基于无源雷达与循环谱的无人机微动特征检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于无源雷达和循环谱的无人机微动特征检测方法，其特征是，包括如下步骤：1）接收装置接收待检测信号；2）计算待检测信号的循环谱；3）搜索该截面中的最高峰和次高峰对应的位置及峰值大小；4）结合上述理论，判断是否符合检测条件。这种方法抗噪声干扰的性能好，能降低无人机微多普勒特征信号提取难度，能准确提取无人机微多普勒特征信号。

Detection method of UAV micro motion feature based on passive radar and cyclic spectrum

【技术实现步骤摘要】
基于无源雷达与循环谱的无人机微动特征检测方法
本专利技术涉及无人机信号检测领域，具体是一种基于无源雷达和循环谱的无人机微动特征信号检测方法。
技术介绍
随着科技发展，小型无人机的功能越来越强，成本越来越低，在军事领域和民用领域都得到广泛应用。但在无人机市场持续增长的同时，无人机黑飞现象愈发频繁，“扰航”、“伤人”、“偷拍”等事件不时发生，甚至被用于走私和恐怖袭击等犯罪活动。因此如何检测出无人机信号受到国内外社会各界的高度重视。一般情况下，除了无人机的主干运动以外，还有螺旋桨的转动，而这种“微运动”会对散射的电磁波信号进行周期性的相位调制，进而产生相应的频率调制，在无人机自身多普勒频移信号附近引入额外的调制边带，这种附加的多普勒频率调制现象被称为微多普勒效应。但无人机属于典型的“低慢小”目标，雷达散射面积小，回波信号淹没于强地物杂波中，目标本身能量较弱难以积累，同时目标多普勒频率较低与慢速杂波在频域难以区分，致使传统检测方法难以提取无人机的微多普勒特征。目前，大多数检测方式采用的是主动雷达，但主动雷达设备成本过高，而且隐蔽性较差，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于无源雷达与循环谱的无人机微动特征检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n1)无源雷达DTMB回波信号模型及成分分析：/nDTMB系统采用TDS-OFDM调制方式，则无源雷达发射信号模型为：/n

【技术特征摘要】
1.基于无源雷达与循环谱的无人机微动特征检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)无源雷达DTMB回波信号模型及成分分析：
DTMB系统采用TDS-OFDM调制方式，则无源雷达发射信号模型为：



其中，f0为雷达发射中心载频，M为多载波个数，Tr是信号帧的长度，u(t)为OFDM多载波信号的复包络：



其中，N为子载波个数，ωn是第n个子载波的频率加权系数，Tp是脉冲宽度，Δf是相邻子载波之间的频率间隔，满足OFDM条件：Δf＝1/Tp,rect(·)为单位矩形窗函数，
依据学者VictorC.Chen对雷达中微多普勒特征的数学推导，可以得到转动的微多普勒频移的一般形式为正弦调制相位信号模型如下：
r(t)＝σexp(jAsin(2πft-φ)),0≤t≤T(3)，
其中，σ是散射系数，φ是初始相位，参数A与转动的半径有关，f与转动的周期有关，无人机微动产生的目标回波x(t)可以表示为：



其中，ρ为散射中心的后向散射强度，τ＝2r(t)/c，则总的接收信号z(t)可以表示为：
z(t)＝y1(t)+y2(t)+x(t)+n(t)(5)，
其中，直达信号y1(t)＝λ1y(t)，λ1为该信道下的衰减系数，当观测区域内共有I个目标，第i个目标的散射系数为σi，引起的单程时延为τi时，则多径信号n(t)表示杂波带来的信道噪声；
2)计算回波信号的循环谱：
2-1)DTMB信号循环平稳特性：DTMB系统采用多载波OFDM调制方式，在每一个符号周期内的每一个子载波上的复信号是统计独立的且相互正交，它们也与任何前或后符号周期上的任何子载波上的调制的值独立且正交，整个信号的循环谱密度函数是任何符号周期上的所有单个子载波之和，因此，基带OFDM信号u(t)的循环谱密度函数可表示为：



将调制到载频的信号x(t)的自相关函数按FFT变换展开得到的自相关系数为：



对公式(7)做FFT变换得：



由公式(8)可得DTMB信号的循环谱密度函数为：



公式(9)表明了DTMB信号在f＝±fc,a＝0时，循环谱密度有最大值，即在循环谱的f＝0和a＝0截面上有两个明显的峰，直达信号和多径信号相当于DTMB经过莱斯信道后产生的，它们都满足相同周期的二阶循环平...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢跃雷，刘信，吕国裴，吴娟，蒋平，易国顺，蒋俊正，欧阳缮，廖桂生，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西;45