雷达目标微动特征提取与估计技术研究

【摘要】：目标或目标的组成部分除主体平动之外的振动、转动等小幅运动称为微动,目标微动反映了其精细特征,具有重要的军事价值,在目标探测与识别领域受到广泛关注。本文系统研究了微动目标雷达回波的调制效应,在此基础上提出了微多普勒特征提取的方法,并深入研究了非参数化和基于模型的两大类微动参数估计方法。 第一章阐述了课题研究背景及意义,归纳了微动的研究现状,从微动目标雷达回波建模、微多普勒分离及特征提取、微动目标成像、基于微多普勒特征的目标识别等方面分析并总结了该领域研究目前采取的主要技术途径及存在的问题,介绍了本文主要研究工作。 第二章系统研究了微动目标雷达回波调制效应。在分析微动目标姿态变化引起的散射强度变化规律基础上,建立了多成分调幅-调频形式的进动目标雷达回波调制模型,研究了进动目标微多普勒和多普勒谱的调制特性,推导了其与进动参数的定量关系。针对LFM和SF两种典型宽带信号,系统建立了不同雷达参数和微动参数条件下的微动目标一维距离像调制模型,分析了其移位、展宽等调制特性,对微动参数估计和微动目标成像的研究具有重要意义。通过系列暗室测量实验分析了目标特性和雷达信号特性两方面因素对雷达目标微动特性测量的影响。 第三章研究了目标微多普勒特征提取与进动参数估计方法。针对微动目标回波信号多分量非线性调频的特点,研究了高阶时频分布在微多普勒特征提取中的应用并分析了其性能,该方法具备高时频分辨力、低交叉项、大动态范围的分析性能。针对弹道目标回波微多普勒提取的问题,提出了基于瞬时频率多项式模型的目标平动估计方法,从而实现了微动与平动多普勒谱的分离。针对微动目标回波的循环平稳特性,建立了微动目标回波循环谱密度统计量的模型,提出了基于循环谱密度的微动周期估计方法,该方法具有估计精度高、抗噪性能强的特点。分析了进动目标微多普勒谱图的调制特性以及高阶时频分布估计微多普勒瞬时频率的偏差规律,在此基础上提出了改进的逆约旦变换估计进动角方法,提高了进动角的估计精度。 第四章研究了基于模型的目标微动参数估计方法。针对微动目标雷达回波具有稀疏性的特点,建立了基于稀疏表示的微动目标参数估计模型,设计了微动目标的原子模型,并分析了字典的相干性。针对微动目标字典相干性强的问题,提出了基于线性变换的字典优化设计方法,该方法在不影响稀疏解性质的前提下,有效减小了字典的相干性。将字典线性变换与稀疏求解算法相结合,设计了基于稀疏表示的目标微动参数估计算法流程,获得了优良的估计性能。针对进动目标回波信号调幅-调频的特点,建立了进动目标回波的时变自回归(TVAR)表示模型,提出了基于TVAR模型的目标微动参数估计方法。 第五章总结了论文的研究工作和主要创新点,指出需要进一步研究的问题。