基于序列反转变换的高速运动辐射源TDOA估计算法

在高速运动辐射源的时差估计中,辐射源的运动将产生距离徙动,导致时差估计误差增大。针对这一问题,提出一种基于序列反转变换的时差快速估计算法。基本思路是首先对接收信号进行分段处理,人为划分出等效脉冲信号,而后利用序列反转变换来校正目标运动引起的距离徙动,最后将目标信号在对应时差处积累成峰值,从而实现时差估计。仿真实验结果表明,所提算法对于高速运动辐射源的时差估计性能要优于现有算法,且计算复杂度较低。

一种基于TRT-SKT-HAF的变加速目标快速相参积累算法

在雷达高速机动目标的检测中,目标的运动特性会带来距离走动和多普勒徙动现象,不利于后续进行相参积累。传统算法为解决目标运动造成的影响,需要对目标的运动参数进行搜索,加大了计算量。针对上述问题,文中提出了一种基于慢时间序列反转变换(TRT)-二阶keystone变换(SKT)-高阶模糊函数(HAF)的变加速目标快速相参积累算法。该算法通过TRT和SKT校正距离走动,利用HAF估计目标加速度并构建相位补偿函数以校正多普勒徙动。与广义Radon-Fourier变换相比,所提方法无需进行任何参数搜索,计算复杂度减少了3个数量级。仿真结果表明,所提方法在检测门限上相比于Radon分数阶模糊函数算法降低了5 dB,在低信噪比下有更好的检测性能。

基于FRT-MLVD的无源雷达机动目标徙动补偿算法

无源雷达机动目标长时间相参积累过程中,目标的运动参数会引起距离徙动和多普勒徙动,导致回波信号能量分散和检测性能恶化。为实现含有第二加速度的变加速运动目标相参积累,提出了一种基于频域序列反转变换(FRT)和改进吕分布(MLVD)的相参积累算法。首先,利用 FRT 去除信号的距离徙动,将回波能量积累至同一距离单元;然后,利用 MLVD 对该距离单元内的回波进行处理,估计出目标加速度和第二加速度;在补偿目标的加速度和第二加速度引起的多普勒徙动后,利用 Keystone 变换(KT)校正目标速度引起的线性徙动,实现距离和速度的估计。仿真结果表明,所提算法可有效补偿无源雷达中机动目标的距离徙动和多普勒徙动,对变加速目标的积累效果和检测概率显著优于现有算法。

基于SRT-NUFFT的高速机动辐射源TDOA估计算法

高速机动辐射源被动定位中,目标辐射源的运动将导致积累峰值在距离维度和多普勒频率维度发生扩展和偏移,从而产生距离徙动和多普勒频率徙动,导致时差估计误差增大。针对此问题,提出一种基于序列反转变换和非均匀快速傅里叶变换的时差快速估计算法。首先对接收信号进行分时处理,人为划分出等效脉冲信号,利用序列反转变换校正距离徙动,在慢时间维进行非均匀傅里叶变换,从而将目标信号在对应时差处积累成峰值。该算法通过复数乘法、快速傅立叶变换、逆快速傅里叶变换、非均匀快速傅里叶变换运算快速实现,无需任何搜索过程。仿真实验结果表明,所提算法对高速机动辐射源的时差估计性能优于现有算法,且计算复杂度较低。