cwlfm雷达在舰船探测和识别方面的应用

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1、CWLFM雷达在舰船探测和识别方面的应用2007年第3期电子工程信息l9CWLFM雷达在舰船探测和识别方面的应用胡桂香译摘要连续波线性调频(CWLFM)雷达用于海岸监视和控制以及低截获概率(LPI)时有一些优势.本文介绍了采用雷达原型并经ISAR技术处理后得到的真实结果,揭示了应用于仿真ISAR成像的舰船自动识别系统所得结果,并且对雷达在不利气象条件下的工作特性进行了讨论.关键词航空电子ICNIAJTRS软件无线电1引言连续波线性调频(CWLFM)雷达很久以前就有介绍[1],然而新技术(HBTS,HEMTs)的使用可以使毫米波段的发射功能更强,接收噪声更低.在更高的频率工作时允许使用

2、较更宽的带宽,从而改善距离分辨率,进而改善目标发现,目标定位和目标识别信息.与其它雷达信号相比,连续波线性调频雷达有一些优势.首先,这种系统没有盲斑限制,因为发射和接收同时存在,而在脉冲雷达的静寂时间里并不是这样.其次,对于同样的发射带宽,采用了更低的采样频率.最后,由于发射信号峰值功率更低,这种系统具有良好的低截获概率(LPI)特性.另外,CWLFM雷达比较简单,而且他们的费用比具有等效特点的脉冲雷达低.其它线性调频连续波(FM.CW)雷达系统也已经用于海岸监视[2],但是由于其距离分辨率低,不可能用来获得高分辨率的逆合成孔径雷达(ISAR)成像.由于海上运输的鉴别和追踪的需要,对

3、加那利群岛的控制和海岸监视是绝对必要的.基于这种应用,不但探测是必需的,而且目标识别,光学和红外传感器也经常使用.光学系统的缺点是易受雾(加那利群岛通常的气候情况)的影响.在有雾的情况下,光学系统的探测距离几乎为零.而CWLFM雷达虽然在这种不利的气象条件下其探测距离比正常情况明显变差,但仍然能工作.对能量损失的测量在本文也有介绍.相对于静止的雷达,要获得运动舰船的成像,必需进行ISAR处理,以便可能获得真正的舰船的成像[3].可以对这种成像进行参数提取处理,从而实现自动舰船识别,以此作为雷达操作员的辅助手段.已经对二十艘舰船进行了仿真试验.借助神经网络[4],能实现舰船的自动探测.

4、在本文中,展示了研究结果.零差CWLFM雷达已作为一个得到西班牙科技部支持(TIC.2oo2-04569一C02,TEC20049615一C03,TEC2005-08377一C03YTEC一2005-07010一C02)支持的项目来开发.该雷达发射频率为28—30GHz,带宽为2GHz,分辨率达到0.0751TI.2毫米波段的CWLFM零差(HOMO-DYNE)雷达CWLFM系统利用了一个有源相关过程(anac—tivecorrelationprocess有源相关处理),即将信号回波和发射信号的复制信号相混频,后接一个滤波器ta)(b}1A测试中的射频电路照片图1B机械部分(cJ图1

5、C线性FMCW雷达框图电子工程信息2007年第3期组.在接收信号与发射信号的复制品混频处理后,距离信息以如下方式转换为频率域,即每个滤波器相当于一个距离单元.图l所示为所开发的零差CWLFM雷达原型[5].该原型是一个中近程(15Km)雷达环境数据收集系统,它价格低,轻便.为了实现它,采用14.5GHz的压控振荡器(VCO)的lGHz带宽,VCO的输出乘以2,以达到2GHz的带宽.信号放大后发射,遇到目标后信号返回,由接收天线接收.接收信号与耦合信号混合,使IF信号得到滤波和放大,随后,得到的IF信号由PC上的数据截获卡(dataacquisitioncard数据采集卡)(GageS

6、—cope)获取.数字化信号经过多普勒处理,得到运动目标的成像.不同的工作模式是可能的,这取决于压控振荡器(vco)的回扫.雷达带宽在50MHz与2GHz之间变化,分辨率是3m到7.5cm.雷达系统的参数是:发射功率25dBm,天线波束宽度3.,系统噪声系数6dB,接收机带宽40MHz,距离单元8192个.4目标建模3结果对用于安全保障的雷达,成像必需尽可能真实,以便对舰船进行识别.根据这点,本文中介绍的原型可以获得高至7.5cm的分辨率,而且经过多普勒处理器处理之后,能清楚地识别运动中的成像而没有杂波问题.图2的成像是由前面介绍的雷达获得的.x轴表示多普勒频率(横向距离),Y轴表示

7、距离,以米为单位.这些成像表示不同类型舰船的照片,以及经过多普勒处理后的多普勒成像.ISAR成像只进行了快速傅立叶变换(FFT),没有经过后处理.非专业人员就能容易地识别多普勒成像之间的差异,进行分类.舰船的多普勒成像容易识别,而且如果经过下面介绍的方法处理和参数化,这些成像在很大程度上能够被自动识别.图23种船的照片和多普勒成像图2A帆船;图2B渡船;图2Czodiac每艘船的一组恰当的多普勒成像,如上一节介绍的,能够用于训练(train)舰船识别系统(

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