动目标检测器M(TD).pptVIP

动目标检测器（MTD）;2) 白化滤波器的实现 ;3) 匹配滤波器 ;4) 频域CFAR和选大 ;§2. 成组处理MTD——BMTD;所以 BMTD 的定义为：将一个 CPI 中的回波结合为一组，来进行 MTD 处理。 波束中的回波应分为 2 个CPI，才能保证至少一个CPI中包含了全部目标信息，否则会导致 S/N 下降，降低检测性能。;二. 乒乓存储器： ;乒乓存储器容量： 设：CPI = m 距离间隔 = n A/D字长 ＝ b bits;例：CPI = 64 = m n = 1024 b = 12 bits 则：Z = 4×64×1024×12 = 384 Kbytes;三. 多普勒滤波器组： ;2）多普勒滤波器组的实现方法;优点：运算量少，设备简单； 运算量为： 次蝶形运算。 采用四周蝶形算法，故乘法次数为 例：M=16，乘法次数为 次乘加。 缺点：每个滤波器形状完全一致，不灵活。;2. FIR算法 a) 权系数设计：窗函数法 ……任意窗函数 Remez多重变换算法……旁瓣约束等波纹设计法 权系数 hi(n), ( i=1,2,……,M), (n=1,2,……,M) b) 具体算法： , i=1,2,……,M 这里 和 为复数， 于是有： i＝1,2,……,M;c) FIR 滤波器组运算量 4 ×M2 例：M = 16，则 4×(16)2 = 1024 (复乘) 优点：灵活，性能好 缺点：运算量大，复杂;§3. MTD 系统的改善因子 一. 最佳多普勒滤波器组构成的 MTD 系统的改善因子 所谓最佳多普勒滤波器组，即每个滤波器的权函数 Wi 都是最优权函数。这里最优是相对于一定的杂波模型和信号假设而言的。 1. CPI 中M个信号回波可用一复矢量表示： Ps为每个信号回波的功率，这里假设天线波瓣形状为矩形，所以每个Ps相等。 Φ为信号的随机相位。 ，是脉冲——脉冲间的相移 ;2. 杂波回波是： 这里： 是杂波功率 3. 热噪声： 这里： 为噪声功率 4. 总输入为： （这里假设 s,c,n 为统计独立的）;5. 改善因子： 输入信干比为： ;令多普勒滤波器组有复加权 ， wi 为每一个滤波器通道的权值 则滤波器的输出为：;这里， 归一化信号协方差阵 归??化杂波协方差阵 中的第i，j位置的元素可由杂波相关函数 决定 (单位阵)，归一化噪声协方差阵 ;具有复加权 的多普勒滤波器的噪声增益为 当信号的 从 均匀分布时，信号平均增益 输出信干比为： ;则改善因子： ;为信号功率增益对噪声功率增益之比，即为相干积累增益;可见MTD可以看成白化滤波器（具有平均改善因子IMTI）和相干积累器（多普勒滤波器组）的级联。;由文献知，最佳 应为：;例：杂波谱为高斯形 可用数值计算出不同 和 N 时的 ;二. 理想白化滤波器级联滤波器组的改善因子;或： 这里： Sc(f) 是杂波功率谱 (采样前，f 是从 内扩展的) 相当于把杂波功率折叠到 内;白化滤波器平均归一化对消比：;后接滤波器组在理想情况下为一相干积累器（即矩形窗加权，且目标 fd 正好处于某滤波器通代中央），相干积累增益为： 所以系统改善因子： 例：杂波功率谱 计算列表如下： σc T 0.07 0.08 0.10 0.12 0.14 0.20 CAV(dB) 85.2 61.0 33.5 19.4 11.6 2.8 而 这是系统改善因子上界；当非矩形窗加权时会有 S/N 损失，当 fd 不处于滤波器中央时，应算平均相参积累增益，也会有损失。;三. 实际 MTD 系统的改善因子 非理想白化 非矩形窗加权 实际系统为一个 2 脉冲或 3 脉冲 MTI 级联加权滤波器组。 令：对消