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雷达目标的微动中包含了大量的信息,微动是由目标结构特点和运动信息作用的结果,可根据微动特征得到雷达目标的特有信息,对目标的微动特征提取成为雷达目标探测领域一个热门课题。本文重点研究了对包含微动和平动的目标的精确平动补偿问题和微动中进动角的估计问题,提出了两种算法,实现了对平动的二次精确补偿和微动目标进动角估计。第一章介绍了本课题的研究背景及意义,对雷达的发展、微动参数的估计方法以及研究现状、平动补偿方法、进动角估计进行了整理和论述,并介绍了论文工作和安排。第二章对雷达微动信号进行了建模,主要对目标模型进行推导和分析。并对雷达功率(RCS)调制,微多普勒效应调制以及高分辨一维距离像(HRRP)调制效应等做了分析和实验。第三章提出了一种基于周期差分的平动精补偿的方法。首先介绍了微动周期估计、一阶矩的估计方法,然后推导了基于周期差分的平动精补偿的方法的理论。该方法的主要思想在于利用周期差分将微动信号从粗补偿过的雷达信号中消除,从而进行二次平动补偿。第一步是利用一维像的一阶矩对目标的平动进行粗补偿得到粗补偿距离像,第二步是用周期差分得到多项式补偿,对平动进行二次精确补偿,达到平动精补偿的效果,最后进行了误差分析和雷达数据验证。第四章提出了一种基于特显点锥旋半径比的进动角估计方法。首先,对进动角估计模型进行了简化和介绍了基于逆约旦估计散射中心微动距离的方法。其次,介绍了基于特显点锥旋半径比的进动角估计方法并进行了推广。该算法的思路来源于锥体目标在围绕锥体几何中心进动时,其锥顶散射中心和锥底散射中心与几何中心之间的夹角固定,那么锥顶散射中心的半径和锥底散射中心的半径的比值是进动角的函数,可以通过锥顶散射中心的半径和锥底散射中心的半径比值计算出进动角。最后对该算法进行了仿真实验以及推广实验分析,验证了该算法的有效性。第五章总结了文章的主要工作和创新点,指出了工作中存在的不足和下一步研究方向。