低速目标信号处理技术
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摘要
本文的主要任务是如对低速目标的多普勒频移信号进行处理。本文分析了低速目标的多普勒频移信号难以处理的原因，并讨论了Kalmus滤波器（零速率波器）对低速运动目标的检测性能。针对信号与杂波的特点，本文主要对提取信号和抑制杂波两个方面进行了研究。一个方面是根据低速目标的多普勒信号可简化为单一正弦波形式这一特点，得到了扩展的高斯色噪声背景下的谐波恢复算法，即高斯色噪声中的Pisarenko谐波恢复法和旋转因子不变法（ESPRIT）；并推导了信号的状态方程和观测方程，进而得到基于卡尔曼滤波的递推算法对信号进行提取；本文还简单的介绍了低速运动目标的多普勒频移信号的Wigner-Ville变换与小波变换；另一个方面是针对杂波服从高斯分布这一特点，提出了对接收信号求累积量和高阶谱来对高斯杂波进行抑制。仿真实验证明了累积量和高阶谱在低速目标的多普勒频移信号处理中对高斯杂波有良好抑制性能。最后，本文对非相参视频积累器的实现进行了讨论，分析了双极点滤波器存在的初始化、拖尾和噪声电平问题，并提出了改进的方法。
In this paper, we analyze the reason that it is difficult to process the Doppler frequency shift signal generated by low velocity moving target and discuss the Kalmus filter performances for low velocity moving target detection. According to the characteristics of the signal and clutter, the paper makes a research in two respects, that is, how to detect the signal and how to suppress clutter. Firstly, according to the characteristic that the Doppler frequency shift signal can be approximated as a single sinusoid signal, the extended sinusoid signal retrieval ( Pisarenko and ESPRIT ) methods are presented and signal state and measurement formulations are developed, so the Kalman filter recursive method is got. The brief introduction of low velocity moving target Doppler frequency shift signal Wigner-Ville Transformation and Wavelet Transformation Expression are presented in this paper. Secondly, because the clutter is Gaussian distribution, cumement and high-order spectrum based methods are presented and the simulation results prove their good performance to suppress Gaussian clutter in low velocity moving target Doppler frequency shift signal processing.
Implementations of video integrators, which are based on two-pole filter, are discussed in the last. The initialization, tail and noise integrating problems are analyzed and improvements are given.
In this paper, we analyze the reason that it is difficult to process the Doppler frequency shift signal generated by low velocity moving target and discuss the Kalmus filter performances for low velocity moving target detection. According to the characteristics of the signal and clutter, the paper makes a research in two respects, that is, how to detect the signal and how to suppress clutter. Firstly, according to the characteristic that the Doppler frequency shift signal can be approximated as a single sinusoid signal, the extended sinusoid signal retrieval ( Pisarenko and ESPRIT ) methods are presented and signal state and measurement formulations are developed, so the Kalman filter recursive method is got. The brief introduction of low velocity moving target Doppler frequency shift signal Wigner-Ville Transformation and Wavelet Transformation Expression are presented in this paper. Secondly, because the clutter is Gaussian distribution, cumement and high-order spectrum based methods are presented and the simulation results prove their good performance to suppress Gaussian clutter in low velocity moving target Doppler frequency shift signal processing.
Implementations of video integrators, which are based on two-pole filter, are discussed in the last. The initialization, tail and noise integrating problems are analyzed and improvements are given.
引文
[1] Baogang Hu, Raymond G. Gosine. A New Eigenstructure Method for Sinusoidal Signal Retrival in White Noise: Estimation and Pattern Recognition. IEEE Trans. Signal Processing. Vol.45, No.4, Apr. 1997
[2] Chrysostomos L. Nikias, Athina P. Petropulu. Higher-Order Spectra Analysis-A Nonlinear Signal Processing Framework. NK, Prentice Hall 1995
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[4] Jean-Jacques Fuchs. Extension of Pisarenko Method to Spares Linear Arrays. IEEE Trans. Signal Processing. Vol.45, No.10, Oct. 1997
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[6] M.Greco,F.Fini,A.Farina,J.B.Billingsley Validation of Windblown Radar Ground Clutter Spectral Shape IEEE Trans. On Aerospace and electronic systems vol.37,no.2 April 2001
[7] Simon Haykin. Adaptive Filter Theory (Third Edition). NK. Prentice Hall, 1996
[8] Steven M. Kay, Joseph R. Gabriel. Optimal Invariant Detection of a Sinusoid With Unknown Parameters. IEEE Trans. Signal Processing. Vol.50, No.1, Jan. 2002
[9] Thomas W.Hiland, Stelios C.A. Thomopoulos. Nonlinear Filtering Methods for Harmonic Retrieval and Model Order Selection in Gaussian and Non-Gaussian Noise IEEE Trans. Signal Processing. Vol.45, No.4, Apr. 1997
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[11] E.F.Greneker. 雷达远距离探测心跳和呼吸的技术应用. 雷达与电子战，1998,1
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[27] 吴顺君. 近代谱估计方法. 西安：西安电子科技大学出版社，1994
[28] 吴兆熊，黄振兴，黄顺吉. 数字信号处理. 西安，西安交通大学出版社，1990
[29] 肖国强. 无人机载毫米波雷达信号处理及模拟器研究. 成都：电子科技大学博士学位论,1999
[30] 肖先赐. 现代谱估计——原理与应用. 哈尔滨，哈尔滨工业大学出版社，1991
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[37] 张子敬，焦李成. 双极点滤波器组：一种新的非相参积累器. 电子学报，Vol.28, No.4 Apr. 2000
[38] 张子敬，焦李成. 插值FIR视频滤波器. 电子学报，2000.9
[39] 朱灿焰，何佩琨，高梅国，韩月秋，毛二可.一种基于现代谱估计的相关雷达杂波模拟方法. 北京理工大学学报，1999年2月19卷1期
[40] 邹红星，周小波，李衍达. 在不同噪声背景下Dopplerlet变换在信号恢复中的应用. 电子学报 Vol.28 No.9. Sep. 2000
[41] 杨福生. 小波变换的工程分析与应用. 北京，科学出版社，2000
[42] 丁鹭飞，张平. 雷达系统. 西安，西北电讯工程学院出版社，
[43] ADSP-21260 SHARC DSP Hardware Reference. Analog Devices,Inc., Nov.,1999
[44] ADSP-21160 SHARC DSP DSP Instruction Set Reference. Analog Devices,Inc., Nov, 1999
[45] 苏涛，吴顺君，廖晓群. 高性能数字信号处理器与高速实时信号处理. 西安，西安电子科技大学出版社，2000
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