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动目标指示(MTI)与动目标检测(MTD)
2018-12-10 07:00
多普勒雷达是指利用多普勒效应,测量目标相对于雷达的径向速度分量,或对具有特定径向速度的目标进行提取的雷达。如果雷达发射的是脉冲信号,则称为脉冲多普勒雷达。
在由地物、海面、云雨、箔条等物体反射所形成的干扰背景(杂波)中,如果目标与杂波的径向速度不同,动目标指示(MTI)雷达或脉冲多普勒(PD)雷达就具有对其进行检测的能力。
在典型民用领域中,为对空中交通实施管制,须具备在强地杂波和气象杂波中对未装载应答机的低空小型飞机进行检测的能力;
在军用领域应用中,可包括对低空飞机和巡航导弹进行检测、也可应用于机载告警与控制系统(AWACS)、机载预警系统(AEW)以及机载拦截雷达等需要在极强的面杂波环境中下视工作的情况。
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高重频模式
机载预警系统所采用的多普勒处理技术有三类。第一类是高重频的脉冲多普勒技术,其重频至少为载机与目标临近飞行速度之和所对应多普勒频率的2倍,从而能够产生比较干净的无杂波区,只需采用窄带滤波器即可检测出运动目标。不过这种情况下距离是高度模糊的,通常需要解模糊。相对于低、中重频模式来说,高重频模式的优点在 于可在峰值功率不变的情况下增加所辐射的能量。
利用距离-速度矩阵的每一单元格都包含距离维和速度维(或称为多普勒频率维)信息,前者对应雷达的距离分辨单元,后者则跟波束照射在目标上的驻留时间成反比。
低重频模式
第二类多普勒处理技术称作机载动目标指示技术,这类技术通过天线设计和信号处理消除了载机的运动效应。一旦消除这种影响,就可采用跟陆基或海基MTI雷达同样的信号处理方式了。由于希望距离是不模糊的,因此这种机载预警雷达经常釆用低重频工作,而对于低重频模式所导致的目标“盲速”问题,可采用重频参差加以解决。
中重频模式
第三类机载预警雷达采用的是中重频模式,此时距离和速度都是模糊的。高于低重频的 主要原因是为了提高对抗主瓣杂波和地面运动目标的能力;而低于高重频则是使雷达具备检 测副瓣杂波中速度较低(甚至为负值)的临近飞行目标的能力。
PRF 优点 缺点
低
•没有距离模糊
•精确距离测量
•距离分辨率高
•通过距离选通进行旁瓣杂波抑制
•处理简单
•盲速的存在
•高的多普勒模糊
•下视模式时,检测性能低
•高峰值功率或需要距离压缩
中
•宽范围内目标多普勒的良好检测
•有效抑制主瓣杂波及旁瓣杂波
•精确测距
•相对于高PRF操作,遮蔽降低
•所有速度上存在旁瓣杂波
•PRF和脉冲宽度的乘积大
•复杂的距离多普勒解模糊处理
•对旁瓣中大目标的检测性能低
高
•高的平均功率
•无模糊多普勒
•没有盲速
•主瓣杂波抑制的同时不会抑制目标
•高模糊距离
•目标遮蔽增加
•测距复杂且精度降低
•由于旁瓣杂波,对低多普勒目标的敏感度降低
运动目标指示(MTI)
由一个CPI内的连续M个脉冲回波经过相干解调后的基带数据,形成的一个二维数据矩阵。二维数据矩阵中的每一列都对应于对一个脉冲回波的连续釆样,即连续的距离单元。列中的每一个元素都是一个复数,代表一个距离单元的实部和虚部(I和Q)分量。因此,二维数据矩阵中的每一行代表对同一距离单元的一连 串脉冲测量。
MTI处理器对慢时间数据序列执行线性滤波处理,以抑制数据中的杂波分量。下图描述了MTI的处理过程。MTI处理所需要的滤波器类型也可以由下图来理解。
上述MTI处理中只能给出在感兴趣的距离单元中是否存在目标的判决信息,并没有提供任何关于目标多普勒频率的估计信息。
动目标检测(MTD)
MTD与MTI处理不同,它直接对每一个距离单元内的慢时间数据序列执行谱分析从而替代滤波处理。目标检测直接在距离-多普勒矩阵数据上进行。
通过计算每个距离单元慢时间信号的一维频谱,从快时间-慢时间CPI矩阵中得到它。最常用的谱分析方法是计算数据矩阵中每一行慢时间数据序列的离散傅里叶变换(DFT),也可以采用其他谱分析方法。
如果DFT输出中的某些峰值远远高出噪声电平,而且超过一个适当的检测阈值,则认为这些峰值是运动目标的响应,但不能保证DFT采样精确落在峰值位置。
因此,DFT采样的幅度和频率估计仅仅是峰值实际幅度和频率的近似。可以通过内插等方式提高对真实多普勒频率的估计精度。当然,其他现代谱估计方法也可以用于脉冲多普勒处理。
MTI和MTD级联
考虑到杂波通常是最强的信号分量,它可以超出目标信号几十dB。如果在MTI滤波之前就计算慢时间信号的DFT,直流附近杂波响应的旁瓣可能会淹没附近速度的潜在目标响应,从而导致这些目标无法被检测到。
通常,MTI滤波器通常放在前面,利用MTI滤波处理进行总的杂波抑制,再利用脉冲多普勒谱分析对脉冲多普勒谱进行详细检测(MTD)。
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‘Isn’t this fun?’ |
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– is en-dash, — is em-dash |
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Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.
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