基于K-相邻脉冲时频双重反转变换的高速机动目标信号相干积累方法

doi:10.7523/j.ucas.2024.028

摘要/Abstract

摘要：

针对高速机动目标长时间相干积累过程中跨距离单元和跨多普勒单元造成回波积累增益损失，导致常规积累方法失效的问题，提出一种基于K-相邻脉冲时频双重反转变换的快速相干积累算法，通过在距离频率-慢时间域与相邻第K个脉冲的距离频率和慢时间双重反转共轭信号相乘，消除信号中的跨距离单元走动和多普勒频率徙动。同时，引入时频反转互相关算法作为补充，通过联合计算来估计目标距离、速度和加速度。最后构造补偿函数完成回波能量聚焦。仿真实验结果表明，该方法可以在不进行任何参数搜索的条件下实现二阶高速目标运动参数估计，计算复杂度低。此外，K-相邻脉冲时频双重反转变换与时频反转互相关可并行实现，从而进一步提升运算速度。

关键词: 高速机动目标检测, 运动参数估计, 长时间相干积累, 跨距离单元走动, 多普勒频率徒动, 时频双重反转变换

Abstract:

To address the problem of echo gain loss caused by range migration and Doppler frequency migration during long-time coherent accumulation of detection of high-speed maneuvering targets， a fast coherent integration algorithm based on K-adjacent pulse time-frequency double inversion transformation is proposed. By multiplying the distance-frequency and slow-time double-reversed conjugate signal of the Kth adjacent pulse signal with the target signal in the distance-frequency and slow-time domain， the across range unit and Doppler frequency migration in the signal can be simultaneously eliminated. At the same time， the time-frequency inversion cross-correlation algorithm is introduced as a supplement to estimate the target’s distance， velocity， and acceleration information through joint calculation. Finally， the compensation function is constructed to complete the focusing of echo energy on the distance-Doppler plane. Simulation results show that the proposed method can effectively estimate the second-order high-speed target motion parameters without any parameter search， with low computational complexity. Moreover， the K-adjacent pulse time-frequency dual inversion transformation and time-frequency inversion cross-correlation can be implemented in parallel to further improve the computational speed.

Key words: high-speed maneuvering target detection, motion parameter estimation, long-time coherent integration, across range unit migration, Doppler frequency migration, time-frequency double inversion transform

中图分类号:

TN957

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图/表 11

图1 基于K-相邻脉冲时频双重反转变换的参数估计算法流程图

Fig.1 Flow chart of parameter estimation algorithm based on K-adjacent pulse time-frequency double inversion transform

表1 算法运行时间比较

Table 1 Algorithm running time comparison

算法名称	运行时间/s
GRFT	34 935.43
RFT	852.74
TRT-SKT-LVD	6.57
MTD	0.17
本文算法	0.97

表2 雷达系统参数

Table 2 Radar system parameters

参数名称	参数值
载波频率/GHz	1
带宽/MHz	3
采样频率/MHz	6
脉冲重复频率/Hz	1 000
积累脉冲数	513

表3 目标运动参数

Table 3 Targets motion parameters

目标参数名称	初始径向距离/m	径向速度/（m/s）	加速度/（m/s²）
目标1	14 000	6 000	10
目标2	17 000	1 200	10
目标3	13 000	1 200	50
目标4	17 000	1 200	30
目标5	17 000	1 200	50

图2 单目标仿真实验结果

Fig.2 Results of single object simulation experiment

图3 多目标仿真实验结果

Fig.3 Results of multi-object simulation experiment

表4 算法相干积累结果比较

Table 4 Algorithm coherent accumulation results comparison

算法名称	距离/m	速度/（m/s）	加速度/（m/s²）	信噪比/dB
TRT-SKT-LVD	14 094	—	9.78	34.37
NRFRT-2DSCFT	14 012	6 450	—	30.25
MTD	*	*	*	15.70
本文算法	13 972	6 000	10.7	45.54
目标真实值	14 000	6 000	10	—

图4 算法性能对比

Fig.4 Comparison of algorithm performance

图5 算法检测性能曲线

Fig.5 Algorithm detection performance curve

表5 Ka波段雷达基本参数

Table 5 Main parameters of the Ka-band radar

参数名称	参数值
载波频率/GHz	35
脉冲重复频率/kHz	32
采样频率/MHz	80
采用的脉冲积累数	15 000

图6 算法实测数据处理结果

Fig.6 Processing results of real data

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