ISAR探测信号处理方法简介

本文主要研究ISAR 探测信号处理，在雷达的接收机接收到回波信号后需要通过以下步骤来实现对目标的检测：距离/速度分选、多普勒速度处理，利用线性插值对目标进行估值，最后得到多目标处理中各个目标的航行轨迹。

1.距离/速度分选

首先需要对雷达探测信号进行采样，然后进行双通道数字正交解调，最后对正交后的信号进行处理。通过对脉冲的压缩实现对距离的分选，即将要处理的信号通过线性时不变系统进行自相关处理，求出输出信号在某点的最大值，最后在取得最大值点处进行目标检测。在进行目标检测的过程中，若接收到的信号中有目标反射波，则说明已经探测到了目标。

令脉冲按照压缩比D 进行压缩，带宽宽积是TB，通过发射信号来确定线性时不变系统函数。令发射信号为p（t），那么与之相匹配的线性时不变系统的脉冲响应为：

其中t0 为时延。为了分析的方便性，本文令t0=0，可得：

雷达所发射的信号是线性调频信号，则：

由此可得线性时不变系统的脉冲响应为：

2.多普勒速度处理

从数字信号处理的角度出发，对距离/多普勒二维矩阵进行分选，通过对多普勒速度处理可以得到运动目标与雷达连线方向上的速度分量，此分量的正负和目标与雷达运动的方向有关，由此可以根据速度将不同的目标区分开来。

目标运动速度的获取过程：将不同的脉冲进行周期性累积，形成矩阵，再在相同距离的脉冲中进行频谱分析，由此得到目标相对运动造成的多普勒频移，并得到目标运动的速度，在经过频谱分析后得到的矩阵中，行表示距离信息，列表示速度信息。

由采样定理可知，最大的多普勒频移fd 是采样频率Ts 的1/2，采样周期与脉冲重复的周期相等，即Ts=PRI，由此可得：

如果N 为脉冲的累计数，那么速度的分辨率为：

3.目标检测估值

利用雷达对目标检测，将通过预处理的前期信号进行处理，得到阈值固定或者可变的信号，然后进行判断。在实际应用中，通过虚警率来检测阈值，得到CFAR 恒虚警检测算法的自适应阈值，这种算法抗干扰能力强，在均匀杂波和杂波边缘环境中都有较强的处理能力［2］。

在利用Rohling 提出的有序统计恒虚警检测算法时，其算法实现过程是：在滑动窗上计算每个数据点的门限，得到此数据点前后的数据，并且将其排序，从中选出k 个数据，将其看成背景杂波功率，然后与比例因子T 相乘，最后通过比较强输出最后的估计值。

在检测目标后，需要对目标的距离和速度进行估计。距离估计过程中，本文对检测到的目标进行加海明窗的处理，这样目标的最大值会出现在幅度最高的相邻两谱线间，然后进行线性插值来估计目标距离。由表1 可知，两谱线的幅度之比为δ=B（J）/B（J+1），线性插值为δ=7.287-14.575x，x∈［0，1］，那么距离估计为：

表1　相邻谱线的幅度比和位置之间的对应关系(https://www.xing528.com)

同理，利用插值对速度进行估计。相邻两谱线的幅度比是δ=B（J）/B（J+1），通过实测数据得到的线性插值公式是δ=5.978-11.956x，x∈［0，1］，那么速度估计为：

式中，c 为光速，N=32 为脉冲个数，f0 为载频，T 为脉冲周期。