keystone变换实现方法研究

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1、Keystone变换实现方法研宄摘要:在传统PD雷达中,当相干积累时间较长或信号带宽很大,目标运动速度很高时,回波会出现越距离单元走动,从而影响雷达探测目标的性能。Keystone变换是校正脉冲回波距离走动的常用方法。在此研宄了Keystone变换的3种常用实现方法,通过仿真分析验证了算法的有效性,找出了低复杂度算法,对工程实现具有一定的参考意义。关键词:PD雷达;越距离单元走动;Keystone变换;运算量中图分类号:TN95-34文献标识码:A文章编号:1004-373X(2011)24-0133-04ImplementationMethodsofKeyst

2、oneTransformNINGNa,HAOFeng-yu(ChinaAirborneMissileAcademy,Luoyang471009,China)Abstract:InconventionalPDradar,whenthecoherentaccumulationtimeislong,orwhensignalbandwidethiswideandthetargetvelocityishigh,theechomayoccurthemigrationthroughresolutioncell.Inthiscase,thepropertyofradartode

3、tecttargetsmaybeaffected.Keystonetransformisthecommonmethodtocorrectthemigrationthroughresolutioncell.ThreehabituallyusedmethodstoimplementKeystonetransformarestudied.Thealgorithm'svalidityisconfirmedbysimulationanalysis.Thealgorithmwithlowcomplexitywasfound.Ithasacertainconferecesig

4、nificancetotheengineeringimplementation.Keywords:PDradar;migrationthroughresolutioncell;Keystonetransform;calculationquantity0引言根据传统PD雷达的设计原则,在相参积累时间内,目标的距离走动不能超过半个距离分辨单元。当相干积累时间较长或信号带宽很大,目标运动速度很高时,这一要求往往不能得到满足。因此,脉冲回波出现越距离单元走动,是影响雷达探测性能的主要因素。宽带雷达常采用Keystone变换校正越距离单元走动[1-3],近年来已有不少学者

5、研究了将Keystone变换应用于PD雷达长时间相干积累时,脉冲回波的越距离单元走动的校正[4-7]。本文在详细分析Keystone变换原理的基础上,给出了三种具体算法,通过对这三种算法的仿真分析,找出了低复杂度变换算法。1Keystone变换原理PD雷达的回波支撑域是一个二维平面,平面的坐标轴分别是快时间(即脉内时间)和慢时间(即脉间时间)。在快时域进行傅立叶变换,将回波变换到平面,所谓Keystone变换,就是进行变量代换,即:tm=fc/(fc+f)=tm这个变换使f-tm平面上的矩形支撑域在f-tm平面上变成一个倒梯形,如图1所示。因为这种倒梯形和所谓K

6、eystone(即楔石形)形状相似,Keystone变换因此得名。可见,Keystone变换实际上是一种对tm轴的伸缩变换,伸缩幅度与频率有关,高频拉伸幅度较大。2Keystone变换三种实现算法2.1DFT+IFFT算法设虚拟慢时间tm离散采样的顺序以m'表示,并设其采样的总数也为M,与Tm相对应的虚拟离散多普勒域采样点的顺序以k'表示,其总数为K'(K'=K=M)。可见,rr/与m,以及k'与k虽然同样以整数值表示,但它们的尺度是不同的,且在不同的I(即不同的f)有不同的尺度关系。从S(l,m)得到S(l,m')的过程,就是Keystone变换的过程,需要两

7、步来完成,如下所示:S(l、m卜S(l,k'DFTIDFT式中k'为m'相对应的离散多普勒域。值得指出的是:前一个变换的时、频域之间具有不同的尺度,所以傅里叶变换不能用FFT,只能用DFT的定义对各个k'的值逐个进行计算;后一个傅里叶变换可以采用FFT,即:S(l,k')=DFT[S(l,m)]=EM/2-lm=—M/2S(l,m)e—j2(1+nl)Mkzm(1)S(l、m')=IDFT[S(l,k')]=EM/2_lkM/2S(l,k')ej2nMk'm'=IFFT[S(l,k')](2)式中设M为偶数。2.2SINC内插算法Keystone变换后的采样点示

8、意图如图2所示(变换后的

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