一种基于叉积自动频率控制的雷达目标速度跟踪方法与流程

文档序号:12061911阅读:705来源:国知局
一种基于叉积自动频率控制的雷达目标速度跟踪方法与流程

本发明属于雷达目标跟踪技术领域,具体涉及一种基于叉积自动频率控制的雷达目标速度跟踪方法。



背景技术:

传统的雷达目标速度跟踪方法是将雷达速度通道的窄带信号经过快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT)后,利用高低跟踪滤波器实现对目标多普勒的跟踪,进而得到目标速度的跟踪值,由此实现雷达对目标速度的跟踪。

这种方法主要存在两个缺点,会导致雷达对目标速度的跟踪精度低以及跟踪误差大。(1)传统速度跟踪方法的跟踪精度依赖于FFT分辨率,而硬件信号处理平台上能够提供的FFT分辨率是有限的,使得传统速度跟踪方法对速度测量的精度有限;(2)传统速度跟踪方法中只用到了当前的速度测量值,没有对之前的若干个测量值进行数据滤波处理,相邻两次速度跟踪值普遍相差较大,速度跟踪曲线的毛刺较多,导致跟踪误差大。



技术实现要素:

本发明的目的在于提供一种基于叉积自动频率控制的雷达目标速度跟踪方法,该方法误差小、精度高。

为了解决上述技术问题,本发明提供一种基于叉积自动频率控制的雷达目标速度跟踪方法,包括以下步骤:

第一步,使用滑窗提取雷达速度通道信号的数据点,得到M个数据点;

第二步,将M个数据点通过数控振荡器进行混频处理,获得混频后的信号;

第三步,对混频后的信号分别做取实部处理与取虚部处理,获得实部信号与虚部信号;

第四步,根据所述实部信号与虚部信号,按照叉积计算方法分别计算混频后信号的M个数据点的叉积值,并将M个数据点的叉积值累加,获得叉积能量和P;同时以求模方式对混频后信号分别计算获得M个数据点对应的模值,并对计算获得M个数据点模值的均值A;

第五步,使用叉积自动频率控制方法计算获得鉴频曲线的斜率K,并根据所述斜 率K计算获得多普勒频频率差dfd

第六步,将多普勒频率差dfd送入环路滤波器中获得多普勒频率差dfd的滤波值;然后将多普勒频率差dfd的滤波值送入数控振荡器中获得多普勒频率的滤波值fd

第七步,判断是否使用滑窗全部提取完毕雷达速度通道的所有信号数据,如果提取完全部信号数据,则将获得的多普勒频率的滤波值fd输出,并进入第八步;否则返回第一步。

第八步,计算并获得雷达目标的速度滤波值v,计算方法如式(1)所示:

式(1)中,λ为雷达工作波长。

进一步,第四步中所述叉积值的计算方法如式(2)所示,

Pt(k)=Ik-1·Qk-Qk-1·Ik (2)

式(2)中,Pt(k)为第k个数据点对应的叉积值,Ik是第k个数据点的实部信号,Qk是第k个数据点的虚部信号,k∈M。

进一步,第四步中所述模值的计算方法如式(3)所示,

式(3)中,At(k)为混频后信号中第k个数据点对应的模值,Ik是第k个数据点的实部信号,Qk是第k个数据点的虚部信号,k∈M。

进一步,第五步中所述鉴频曲线的斜率K的计算方式如式(4)所示:

式(4)中,T为使用滑窗提取雷达速度通道信号的数据点的时间间隔。

进一步,第五步中所述多普勒频频率差dfd的计算方法如式(5)所示:

本发明与现有技术相比,其显著优点在于,本发明利用叉积自动频率控制方法(Cross Product Automatic Frequency Control,CPAFC)实现对目标多普勒频差的测量,然后将多普勒频差的测量值送入环路滤波器中,预测下个相参处理间隔(Coherent Processing Interval,CPI)的目标速度,由此形成速度跟踪环路,从而解决了传统雷达目标速度跟踪 方法的跟踪精度需要依赖于FFT分辨率,以及数据滤波功能缺失的问题。

附图说明

图1是本发明基于叉积自动频率控制的雷达目标速度跟踪方法流程示意图。

图2是本发明中使用滑窗提取雷达速度通道信号数据点的示意图。

图3是本发明仿真实验中的计算机仿真的场景示意图。

图4是本发明仿真实验中雷达目标的速度变化曲线示意图。

图5是本发明方法与传统基于速傅里叶变换的速度跟踪方法的跟踪性能对比曲线示意图。

具体实施方式

容易理解,依据本发明的技术方案,在不变更本发明的实质精神的情况下,本领域的一般技术人员可以想象出本发明基于叉积自动频率控制的雷达目标速度跟踪方法的多种实施方式。因此,以下具体实施方式和附图仅是对本发明的技术方案的示例性说明,而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限制或限定。

结合图1,本发明基于叉积自动频率控制的雷达目标速度跟踪方法包括以下步骤:

第一步,使用滑窗提取雷达速度通道信号的数据点,得到M个数据点。如图2所示,从雷达速度通道中信号的第一个数据点开始,使用滑窗提取M个数据点,得到本次相参处理间隔(CPI)所需处理的数据点。在下一个CPI提取数据点时,滑窗顺序向后移动一个数据点,得到下一个CPI相应的的M个数据点。

第二步,将M个数据点通过数控振荡器进行混频处理,获得混频后的信号。

第三步,对混频后的信号分别做取实部处理与取虚部处理,获得实部信号I与虚部信号Q。

第四步,按照叉积计算方法分别计算混频后信号的M个数据点的叉积值,计算方法如式(1)所示,

Pt(k)=Ik-1·Qk-Qk-1·Ik (1)

式(1)中,Pt(k)为第k个数据点对应的叉积值,Ik步骤三获得的第k个数据点的实部信号,Qk为步骤三获得的第k个数据点的虚部信号,k∈M。

第五步,将M个数据点的叉积值Pt(k)累加,获得对应的叉积能量和P,叉积能量 和P如式(2)所示:

第六步,以求模方式对混频后信号分别计算M个数据点对应的模值,计算方法如式(3)所示,

式(3)中,At(k)为混频后信号中第k个数据点对应的模值。

第七步,计算M个数据点模值At(k)的均值A,计算方法如式(4)所示:

第八步,使用叉积自动频率控制方法计算获得CPAFC鉴频曲线的斜率K,计算方式如式(5)所示:

式(5)中,T为使用滑窗提取雷达速度通道信号的数据点的时间间隔。

第九步,计算获得多普勒频频率差dfd,计算方法如式(6)所示:

第十步,将多普勒频率差dfd送入环路滤波器中,获得多普勒频率差dfd的滤波值。

第十一步,将多普勒频率差的滤波值送入数控振荡器中获得多普勒频率的滤波值fd

第十二步,判断是否使用滑窗全部提取完毕雷达速度通道的所有信号数据,如果提取完全部数据,则将获得的多普勒频率的滤波值fd输出,并进入第十三步;否则返回第一步。

第十三步,计算并获得雷达目标的速度滤波值v,计算方法如式(7)所示:

式(7),λ为雷达工作波长。

本发明可以通过以下仿真实验进一步说明。

结合图3,目标机动飞行,雷达与目标相向运动,其中,目标作曲线运动,雷达作 直线运动。图4为计算机仿真场景中雷达与目标之间径向速度的变化曲线。图5给出了在图3所示的计算机仿真场景中,采用本发明方法与传统基于傅里叶变换的速度跟踪方法的速度跟踪性能对比曲线。从图5中可以看出,本发明方法的跟踪误差更小,而且随着跟踪状态的进行,由于传统速度跟踪方法中没有采用数据滤波,其无法较为准确的预测雷达与目标在下一个CPI的径向速度。因此,在径向速度剧烈变化的场景中,采用高低多普勒跟踪滤波器的传统速度跟踪方法的速度跟踪误差随着径向速度的变化加剧而越变越大,甚至出现了明显的发散趋势。对比看来,本发明方法得到的速度跟踪误差依旧维持在一个很理想的水平。采用传统速度跟踪方法的速度跟踪环路,其速度跟踪均方根误差为1.0981m/s;本发明提出方法得到速度跟踪环路的速度跟踪均方根误差为0.0924m/s,为对比方法的8.4%,性能得到了显著提高。

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