基于长时间积累低可观测目标检测方法

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1、基于长时间积累低可观测目标检测方法　　摘要：雷达信号的有效长时间积累是检测低可观测目标的一种常用方法，可以在不改变系统硬件的同时大大提高信噪比，以增加雷达威力。但是，在较长的积累时间下，快速机动目标有可能会带来距离走动、多普勒扩散等问题，严重影响检测性能。为解决上述问题，提出了一种段内相干积累段间非相干积累的方法，避免出现多普勒扩散，有效地矫正了距离走动，具有良好的性能。关键词：低可观测目标；相参积累；非相参积累；距离走动；多普勒扩散中图分类号：TN911.31?34文献标识码：A文章编号：1004?373X（2014）05?0004?040引言雷

2、达系统中的低可观测目标是针对目标的雷达反射截面积（RCS）而言的，随着隐身技术的日趋成熟，隐身目标相比于普通目标，被雷达发射电磁波照射时的后向散射回波强度明显变小，一般来说RCS会下降10～208dB，这会导致常规雷达的作用距离缩短到原来的[12～13，]使其探测性能大大降低。通常可以通过增大发射功率，提高天线孔径及增益等措施来弥补，但考虑到设计成本和实现难度，这些方法的效果是有限的。因此不改变系统硬件，利用信号处理的方法来实现对低可观测目标的检测手段灵活，成本较低，具有较好的应用前景。雷达信号的有效的长时间积累可以在不改变系统硬件的同时大大增加雷

3、达的威力，对于微弱信号的检测，通常可以延长积累时间以增加实际利用的目标能量，达到提高信号信噪比的要求。随着积累时间延长，匀速运动的目标会发生距离走动，而进行转向或加减速等机动运动的目标，除了距离走动还会产生多普勒扩散等问题。本文提出了一种段内相干积累段间非相干积累的方法，段内相干积累时不产生多普勒扩散，段间非相干积累时进行距离补偿，这样就解决了长时间积累带来的跨距离单元与跨多普勒单元的问题。1问题描述与本文的方法有效的长时间积累增加实际利用的目标能量，提高目标的信噪比，但同时带来了跨距离单元与跨多普勒单元的问题。引起距离走动的原因是在长的积累时间内

4、，由目标运动引起的距离变化大于雷达的距离分辨率，导致目标本来就很小的回波能量分散到了很多的距离单元上，难以使目标的能量聚集到一点上，给目标检测带来了严重的影响。图1为目标速度为500m/s时距离走动的示意图，假设雷达的脉冲重复频率为500Hz，发射信号带宽为3MHz，则对应的距离分辨率为50m。当速度为500m/s时，目标运动0.18s会发生距离走动，即50个脉冲所对应的时间。如图1所示，当积累时间为2s，即1024个脉冲时，目标总共走动了20个距离单元。在长时间积累中，目标的运动不能看成是简单的匀速运动，而是以复杂的机动方式进行运动，所以整个过程

5、中目标的多普勒频率不是一个单频，而是有多个频率点。这样，当进行相干积累时，目标回波能量就会分散在多个多普勒通道中，导致了信号能量的扩散，同样给目标检测带来了严重的影响。图2为多普勒扩散的示意图。由于检测前目标速度未知，一般要对目标可能出现的所有速度进行补偿，这就需要大量的补偿通道，导致了巨大的运算量，距离补偿效果和所需要的运算量此消彼长，实际应用中必须有所取舍；对于高速机动目标而言，其多普勒扩散基本没有规律可言，所以对其的补偿尤为困难。对静止或者低速运动目标而言，相干积累是最有效的提高信噪比的方法，经上述分析，它对高速机动目标的积累的效果不理想。这

6、里提出一种成为段内相干积累段间非相干积累的方法。假设积累时间内的脉冲总数为M，将这M个脉冲分为K段，每一段内有[MK=N]个脉冲，分别对每段中的N个脉冲进行相干积累，得到K组相干积累结果。根据假定的速度分别对每段结果进行距离走动补偿，对补偿后的数据进行段间的非相参积累，得到最终的积累结果。8在对脉冲进行分段时需要注意，每段内的脉冲在进行相干积累时不能产生多普勒扩散，这就要求段内相参积累的多普勒分辨单元，即使目标速度有变化也不会跨速度单元。此外在每段的相参积累时间内，目标移动的距离不能超过一个距离单元，这就要求相参积累时间不能过长。经过上述两个约束，

7、就能使目标的回波能量经过段内相干积累聚集到一点，之后的非相干积累才能有效地聚集目标能量。此方法不仅能有效地检测目标，而且原理十分简单，易于工程实现。首先，非相干积累虽然不能防止距离走动，但对其进行距离补偿非常容易，从硬件可实现上考虑，对所有脉冲进行相干积累的运算量与存储量太大，所以相干积累与非相干积累相结合的方法较为合理。其次，段内短时间的相干积累使得多普勒分辨单元较宽，相当于将速度单元“粗粒化”，避免了目标由于速度变化产生跨速度单元的现象。此方法本身就可以防止目标的速度分裂，解决了跨速度单元的问题。这时候，相干积累脉冲数少，速度单元较宽，目标的速

8、度变化不大时，仍落在一个速度单元中。把多个时间段的各组数据的相干积累结果的模值累加，实现非相干积累也不会发生速度分裂。本方