[发明专利]一种基于OFDM信号的外辐射源雷达微弱目标检测方法在审
申请号: | 201710149049.7 | 申请日: | 2017-03-14 |
公开(公告)号: | CN106872968A | 公开(公告)日: | 2017-06-20 |
发明(设计)人: | 赵志欣;朱斯航;周新华;洪升 | 申请(专利权)人: | 南昌大学 |
主分类号: | G01S13/04 | 分类号: | G01S13/04;G01S7/41 |
代理公司: | 南昌新天下专利商标代理有限公司36115 | 代理人: | 施秀瑾 |
地址: | 330031 江西省*** | 国省代码: | 江西;36 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 ofdm 信号 辐射源 雷达 微弱 目标 检测 方法 | ||
技术领域
本发明涉及的是一种无源雷达目标检测领域,特别涉及利用OFDM信号作为外辐射源的无源雷达领域内的微弱目标检测方法。
背景技术
外辐射源雷达(又称无源雷达)是一种利用第三方发射的电磁信号探测跟踪目标的双/多基地雷达系统,该体制雷达本身并不发射能量,而是被动地接收目标反射的非协同式辐射源的电磁信号,对目标进行跟踪和定位。由于基于外辐射源的双/多基地雷达系统具有低成本、无辐射、抗摧毁能力强、机动性强等主要优点,近年来逐渐成为了研究热点。同时,随着数字广播电视及数字通信网络逐步替代传统模拟信号,基于OFDM(正交频分复用)信号外辐射源雷达的发展逐渐受到人们重视并成为新型探测技术的研究重点。此类外辐射源雷达具有:(1)无需频率分配、无辐射、抗摧毁能力强;(2)反隐身、低空探测能力强;(3)研制和维护成本低、设备体积小、机动性强、易于部署等多种优点,从而提供了一种新型“无源”探测手段。
新一代数字广播电视信号在调制方式上大都采用OFDM技术,主要是用来有效对抗广播信道中由于多径传播会造成频率选择性衰落、多普勒频率漂移等带来的恶劣影响。OFDM是一种多载波调制技术,它在多个正交的载波上分别调制数据,即通过设置相邻子载波的频率间隔恰好等于各载波上码元周期的倒数,使得各载波信号在频谱上既是重叠的但又相互正交,从而既能节省带宽多路并行发送数据,又可以在接收端把不同载波信号分离并解调数据;同时为了尽量消除由于多径引起的符号间干扰,通过在OFDM符号之间插入循环前缀(CP)作为保护间隔构成一个完整的OFDM符号。为最大限度地减轻复杂信道环境对广播的影响,数字广播电视系统除了OFDM技术外还采用了其它复杂调制技术,如比特交织、信道编码、单元交织、差错保护和纠错等。
基于OFDM信号的无源雷达的核心技术是无源相干定位技术,其基本思想是以外辐射源发射的直达波信号作为参考信号,监测分析目标反射机会照射源发射的信号能量,估计出目标反射信号的方向、到达时间和多普勒频移等参数,从而实现对目标的定位和跟踪。由于采用了第三方照射源,OFDM外辐射源雷达需要同时设置参考通道和监测通道来分别获取参考信号和监测信号。由于波束副瓣的影响,监测通道中不可避免地会存在直达波和多径杂波,杂波旁瓣使得目标在回波谱上被掩盖。直达波和多径杂波抑制是各种体制外辐射源雷达最为重要的问题。该问题在基于其它种类照射源的无源雷达中已有研究,利用直达波和多径杂波是参考信号的延时信号这一特点,采用时域自适应滤波器消除杂波是常用方法,包括:(1)基于不同准则的时域递推算法,包括最小均方误差(LMS)、归一化最小均方误(NLMS)、递归最小二乘(RLS)算法;(2)基于最小二乘(LS)理论的扩展相消杂波抑制算法(ECA)。根据波形的OFDM特点,载波域扩展相消杂波抑制算法(ECA-C)随之产生,该算法将时域信号变换到载波域,利用载波域直达波和静止多径杂波之前的完全相关性,可以用较少的滤波器阶数抑制静止多径回波,从而降低了系统的内存要求和算法计算量。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于OFDM信号的外辐射源雷达微弱目标检测方法,能有效地抑制直达波干扰、零频多径杂波干扰和含多普勒频移的多径杂波干扰,从而实现以OFDM信号作为外辐射源的无源雷达领域内的微弱目标检测。
本发明是通过以下技术方案实现的。
本发明所述的一种基于OFDM信号的外辐射源雷达微弱目标检测方法:采用信号接收机接收到参考通道信号,首先进行下变频处理,然后去除循环前缀提纯直达波;在雷达监测通道中,首先对其进行前置放大和滤波,然后下变频得到基带信号,接着去除循环前缀得到待处理的监测信号,随后利用扩展ECA-C杂波抑制方法进行直达波和多径杂波抑制,对抑制后的信号与参考信号进行匹配滤波,最后进行相干积累、恒虚警处理。
本发明所述的利用扩展ECA-C杂波抑制方法进行直达波和多径杂波抑制的过程如下:
(1)将参考通道得到的数据Sref(n)进行下变频得到基带信号;
(2)去除循环前缀时延-多普勒阵Sref_τf,并对有效数据部分进行离散傅里叶变换(DFT),进而得到载波域参考信号得到Qk;
(3)将监测通道得到的数据Ssurv(n)进行下变频得到基带信号;
(4)去除循环前缀得到时延-多普勒阵Ssurv_τf,并对有效数据部分进行离散傅里叶变换(DFT),进而得到载波域监测信号得到Yk;
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