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1.1 研究背景与意义

时至今日,雷达的发展已经走过了几十个春秋。作为探测、侦察、成像、识别、制导的主要工具,雷达一直以来都扮演着“千里眼”的角色,在海、陆、空、天等多维信息获取中发挥着无可替代的作用。

现代雷达可以实现多种功能,主要包括目标检测、参数估计、目标跟踪、成像、识别等,但其中最重要的是目标检测。目标检测能够解决目标有无的判决问题,是参数估计、目标跟踪、成像以及识别等其他功能的基础与前提,也是衡量雷达性能优劣最重要的指标之一。因此,提高雷达对目标的检测能力对于保障领空安全意义重大。

总的来看,提高雷达检测性能的方法主要分两类。一类是改变雷达系统参数,如提高发射机的发射功率、降低接收机的噪声系数、增大天线孔径等。该类方法虽然能有效地改善检测性能,但往往会受到工程实现的限制,需要显著增加系统研制成本。另一类是通过延长探测时间、采用多脉冲能量积累、提高积累效率等信号处理方式来提高回波信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR),从而提高雷达的检测性能 [10-14] 。相较而言,基于信号处理的方法能够有效减少硬件的限制,降低系统研制成本,实现方式更为灵活,应用前景广阔。

作为一种提高雷达检测性能的有效信号处理技术,长时间积累的本质是用时间换取能量,因此需要保证足够长的波束驻留时间 [15-19] 。随着设计水平与制造工艺的提升,雷达体制不断完善。相控阵雷达、多输入多输出雷达、稀布阵脉冲合成孔径雷达等新体制数字阵列雷达能够利用数字波束形成技术对目标空域保持长时间“凝视”探测,可获取更多的脉冲回波信号,为长时间相参积累信号处理奠定基础。相应地,采用长时间相参积累信号处理技术的雷达系统主要有如下优势。

(1)探测增程:雷达采取发射宽波束和数字多波束接收或多波束小区域扫描的方式工作,从而可以把雷达波束固定在某些方向上,在较长的时间内一直“盯住”目标,增加目标在波束内的驻留时间,以获得更多的脉冲回波信号;进而通过长时间相参(非相参)积累信号处理,提升雷达探测威力,实现远距离目标探测。

(2)低截获率:为覆盖较大的空域,并获取较长的探测时间,雷达往往采用宽波束发射,发射信号能量在空间各向散射,不会形成明显的方向图,即空间不形成高增益发射波束,敌方难以截获;而在接收端通过长时间积累信号处理,积累信号能量,有利于后续目标检测。

(3)多普勒分辨能力强:常规雷达需要波束扫描,在一个波位的回波脉冲数较少,积累时间有限,一般可供积累的脉冲只有几个或十几个。而采用长时间相参积累信号处理的雷达,探测时不采用物理聚焦和扫描的概念,工作时连续不断地对全空间进行监视,故积累时间和脉冲数理论上只受到系统相干性能和目标运动的限制。因此,基于长时间相参积累信号处理的雷达可以用于积累的脉冲数远高于常规扫描雷达,极大地提高了系统的多普勒分辨能力。

然而,随着航空航天和隐身技术的蓬勃发展,近年来涌现出以X-43临近空间高超声速飞行器、F-35第五代战斗机以及白杨-M洲际导弹等为代表的高速目标。这类高速目标飞行速度快、机动性强、隐身能力强、飞行距离远,给雷达长时间积累信号处理带来了巨大挑战 [20-24]

目前,长时间积累信号处理方法(以下简称积累方法)主要分为非相参积累信号处理方法(以下简称非相参积累方法)和相参积累信号处理方法(以下简称相参积累方法)两大类。非相参积累方法不利用相位信息而直接对回波幅度进行叠加,实现方式简单,但在低SNR环境中积累增益下降明显。典型的非相参积累方法有投影变换[包括霍夫(Hough)变换 [25-29] 与拉东(Radon)变换 [30-31] ]、三维匹配滤波 [32-34] 、动态规划 [35-38] 、粒子滤波 [39-43] 等。相参积累方法能够充分利用相位和幅度信息,使目标回波在相同的相位点进行幅度叠加。与非相参积累方法相比,相参积累方法能够克服噪声电平的限制,得到更高的积累增益,从而提高雷达的检测能力 [44-47] 。最典型的相参积累方法是运动目标检测(Moving Target Detection,MTD) [48] ,该方法可以通过快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)实现,简单易行。但MTD适用的前提是目标能量需集中在同一个距离与多普勒单元内,这使得其对高速目标回波信号进行有效积累的应用受到很大限制。原因在于:在长时间积累信号处理过程中,高速目标的速度快与机动性强等特性会使目标回波信号能量散布在不同的距离与多普勒单元中,造成距离走动(Range Migration,RM)和多普勒走动(Doppler Frequency Migration,DFM)等问题,导致传统的MTD相参积累方法失效。

因此,研究并设计全新、有效的高速目标长时间相参积累理论与方法,从而进一步提高现有雷达系统对高速目标的探测性能,对于提升我国的空天防御能力具有重要的现实意义。 XVgnULV/ICl/AkQQ4kXrYl4EU363s1lQUvipZMuiZ5VdNHb533CXXrM026q/T153

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