一種新的隨機PRI脈沖多普勒雷達無模糊MTD算法

劉 振 魏璽章 黎 湘

(國防科學技術大學電子科學與工程學院空間電子信息技術研究所 長沙 410073)

1 引言

傳統的脈沖多普勒雷達發射周期性窄帶脈沖串信號，利用離散傅里葉變換(Discrete Fourier Transform,DFT)實現多普勒濾波器組，對運動目標進行檢測和測速[1,2]。然而，脈沖串信號的周期性不可避免地帶來了測距和測速的盲區和模糊問題，常見的解決方案是通過發射多組參差脈沖重復頻率(Pulse Repetition Frequency,PRF)的脈沖串信號，然后利用余數定理來解算模糊度[3]，目前國內外的脈沖多普勒雷達系統中也幾乎都使用這種方案[4]。利用多組脈沖串進行聯合串行處理，盡管可以實現解模糊功能，但對距離和速度的分辨率都沒有提高，反而會加長相參處理周期(Coherent Processing Interval,CPI)，直接影響到雷達的工作效率。另一種可行的方案是在一組周期脈沖串信號的脈沖重復間隔(Pulse Repetition Interval,PRI)上疊加一個隨機擾動，形成隨機脈沖重復間隔(Random Pulse Repetition Interval,RPRI)雷達[5,6]。這種體制除了能夠解決測距測速模糊及盲區效應以外，由于對信號引入了隨機性，因而具有較強的低截獲性能。然而，正是由于隨機性的引入會導致回波相位的隨機變化，傳統的測速方法如離散傅里葉變換會產生隨機的干擾頻率成分，而隨機雷達信號處理中常用的時域相關算法又會產生較高的旁瓣噪聲基底。

壓縮感知(Compressed Sensing,CS)理論[7－9]突破了傳統奈奎斯特采樣定律的限制，在稀疏成分分析的基礎上對稀疏采樣矩陣提出了更為寬松的充分條件，確保以比傳統意義上少得多的觀測數據對稀疏信號進行穩健精確的恢復。……