(shè)備能夠存儲多種匹配濾波器系數(shù)(時域或頻域系數(shù)),所需的硬件資源增加。

      由于分數(shù)階Fourier 變換對LFM 信號具有獨特的能量聚斂性質(zhì)[1],本文探索性的提出了一種基于分數(shù)階Fourier 變換的雷達目標檢測算法,通過與經(jīng)典的數(shù)字脈壓方法對比,分析了這種方法的優(yōu)勢及其不足,對后續(xù)需要進一步開展研究的問題進行了探討。

      1 分數(shù)階Fourier 變換定義[4 ~6]

      分數(shù)傅里葉變換FRFT,也稱為角度傅里葉變換(AFT)或者旋轉(zhuǎn)傅里葉變換(RFT),其定義式為:

      其中P為FRFT 的階,可以為任意實數(shù),α=Pπ/2,n為整數(shù)。FRFT 變換的核為:

      變換核對階次(角度)α 是完全連續(xù)的。我們稱變換后的XP(u)為時域信號x(t)在旋轉(zhuǎn)角度為α 的u域的表達。

      FRFT 是一種線性算子,記為FP。FP具備以下性質(zhì)[1]:

      零度旋轉(zhuǎn)對應(yīng)信號自身:F0= I;

      旋轉(zhuǎn)角度α=π/2,即變換階次P=1 時,對應(yīng)普通Fourier 變換FT:F1= F;

      FP為加性算子:FP1FP2= FP1+FP2;

      FP具有周期性:FP= FP+4k,k 為整數(shù),即對應(yīng)α 以2π 為周期,由于這一性質(zhì),后面的分析僅限于α 的一個周期[-π,π] 內(nèi)進行。

      2 分數(shù)階Fourier 變換對LFM 信號的聚斂

      根據(jù)分數(shù)階Fourier 變換的逆變換公式[1]:

      可知,信號x(t)的分數(shù)階 Fourier 變換XP(u)可解釋為x(t)在以逆變換核K-P(t,u)為基的函數(shù)空間上的展開,而該核是u域上的一組正交的Chirp 基,此即為分數(shù)階Fourier 變換的Chirp 基分解特性。因此一個Chirp 信號在適當?shù)姆謹?shù)階Fourier 域(即旋轉(zhuǎn)一定α 角度的u域)中將表現(xiàn)為一個沖擊函數(shù),即分數(shù)階Fourier 變換在某個分數(shù)階Fourier 域中對給定的Chirp 信號具有最好的能量聚斂特性。這種聚斂性對分析和處理Chirp 信號,如檢測Chirp 信號和估計Chirp 信號參數(shù)具有很好的作用。

      圖1 為FRFT 對Chirp 信號的聚斂仿真結(jié)果。圖中Chirp 信號參數(shù)為:時寬為32μs,帶寬為4MHz,采樣率為4MHz,零中頻。

      圖1 FRFT 對Chirp 信號聚斂的示意圖

      由文獻[1]及上面的分析可知,任意確定參數(shù)的Chirp 信號,其調(diào)制斜率對應(yīng)于u域內(nèi)范圍內(nèi)的唯一旋轉(zhuǎn)角度αK值,進行分數(shù)階Fourier 變換時,如果旋轉(zhuǎn)角度取:

      則Chirp 信號將在u域出現(xiàn)能量聚斂,如圖2所示。

      圖2 Chirp 信號在u 域聚斂時的旋轉(zhuǎn)角度

      2.1 分數(shù)階Fourier 變換實現(xiàn)單目標檢測

      實際目標回波存在一定的占空比,如圖3所示,圖中輸入SNR 為0dB,雷達探測量程為60km,目標距離為15km,其它仿真參數(shù)與圖1 相同,后面的仿真均以這一組參數(shù)進行,不再贅述。為了統(tǒng)一表述,本文中的圖例橫坐標均為采樣點數(shù)。

      圖3 FRFT 實現(xiàn)單目標檢測仿真

      通過對單目標回波分數(shù)階Fourier 變換的Monte-Carlo 仿真過程中,還可以得到以下結(jié)論:

      a.在其它參數(shù)確定后,僅目標距離發(fā)生改變時,回波信號在u域聚斂所需旋轉(zhuǎn)的角度α(對應(yīng)FRFT變換時的階次P)不會發(fā)生改變。這一結(jié)論為多個目標的搜索、檢測提供了可能性;

      b.標距離與聚斂后u域距離具有一一對應(yīng)關(guān)系。

      2.2 分數(shù)階Fourier 變換實現(xiàn)多目標檢測

      如圖4所示為根據(jù)(3)式進行旋轉(zhuǎn)聚斂,雷達探測距離上存在四個目標時,聚斂后的幅度與Chirp信號的時域波形。

      圖4 FRFT 實現(xiàn)單目標檢測仿真

      需要指出的是,當時域信號通過分數(shù)階Fourier變換至u域后,量綱發(fā)生了變化[6],在u域的目標距離與目標真實距離為非線性的一一對應(yīng)關(guān)系。如果要得到目標的真實距離,則在u域獲得目標的距離值后,需要進行距離修正,修正后的距離方為目標的真實距離值。

      2.3 目標距離修正

      由于u域與時域為非線性的對應(yīng)關(guān)系,且此一關(guān)系難以得到顯性表達式,為此,我們采用系數(shù)修正的方法進行目標的距離修正。具體的方法是:先通過仿真得到u域每一距離點所需的距離修正系數(shù),在回波聚斂的u域進行目標檢測和測距,得到目標在u域的距離值,該距離值乘以其對應(yīng)的距離修正系數(shù),即可得到目標的真實距離值。

      圖5 為前面的仿真參數(shù)所對應(yīng)的一組距離修正系數(shù)值。

      圖5 距離修正系數(shù)

      3 與傳統(tǒng)脈壓的對比分析及下一步要完善的工作

      為了說明基于分數(shù)階Fourier 變換目標檢測方法的性能,通過Monte-Carlo 仿真,將FRFT 方法與傳統(tǒng)脈壓算法的性能進行對比。在相同的輸入SNR 條件下,對比分析兩種目標檢測方法的檢測SNR。

      如表1所示為基于分數(shù)階Fourier 變換目標檢測方法與傳統(tǒng)匹配脈壓方法的檢測性能對比結(jié)果,仿真結(jié)果為100 次取平均。由表1 可見,基于分數(shù)階Fourier 變換目標檢測方法的性能稍遜于經(jīng)典的匹配濾波脈壓方法,但差距小于0.5dB。圖6 為其中的一次仿真結(jié)果。

      表1 FRFT 脈壓與傳統(tǒng)脈壓的檢測性能對比

      圖6 輸入SNR=-6dB 時FRFT 聚斂與數(shù)字脈壓結(jié)果

      仿真過程中,發(fā)現(xiàn)基于分數(shù)階Fourier 變換的目標檢測結(jié)果,主副瓣比與未加窗的傳統(tǒng)脈壓一致。但是,經(jīng)典的基于匹配濾波的數(shù)字脈壓方法可以通過匹配濾波器加窗的方法實現(xiàn)抑制副瓣,用于分數(shù)階Fourier 變換目標檢測的抑制副瓣措施目前沒有找到好的辦法,這有待于后續(xù)的工作中進行研究。

      4 結(jié)束語

      由于分數(shù)階Fourier 變換對LFM 信號具有獨特的能量聚斂性質(zhì),本文探索性的提出了一種基于分數(shù)階Fourier 變換的雷達目標檢測方法。由于可以直接u域進行目標檢測、測距和距離修正,不需要存儲匹配濾波器系數(shù),不同參數(shù)的LFM 信號,僅需要存儲一個對應(yīng)能量聚斂時的旋轉(zhuǎn)角度α 值;且不要逆變換返回時域。相較于傳統(tǒng)的脈壓算法,該方法在存儲空間和運算量等方面都有一定的提升潛力。有必要針對其不足之處開展進一步的研究。

      [1]陶然,齊林,王越,分數(shù)階Fourier 變換的原理及應(yīng)用[M].北京:清華大學出版社,2004.

      [2]Haldun M.Ozaktas,Orhan Arikan,M.Alper Kutay and Gozde Bozdagi,Digital Computation of the Fractional Fourier Transform[J].IEEE Transaction on Signal Processing,1996,44(9):2141-2150.

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      [4]Luis B.Almeida.The fractional fourier and time-frequency representations[J].IEEE Transactions on Signal Processing,1994,42(11):3084-3091.

      [5]Cagatay Candan,M.Alper and Haldun M.Ozaktas.The Discrete Fractional Fourier Transform[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2000,48(5):1329-1337.

      [6]平先軍,陶然,周思永等.一種新的分數(shù)階傅里葉變換快速算法[J].電子學報,2001,29(3):406-408.

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      [8]敦鵬,竺小松,張富通.RFRFT 域非均勻采樣信號重構(gòu)算法研究,電子信息對抗技術(shù),2013,28(6):14-17.

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