雷达信号处理PPT电子教案-第三讲_非相参积累的最优加权检测和起伏目标的非相参积累.ppt

非相参积累的最佳加权检测器 起伏目标的非相参检测,第三讲 主要内容,1 非相参脉冲串的似然比检测,np准则：在允许一定虚警概率条件下，使漏警概率达到最小，或使检测概率达到最大。,优化函数（总错误函数）：,如果输入为：,则x(t)的概率分布密度函数为：,如果输入为：,则x(t)的概率分布密度函数为：,则根据观测空间的划分，虚警概率为：,检测概率为：,则总错误概率为：,则划分到h1的点应该满足：,则划分到h0的点应该满足：,即：,基于似然比的最佳检测系统,1 非相参脉冲串的似然比检测,一、单次信号的似然比检测 回波中频信号,1 非相参脉冲串的似然比检测,一、单次信号的似然比检测 回波复包络信号,离散化,1 非相参脉冲串的似然比检测,一、单次信号的似然比检测 噪声,1 非相参脉冲串的似然比检测,1 非相参脉冲串的似然比检测,1 非相参脉冲串的似然比检测,(1)式可转变为另一形式， 这是因 ， 为随机相位，02均匀分布,1 非相参脉冲串的似然比检测,二、脉冲串的似然比检测,1 非相参脉冲串的似然比检测,二、脉冲串的似然比检测,1 非相参脉冲串的似然比检测,二、脉冲串的似然比检测,1 非相参脉冲串的似然比检测,1、当 较小时，,判决式变为：,为天线方向图四次方调制，所以 为接收机平方律检波输出包络进行天线方向图四次方加权，达到最优性能。,1 非相参脉冲串的似然比检测,2、当 1 时，,为线性检波输出经天线二次方加权,判决式变为：,1 非相参脉冲串的似然比检测,3、实现：,2 双极点滤波器,一、原理： 该滤波器的脉冲响应时间函数 近似为最佳加权,2 双极点滤波器,2 双极点滤波器,差分方程,z变换,双极点为：,2 双极点滤波器,取 ，且 ，z1,z2为一对共轭极点，其响应最接近天线四次方加权,传递函数为：,2 双极点滤波器,由k1和k2得到：,2 双极点滤波器,h(z)的反变换为滤波器的脉冲响应：,2 双极点滤波器,二、最佳k1，k2,代0入k1，k2中,由输出s/n最大，得k1和k2之最佳值,2 双极点滤波器,二、最佳k1，k2,2 双极点滤波器,搜索得(s/n)max时，=0.63，ndtr=2.2； 令3db波束内脉冲数为n， 则：,2 双极点滤波器,表一、n，k1，k2，(s/n)o，(s/n)opt值,2 双极点滤波器,这里(s/n)o与(s/n)opt仅差0.15db，这是由于 h(j) 和 有微小差异造成。 双极点滤波器可在模拟进行，省去a/d，但精确的k1、k2难实现。 如用数字实现，k1、k2 应为12位精度较好,2 双极点滤波器,三、角精度 过门限估计器测角法 最大值估计器： amax为输出幅度最大值时之角度,3 各种检测其性能比较,4 影响积累检测器性能的因素,一、幅度分层数的影响, 当 a/d位数大于4位后，损失很小,4 影响积累检测器性能的因素,一、幅度分层数的影响,a为信噪比, 为分层后信号中信息量与全部信息量之比；可见a/d4bits，损失极小。,4 影响积累检测器性能的因素,二、天线波束形状的影响,天线方向图函数 g()，高斯形，3db夹角为0,信号：,4 影响积累检测器性能的因素,三、目标起伏的影响 1、起伏分类,（一）swerling i 型（scan to scan）,4 影响积累检测器性能的因素,三、目标起伏的影响 1、起伏分类,（二）swerling ii 型（pulse to pulse）,4 影响积累检测器性能的因素,三、目标起伏的影响 1、起伏分类,（三）swerling iii 型（scan to scan）,4 影响积累检测器性能的因素,三、目标起伏的影响 1、起伏分类,（四）swerling iv 型（pulse to pulse）,4 影响积累检测器性能的因素,2、对pd的影响,非起伏单次检测概率,swerling i 和 iii：慢起伏，波束内脉冲相关，pd计算相同； 多次scan，而计算平均,4 影响积累检测器性能的因素,2、对pd的影响,非起伏单次检测概率,swerling ii 和 iv：快起伏，单次检测的平均检测概率：,4 影响积累检测器性能的因素,结论：1) s/n 高时，i, iii比ii, iv 差4db 2) 起伏比非起伏差 28 db,信噪比,5 起伏目标的非相参检测,一、引言 目标分类 非起伏信号回波包络 s=const.，噪声为random 起伏信号回波包络 s和n 均为random 起伏原因 rcs起伏：视角变1，rcs变化10db； 机头、机尾差3040db. rcs随机 s随机 fa s随机,目标rcs变化,5 起伏目标的非相参检测,一、引言 起伏损失： 达相同性能，起伏比非起伏所需增加的 信噪比，lf 例： 注： 此处不考虑天线方向图调制,5 起伏目标的非相参检测,二、目标起伏类型 swerling四种起伏模型 慢 快 指数模型 i ii 模型 iii iv p0 为输入信号噪声功率比 无起伏 swerling 0 型 理想模型,5 起伏目标的非相参检测,三、起伏目标条件下非相参积累器的检测性能 模型,采用直接相加的线性积累器,5 起伏目标的非相参检测,1、swerling 0 型（不起伏） v的分布,5 起伏目标的非相参检测,1、serling 0 型 v的分布,5 起伏目标的非相参检测,5 起伏目标的非相参检测,v的特征函数 v(t) 为,5 起伏目标的非相参检测,v的特征函数 v(t) 为,代入v的表达式,如果是非独立的随机变量，这里应该是什么？,5 起伏目标的非相参检测,v的特征函数 v(t) 为,5 起伏目标的非相参检测,vn的分布,5 起伏目标的非相参检测,2、当起伏时 p起伏 x起伏（相同） swerling i 型：,同一扫描(波束内), n个信号非起伏, vn(t)满足(3-1)式。扫描间起伏，则计算特征函数的平均值：,5 起伏目标的非相参检测,2、当起伏时 p起伏 x起伏（相同） swerling i 型：,则v的概率密度函数为：,不完全gamma函数,5 起伏目标的非相参检测,5 起伏目标的非相参检测,swerling i型目标的检测概率和信噪比、非相参积累脉冲数n的关系，pf=10-6。,5 起伏目标的非相参检测,swerling ii 型（快起伏）,单脉冲检波输出的平均特征函数,波束内n个脉冲的特征函数,单次检测的特征函数,5 起伏目标的非相参检测,swerling ii 型（快起伏）,反变换得：,5 起伏目标的非相参检测,swerling iii 型（慢起伏）,扫描间平均特征函数：,5 起伏目标的非相参检测,swerling iv 型（快起伏）,脉冲间平均特征函数：,5 起伏目标的非相参检测,swerling iv 型,5 起伏目标的非相参检测,5 起伏目标的非相参检测,5 起伏目标的非相参检测,1、对单次检测性能 pd0.3 起伏性能恶化 pd0.3 起伏性能更好 2、lf与pf关系不大， 当pf=10-210-14 时，lf值不超过2db,四、某些结论,5 起伏目标的非相参检测,3、各种起伏的比较 pd0.3时，i, iii损失比ii, iv大； pd 0.3时，iii比i好，iv比ii好 pd 0.3时，情况反之,n=10,pf=10-8,5 起伏目标的非相参检测,随n的增加，快起伏性能上升，当n100后，快起伏与0型几乎相同。,5 起伏目标的非相参检测,积累后，快起伏比慢起伏好的原因,5 起伏目标的非相参检测,积累后，快起伏比慢起伏好的原因 起伏回波等效于非起伏目标加有色噪声 积累器相当于低通滤波器（虚线） 慢起伏噪声部分频谱为低频分量，不能被积累消除 快起伏噪声部分频谱多为高频分量，积累可消除大部分 因此，将回波从慢起伏快起伏（如捷变频），可改善检测性能,5 起伏目标的非相参检测,五、起伏目标的双门限检测 （一）pd,1、 swerling 0 型,5 起伏目标的非相参检测,五、起伏目标的双门限检测 （一）pd,2、 swerling i 型,5 起伏目标的非相参检测,五、起伏目标的双门限检测 （一）pd,3、 swerling ii 型,* 同样可得swerling iii, iv型的pd。,5 起伏目标的非相参检测,五、起伏目标的双门限检测 （二） 最佳门限 步骤： 给n, pf, pd，选定一个m，得到ps，pf和