针对在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)上实现基于极化敏感阵列的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法进行二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)和二维极化参数联合估计时,硬件资源占用...针对在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)上实现基于极化敏感阵列的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法进行二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)和二维极化参数联合估计时,硬件资源占用大、运行时间长的问题,提出了一种基于极化MUSIC算法的四维参数联合估计FPGA实现架构。该架构包括信号协方差矩阵计算模块、Jacobi旋转模块、噪声子空间提取模块、两级空间谱搜索模块和极化参数计算模块。Jacobi旋转模块被拆分为多个可复用模块,并采用查找表模块生成旋转矩阵。一级空间谱搜索模块通过二维DOA搜索初步确定信源的角度信息。二级空间谱搜索模块根据一级搜索的角度结果确定二级搜索区域各点的极化信息,并计算该区域的四维空间谱,区域内最小值对应的四维参数信息即为最终估计的信源方向角、俯仰角、极化辅助角和极化相位角。仿真结果表明,与传统极化MUSIC算法的四维搜索算法相比,该架构避免了大量四维空间谱计算,同时保证了四维参数估计的精度,显著减少了运行时间和硬件资源消耗。展开更多
在雷达目标跟踪领域,当目标与雷达传感器存在相对运动时,多普勒(Doppler)效应致使接收信号产生频率偏移。这种频率变化与目标距离测量存在耦合关系,即多普勒距离耦合问题。在相控阵雷达采用线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)...在雷达目标跟踪领域,当目标与雷达传感器存在相对运动时,多普勒(Doppler)效应致使接收信号产生频率偏移。这种频率变化与目标距离测量存在耦合关系,即多普勒距离耦合问题。在相控阵雷达采用线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号进行常规跟踪时,虽然能获取大时宽带宽积提升距离分辨率,但脉冲压缩后产生的强距离多普勒耦合效应使传统的距离速度测量算法出现收敛速度慢、精度低的问题,尤其在航迹起始阶段对高速目标的跟踪极为不利,严重影响了雷达系统对目标的实时、精准监测。提出一种多普勒距离耦合下的三帧快速收敛算法。该算法利用3帧具有不同耦合系数的波形,构建多元约束方程,通过联合解算实现多目标速度和位置参数的同步获取。在验证处理流程中,采用迭代优化机制,对测量结果进行动态校准,有效降低距离与速度参数间的相互干扰,逐步逼近最优的距离和速度测量结果,从而实现快速、精准的目标跟踪。通过理论分析、蒙特卡罗仿真和外场实测数据验证,该三帧快速收敛算法展现出优异性能。在航迹起始阶段,对目标距离和速度测量解算的收敛速度是传统算法的4倍以上。所提出的多普勒距离耦合下的三帧快速收敛算法成功地解决了传统算法在处理多普勒距离耦合问题时存在的收敛慢、精度低等难题。该算法具有创新的波形设计和迭代优化策略,显著提升了相控阵雷达在复杂条件下的目标跟踪性能,为雷达目标跟踪技术的发展提供了新的思路和方法,具有较高的理论价值和实际应用前景。展开更多
随着辅助驾驶技术对高精度的不断追求,毫米波雷达在目标检测领域的应用逐渐成为研究热点。针对毫米波雷达在对多目标检测时门限被抬高而产生误差的情况,提出了一种融合标准差和距离的恒虚警检测算法(Standard Deviation Smallest of CFA...随着辅助驾驶技术对高精度的不断追求,毫米波雷达在目标检测领域的应用逐渐成为研究热点。针对毫米波雷达在对多目标检测时门限被抬高而产生误差的情况,提出了一种融合标准差和距离的恒虚警检测算法(Standard Deviation Smallest of CFAR,SDSO-CFAR),通过对目标两侧较小的参考单元加入标准差和距离作为动态阈值,使得波动特征更大的信号门限值更低,显著提升了多目标检测的准确性并降低目标检测对信噪比的依赖。通过数据仿真验证,所采用的目标检测算法在新型雷达芯片配置下,在信噪比为10 d B时,SDSO-CFAR算法的检测概率比CA-CFAR算法高0.08,比SO-CFAR算法高0.23,有效解决了多目标检测存在的遮蔽问题。展开更多
文摘针对在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)上实现基于极化敏感阵列的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法进行二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)和二维极化参数联合估计时,硬件资源占用大、运行时间长的问题,提出了一种基于极化MUSIC算法的四维参数联合估计FPGA实现架构。该架构包括信号协方差矩阵计算模块、Jacobi旋转模块、噪声子空间提取模块、两级空间谱搜索模块和极化参数计算模块。Jacobi旋转模块被拆分为多个可复用模块,并采用查找表模块生成旋转矩阵。一级空间谱搜索模块通过二维DOA搜索初步确定信源的角度信息。二级空间谱搜索模块根据一级搜索的角度结果确定二级搜索区域各点的极化信息,并计算该区域的四维空间谱,区域内最小值对应的四维参数信息即为最终估计的信源方向角、俯仰角、极化辅助角和极化相位角。仿真结果表明,与传统极化MUSIC算法的四维搜索算法相比,该架构避免了大量四维空间谱计算,同时保证了四维参数估计的精度,显著减少了运行时间和硬件资源消耗。
文摘在雷达目标跟踪领域,当目标与雷达传感器存在相对运动时,多普勒(Doppler)效应致使接收信号产生频率偏移。这种频率变化与目标距离测量存在耦合关系,即多普勒距离耦合问题。在相控阵雷达采用线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号进行常规跟踪时,虽然能获取大时宽带宽积提升距离分辨率,但脉冲压缩后产生的强距离多普勒耦合效应使传统的距离速度测量算法出现收敛速度慢、精度低的问题,尤其在航迹起始阶段对高速目标的跟踪极为不利,严重影响了雷达系统对目标的实时、精准监测。提出一种多普勒距离耦合下的三帧快速收敛算法。该算法利用3帧具有不同耦合系数的波形,构建多元约束方程,通过联合解算实现多目标速度和位置参数的同步获取。在验证处理流程中,采用迭代优化机制,对测量结果进行动态校准,有效降低距离与速度参数间的相互干扰,逐步逼近最优的距离和速度测量结果,从而实现快速、精准的目标跟踪。通过理论分析、蒙特卡罗仿真和外场实测数据验证,该三帧快速收敛算法展现出优异性能。在航迹起始阶段,对目标距离和速度测量解算的收敛速度是传统算法的4倍以上。所提出的多普勒距离耦合下的三帧快速收敛算法成功地解决了传统算法在处理多普勒距离耦合问题时存在的收敛慢、精度低等难题。该算法具有创新的波形设计和迭代优化策略,显著提升了相控阵雷达在复杂条件下的目标跟踪性能,为雷达目标跟踪技术的发展提供了新的思路和方法,具有较高的理论价值和实际应用前景。
文摘随着辅助驾驶技术对高精度的不断追求,毫米波雷达在目标检测领域的应用逐渐成为研究热点。针对毫米波雷达在对多目标检测时门限被抬高而产生误差的情况,提出了一种融合标准差和距离的恒虚警检测算法(Standard Deviation Smallest of CFAR,SDSO-CFAR),通过对目标两侧较小的参考单元加入标准差和距离作为动态阈值,使得波动特征更大的信号门限值更低,显著提升了多目标检测的准确性并降低目标检测对信噪比的依赖。通过数据仿真验证,所采用的目标检测算法在新型雷达芯片配置下,在信噪比为10 d B时,SDSO-CFAR算法的检测概率比CA-CFAR算法高0.08,比SO-CFAR算法高0.23,有效解决了多目标检测存在的遮蔽问题。
