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1、非相参积累的最佳加权检测器 起伏目标的非相参检测,第三讲 主要内容,1 非相参脉冲串的似然比检测,NP准则:在允许一定虚警概率条件下,使漏警概率达到最小,或使检测概率达到最大。,优化函数(总错误函数):,如果输入为:,则x(t)的概率分布密度函数为:,如果输入为:,则x(t)的概率分布密度函数为:,则根据观测空间的划分,虚警概率为:,检测概率为:,则总错误概率为:,则划分到H1的点应该满足:,则划分到H0的点应该满足:,即:,基于似然比的最佳检测系统,1 非相参脉冲串的似然比检测,一、单次信号的似然比检测 回波中频信号,1 非相参脉冲串的似然比检测,一、单次信号的似然比检测 回波复包络信号,离
2、散化,1 非相参脉冲串的似然比检测,一、单次信号的似然比检测 噪声,1 非相参脉冲串的似然比检测,1 非相参脉冲串的似然比检测,1 非相参脉冲串的似然比检测,(1)式可转变为另一形式,这是因,为随机相位,02均匀分布,1 非相参脉冲串的似然比检测,二、脉冲串的似然比检测,1 非相参脉冲串的似然比检测,二、脉冲串的似然比检测,1 非相参脉冲串的似然比检测,二、脉冲串的似然比检测,1 非相参脉冲串的似然比检测,1、当 较小时,,判决式变为:,为天线方向图四次方调制,所以 为接收机平方律检波输出包络进行天线方向图四次方加权,达到最优性能。,1 非相参脉冲串的似然比检测,2、当 1 时,,为线性检波输
3、出经天线二次方加权,判决式变为:,1 非相参脉冲串的似然比检测,3、实现:,2 双极点滤波器,一、原理:该滤波器的脉冲响应时间函数 近似为最佳加权,2 双极点滤波器,2 双极点滤波器,差分方程,Z变换,双极点为:,2 双极点滤波器,取,且,Z1,Z2为一对共轭极点,其响应最接近天线四次方加权,传递函数为:,2 双极点滤波器,由K1和K2得到:,2 双极点滤波器,H(Z)的反变换为滤波器的脉冲响应:,2 双极点滤波器,二、最佳K1,K2,代0入K1,K2中,由输出S/N最大,得K1和K2之最佳值,2 双极点滤波器,二、最佳K1,K2,2 双极点滤波器,搜索得(S/N)max时,=0.63,ndT
4、r=2.2;令3dB波束内脉冲数为n,则:,2 双极点滤波器,表一、n,K1,K2,(S/N)o,(S/N)opt值,2 双极点滤波器,这里(S/N)o与(S/N)opt仅差0.15dB,这是由于 h(j)和 有微小差异造成。双极点滤波器可在模拟进行,省去A/D,但精确的K1、K2难实现。如用数字实现,K1、K2 应为12位精度较好,2 双极点滤波器,三、角精度过门限估计器测角法最大值估计器:Amax为输出幅度最大值时之角度,3 各种检测其性能比较,4 影响积累检测器性能的因素,一、幅度分层数的影响,当 A/D位数大于4位后,损失很小,4 影响积累检测器性能的因素,一、幅度分层数的影响,a为信
5、噪比,为分层后信号中信息量与全部信息量之比;可见A/D4bits,损失极小。,4 影响积累检测器性能的因素,二、天线波束形状的影响,天线方向图函数 G(),高斯形,3dB夹角为0,信号:,4 影响积累检测器性能的因素,三、目标起伏的影响 1、起伏分类,(一)Swerling I 型(scan to scan),4 影响积累检测器性能的因素,三、目标起伏的影响 1、起伏分类,(二)Swerling II 型(pulse to pulse),4 影响积累检测器性能的因素,三、目标起伏的影响 1、起伏分类,(三)Swerling III 型(scan to scan),4 影响积累检测器性能的因素,
6、三、目标起伏的影响 1、起伏分类,(四)Swerling IV 型(pulse to pulse),4 影响积累检测器性能的因素,2、对PD的影响,非起伏单次检测概率,Swerling I 和 III:慢起伏,波束内脉冲相关,PD计算相同;多次scan,而计算平均,4 影响积累检测器性能的因素,2、对PD的影响,非起伏单次检测概率,Swerling II 和 IV:快起伏,单次检测的平均检测概率:,4 影响积累检测器性能的因素,结论:1)S/N 高时,I,III比II,IV 差4dB 2)起伏比非起伏差 28 dB,信噪比,5 起伏目标的非相参检测,一、引言 目标分类 非起伏信号回波包络 S=
7、const.,噪声为Random 起伏信号回波包络 S和N 均为Random 起伏原因 RCS起伏:视角变1,RCS变化10dB;机头、机尾差3040dB.RCS随机 S随机 FA S随机,目标RCS变化,5 起伏目标的非相参检测,一、引言 起伏损失:达相同性能,起伏比非起伏所需增加的 信噪比,Lf 例:注:此处不考虑天线方向图调制,5 起伏目标的非相参检测,二、目标起伏类型 Swerling四种起伏模型 慢 快指数模型 I II模型 III IV P0 为输入信号噪声功率比 无起伏 Swerling 0 型 理想模型,5 起伏目标的非相参检测,三、起伏目标条件下非相参积累器的检测性能模型,采
8、用直接相加的线性积累器,5 起伏目标的非相参检测,1、Swerling 0 型(不起伏)v的分布,5 起伏目标的非相参检测,1、Serling 0 型 v的分布,5 起伏目标的非相参检测,5 起伏目标的非相参检测,v的特征函数 v(t)为,5 起伏目标的非相参检测,v的特征函数 v(t)为,代入v的表达式,如果是非独立的随机变量,这里应该是什么?,5 起伏目标的非相参检测,v的特征函数 v(t)为,5 起伏目标的非相参检测,vN的分布,5 起伏目标的非相参检测,2、当起伏时 P起伏 x起伏(相同)Swerling I 型:,同一扫描(波束内),N个信号非起伏,VN(t)满足(3-1)式。扫描间
9、起伏,则计算特征函数的平均值:,5 起伏目标的非相参检测,2、当起伏时 P起伏 x起伏(相同)Swerling I 型:,则v的概率密度函数为:,不完全Gamma函数,5 起伏目标的非相参检测,5 起伏目标的非相参检测,Swerling I型目标的检测概率和信噪比、非相参积累脉冲数N的关系,Pf=10-6。,5 起伏目标的非相参检测,Swerling II 型(快起伏),单脉冲检波输出的平均特征函数,波束内N个脉冲的特征函数,单次检测的特征函数,5 起伏目标的非相参检测,Swerling II 型(快起伏),反变换得:,5 起伏目标的非相参检测,Swerling III 型(慢起伏),扫描间平
10、均特征函数:,5 起伏目标的非相参检测,Swerling IV 型(快起伏),脉冲间平均特征函数:,5 起伏目标的非相参检测,Swerling IV 型,5 起伏目标的非相参检测,5 起伏目标的非相参检测,5 起伏目标的非相参检测,1、对单次检测性能 pd0.3 起伏性能恶化 pd0.3 起伏性能更好2、Lf与PF关系不大,当PF=10-210-14 时,Lf值不超过2dB,四、某些结论,5 起伏目标的非相参检测,3、各种起伏的比较PD0.3时,I,III损失比II,IV大;PD 0.3时,III比I好,IV比II好PD 0.3时,情况反之,n=10,Pf=10-8,5 起伏目标的非相参检测,
11、随N的增加,快起伏性能上升,当N100后,快起伏与0型几乎相同。,5 起伏目标的非相参检测,积累后,快起伏比慢起伏好的原因,5 起伏目标的非相参检测,积累后,快起伏比慢起伏好的原因 起伏回波等效于非起伏目标加有色噪声 积累器相当于低通滤波器(虚线)慢起伏噪声部分频谱为低频分量,不能被积累消除 快起伏噪声部分频谱多为高频分量,积累可消除大部分 因此,将回波从慢起伏快起伏(如捷变频),可改善检测性能,5 起伏目标的非相参检测,五、起伏目标的双门限检测(一)PD,1、Swerling 0 型,5 起伏目标的非相参检测,五、起伏目标的双门限检测(一)PD,2、Swerling I 型,5 起伏目标的非
12、相参检测,五、起伏目标的双门限检测(一)PD,3、Swerling II 型,*同样可得Swerling III,IV型的PD。,5 起伏目标的非相参检测,五、起伏目标的双门限检测(二)最佳门限 步骤:给N,PF,PD,选定一个m,得到Ps,Pf和Yb,进一步可以得到 变化m,算出相应的 找出对应的 之m,即为mopt,5 起伏目标的非相参检测,五、起伏目标的双门限检测(三)某些结论 无起伏和慢起伏时,mopt相同,1.5 快起伏时,mopt 0.2035N,当N1时 N较大时,快起伏之Lf1dB,慢起伏之 Lf8.8dB(PD=0.9,PF=10)线性积累比双门限(或滑窗)积累要好约12dB,