一种高机动目标微动周期计算方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001 ]本发明属于雷达技术领域，具体设及目标运动参数估计方法，可用于对具有模糊 多普勒频率的高机动目标微动周期进行计算。
【背景技术】
[0002] 微动是目标在运动时，由自身姿态变化或机动引起的，包含了目标更细节的运动 特征。对于微动参数的估计，在目标测控和目标识别等领域都有迫切需求。近年来，国际上 关于微动的研究逐渐升溫，雷达中的微动和由微动引起的微多普勒现象正日益成为研究热 点。如果雷达目标除了主体的平移运动外还存在整体或部分的震动或转动等微运动，那么 可能会产生一个额外的频率调制，使得回波信号在多普勒频移的基础上产生边带，运就是 微多普勒现象。
[0003]实际中，高速运动目标在空间中运动时，若自身存在加速度或者目标的运动方向 与雷达视线存在一定夹角，目标相对于雷达都会展现出加速运动状态，引起多普勒频率随 时间的线性变化。当目标加速度很大时，在相干累积时间内，目标的多普勒频率变化可能大 过雷达的脉冲重复频率，导致多普勒频率产生模糊。此外，为了保证姿态稳定，目标通常会 进行一定的稳定控制手段，最常见的便是自旋运动。同时，由于受到空气阻力产生的横向干 扰力等特定事件，目标会产生进动等复合运动。运些运动是典型的微动，会对雷达信号产生 相应的周期性调制，并叠加于目标的多普勒频率之上。
[0004]现有技术中，还未考虑目标多普勒频率存在模糊的情况下，微动周期的估计问题。
【发明内容】
[0005]本发明所要解决的技术问题是针对现有技术存在的不足，提供一种高机动目标微 动周期计算方法。
[0006]本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种高机动目标微动周期计算方法， 包括W下步骤：
[0007]步骤1，采集目标的回波信号x，x= {xi，X2,. . .，Xi,. . .，xn}，i=l，2,. . .，N，N为脉 冲积累数，Χι为回波信号X在第i点的值；
[000引步骤2，根据目标的回波信号计算得到目标整体平动估计值；
[0009]步骤3,利用目标整体平动估计值进行整体平动补偿，得到补偿后的微动信号；
[0010] 步骤4,利用补偿后的微动信号估计目标周期。
[0011] 本发明的有益效果是:本发明的方法通过目标的多普勒模糊进行处理，并对目标 的整体平动进行补偿，使估计得到的目标微动周期更加准确有效。
[0012] 在上述技术方案的基础上，本发明还可W做如下改进。
[0013]进一步，所述步骤2中根据目标的回波信号计算得到目标整体平动估计值，包括W 下步骤：
[0014]步骤A，对回波信号X进行短时傅里叶变换得到回波信号X的时频分布Xmxn，Xmxn= (Xi，X2,. . .，Xi，. . .，Xn}，i=l，2,. . .，N，N为脉冲数，Xi为X的时频分布Xmxn在第i个脉冲时间 的值，Xi是Μ维向量，Μ是时频分析的频点数；
[0015] 步骤Β，记录时频分布Χμχν每一列的最大值所在的位置hi，hie{l，2,. ..，M}，i=l， 2,. . .，N，根据位置值hi计算目标的瞬时多普勒频率值fb，fb={fbl，打2, . . .，fbi，. . .，fbN}，i =1,2,. . . ,Ν；
[0016]步骤C:对目标的瞬时多普勒频率值fb进行差分分析，得到瞬时多普勒频率差分值 fa={fal，fa2,. . .，fai，. . .，faN-l}，fai=fb(i+l广fbi，根据瞬时多普勒频率差分值判断得到多 普勒发生模糊的位置；
[0017]步骤D:在多普勒发生模糊的位置对瞬时多普勒频率进行解模糊，得到解模糊后的 瞬时多普勒频率值fd，对fd进行直线拟合得到目标整体平动估计值。
[0018]采用上述进一步方案的有益效果是:通过差分分析判断瞬时多普勒发生模糊的位 置，可对每一个发生模糊的位置都进行提取，避免发生遗漏;通过直线拟合得到目标整体平 动估计值，计算过程简单，拟合结构准确有效。
[0019] 进一步，所述步骤C中判断得到多普勒发生模糊的位置的方法为:捜索瞬时多普勒 频率差分值中满足abs(fa)>PRF/2的位置ρη，η=1，2,. . .，Κ，ρηΕ{1，2,. . .，N-1}，则该位置 Pn即是多普勒发生模糊的位置;其中abs( ·)为取绝对值运算，K为模糊次数，PRF为雷达的 脉冲重复频率。
[0020] 采用上述进一步方案的有益效果是:通过瞬时多普勒频率差分值的绝对值与脉冲 重复频率的一半进行比较判断发生模糊的位置，判断过程简单，且结果准确有效。
[0021] 进一步，所述步骤D中按照W下方法计算得到解模糊后的瞬时多普勒频率值fd:
[0022] fd=fb(pn：N)+PRF
[0023] 其中，n=l，2,. . .，Κ，打(Pn:N)为取从位置Pn至位置N-1的瞬时多普勒频率值打；
[0024]对瞬时多普勒频率值fd采用最小二乘法进行直线拟合，得到目标整体平动估计值
,ti为时间，^ = (Γ7Τ?Γχ,，上标'为转置运 算，i=l，2,. . .，Ν。
[00巧]进一步，所述步骤4具体包括：
[0026]步骤a,计算微动信号的自相关，得到微动信号的自相关序列；
[0027]步骤b，求取微动信号自相关序列的绝对值；
[0028]步骤C，对自相关序列的绝对值进行4N点的傅立叶变换；
[0029] 步骤d，捜索傅立叶变换结果的最大值，将该最大值置零，再次捜索傅立叶变换结 果的最大值，并记录该最大值的位置q，则目标的微动周期估计为:4N/(qXPRF)。
[0030] -种高机动目标微动周期计算系统，包括：
[0031]采集模块，用于采集目标的回波信号x，x={xi，x2, . . .，xi, . . .，XN}，i=l，2,...， N，N为脉冲数，xi为回波信号X在第i个脉冲时间的值；
[0032]计算模块，用于根据目标的回波信号计算得到目标整体平动估计值；
[0033]平动补偿模块，用于对目标整体平动估计值进行整体平动补偿，得到补偿后的微 动信号；
[0034] 估计模块，用于根据补偿后的微动信号估计目标周期。
[0035] 本发明的有益效果是:本发明的系统通过目标的多普勒模糊进行处理，并对目标 的整体平动进行补偿后提取目标的微动信号，使估计得到的目标微动周期更加准确有效。
[0036] 进一步，所述计算模块包括：
[0037] 变换单元，用于对回波信号X进行短时傅里叶变换得到回波信号X的时频分布Xmxn, Xmxn={Xi，X2,. . .，Xi，. . .，XN}，i=l，2,. . .，N，N为脉冲数，Xi为X的时频分布Xmxn在第i个脉 冲时间的值，Xi是Μ维向量，Μ是时频分析的频点数；
[0038] 记录单元，用于记录时频分布Xmxn每一列的最大值所在的位置hi,山￡{1，2,...， M}，i=l，2, . . .，N，根据位置值hi计算目标的瞬时多普勒频率值fb，fb={fbi，fb2,...， fbi, . . . ,fbN},i二 1,2, . . . ,Ν;
[0039] 差分分析单元，用于对目标的瞬时多普勒频率值fb进行差分分析，得到瞬时多普 勒频率差分值fa={fal，fa2, . . .，fai，. . .，faN-l}，fai=打(i+O-fbi，根据瞬时多普勒频率差分 值判断得到多普勒发生模糊的位置.
[0040] 解模糊单元，用于在多普勒发生模糊的位置对瞬时多普勒频率进行解模糊，得到 解模糊后的瞬时多普勒频率值fd，对fd进行直线拟合得到目标整体平动估计值。
[0041]采用上述进一步方案的有益效果是:通过差分分析判断瞬时多普勒发生模糊的位 置，可对每一个发生模糊的位置都进行提取，避免发生遗漏;通过直线拟合得到目标整体平 动估计值，计算过程简单，拟合结构准确有效。
[0042] 进一步，所述差分分析单元还用于捜索瞬时多普勒频率差分值中满足abs(fa)> PRF/2的位置ρη，η=1，2,. . .，Κ，ρηΕ{1，2,. . .，N-1}，则该位置即是多普勒发生模糊的位置； 其中abs( ·)为取绝对值运算，K为模糊次数，PRF为雷达的脉冲重复频率。
[0043] 采用上述进一步方案的有益效果是:通过瞬时多普勒频率差分值的绝对值与脉冲 重复频率的一半进行比较判断发生模糊的位置，判断过程简单，且结果准确有效。
[0044] 进一步，所述解模糊单元还用于按照W下方法计算得到解模糊后的瞬时多普勒频 率值fd和目标整体平动估计值
[0045] fd=fb(pn：N)+PRF
[0046] 其中，n=l，2,. . .，Κ，打(Pn:N)为取从位置pn至位置N的瞬时多普勒频率值打；
[0047] 对瞬时多普勒频率值fd采用最小二乘法进行直线拟合，得到目标整体平动估计值
上标'为转置运 算，i=l，2,. . .，N。
[004引进一步，所述估计模块包括：
[0049] 自相关计算单元，用于计算微动信号的自相关，得到微动信号的自相关序列；
[0050] 绝对值计算单元，用于求取微动信号自相关序列的绝对值；
[0051 ]傅立叶变换单元，用于对自相关序列的绝对值进行4N点的傅立叶变换；