【雷达】一种从目标回波信号估计目标延迟多普勒二维参数的算法Matlab实现

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🔥 内容介绍

目标延迟-多普勒二维参数的精确估计在雷达目标探测与识别领域至关重要。本文探讨一种基于自相关函数、交叉相关函数以及R-L反卷积迭代算法的目标延迟-多普勒二维参数估计方法。该算法通过对发射信号的自相关函数以及接收信号与发射信号的交叉相关函数的计算，最终得到目标反射率密度函数的估计，并通过迭代过程将其锐化，最终实现对目标延迟-多普勒参数的精确估计。

首先，算法的核心在于对发射信号的自相关函数（Auto-Ambiguity Function,AAF）的计算。AAF描述了发射信号自身的时延-多普勒特性，是后续交叉相关函数计算和R-L反卷积的基础。

AAF的计算可以通过快速傅里叶变换（FFT）高效实现。 AAF的峰值位置对应于发射信号自身的时延-多普勒特性，为后续算法提供了重要的参考信息。 实际应用中，需要考虑采样率和信号带宽等因素对AAF计算精度的影响，并采取相应的措施进行补偿。

其次，算法的关键步骤在于计算接收信号与发射信号的交叉相关函数（Cross-Ambiguity Function,CAF）。CAF描述了接收信号与发射信号在时延-多普勒域上的相似性，能够揭示目标的延迟和多普勒信息。

类似于AAF的计算，CAF的计算同样可以通过FFT高效实现。CAF的峰值位置对应于目标的延迟和多普勒信息，但是由于目标反射率、噪声和多径效应等因素的影响，CAF的峰值往往较为模糊，难以直接精确估计目标的延迟-多普勒参数。

为了解决CAF峰值模糊的问题，算法采用R-L反卷积方法对CAF进行处理，得到目标反射率密度函数的估计。R-L反卷积是一种迭代算法，其基本思想是将CAF分解为目标反射率密度函数和AAF的卷积，然后通过迭代的方式，逐步逼近目标反射率密度函数的真实值。具体过程如下：

设目标反射率密度函数为𝑥(𝜏,𝑓)\

𝑅𝑟𝑠(𝜏,𝑓)=𝑅𝑠𝑠(𝜏,𝑓)∗𝑥(𝜏,𝑓)+𝑛(𝜏,𝑓)

​需要根据实际情况进行调整。随着迭代次数的增加，目标反射率密度函数的主瓣将逐渐变尖锐，并趋向于二维脉冲函数，从而可以精确地估计目标的延迟和多普勒参数。迭代停止的条件可以是迭代次数达到预设值，或者目标反射率密度函数的峰值变化小于预设阈值。

最后，通过对迭代后获得的目标反射率密度函数进行峰值搜索，即可得到目标的延迟-多普勒二维参数估计值。该方法能够有效地抑制噪声的影响，提高参数估计的精度和分辨率。然而，该算法的计算复杂度较高，尤其是在处理大量数据时，需要采用高效的计算方法来提高运算速度。此外，算法参数的选择，例如迭代步长𝛼α，对最终结果的精度也有重要的影响，需要根据实际情况进行优化。

综上所述，本文提出的基于自相关函数、交叉相关函数和R-L反卷积的算法，提供了一种有效估计目标延迟-多普勒二维参数的方法。该算法通过迭代过程提高了参数估计的精度，但同时也面临着计算复杂度和参数选择等挑战。未来的研究可以集中在算法的优化和改进，例如研究更有效的反卷积算法，以及自适应的算法参数选择策略，以进一步提高该算法的性能和实用性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

Zeng Xiaohui, MVDR multibeam azimuth-delay-Doppler 3D deconvolution filtering and algorithm [D]. Zhejiang University,2015.

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