当前位置: 首页 > ds >正文

一种实波束前视扫描雷达目标二维定位方法——论文阅读

一种实波束前视扫描雷达目标二维定位方法

      • 1. 专利的研究目标与实际问题意义
      • 2. 专利提出的新方法、模型与公式
        • 2.1 运动平台几何建模与回波信号构建
          • 2.1.1 距离历史建模
          • 2.1.2 回波信号模型
        • 2.2 距离向运动补偿技术
          • 2.2.1 匹配滤波与距离压缩
        • 2.3 加权最小二乘目标函数
          • 2.3.1 方位向信号建模
          • 2.3.2 目标函数构建
          • 2.3.3 闭式解推导
        • 2.4 与传统方法的对比优势
      • 3. 实验设计与验证结果
        • 3.1 仿真实验
        • 3.2 实际场景测试
      • 4. 未来研究方向与挑战
      • 5. 专利的不足与改进空间
      • 6. 可借鉴的创新点与学习建议

1. 专利的研究目标与实际问题意义

研究目标
专利旨在解决实波束前视扫描雷达(Real Beam Forward-Looking Scanning Radar)在运动平台(如无人机、战斗机)前视区域中对目标进行二维定位时,因方位向分辨率受限运动误差耦合导致的定位精度低的问题。核心目标是通过运动补偿技术加权最小二乘优化模型,实现目标在距离向和方位向的高精度二维定位,提升复杂动态环境下的雷达探测能力。

实际问题与产业意义
实波束前视雷达在军事(如导弹制导、对海探测)和民用(无人机导航、灾害救援)领域有重要应用,但面临两大挑战:

  1. 方位向分辨率限制:传统方法依赖天线孔径尺寸( θ ∝ λ / D \theta \propto \lambda/D θλ/D),难以通过硬件提升。
  2. 运动误差干扰:平台运动导致回波信号中距离徙动(Range Cell Migration, RCM)和相位误差,影响定位精度。
    专利通过信号建模与优化算法,显著提升二维定位精度,对高动态场景下的实时目标跟踪具有重要意义。

2. 专利提出的新方法、模型与公式

2.1 运动平台几何建模与回波信号构建

创新点:引入动态距离历史模型,精确描述平台与目标的几何关系,为后续运动补偿奠定基础。

2.1.1 距离历史建模

假设运动平台初始位置为 ( 0 , 0 , h ) (0, 0, h) (0,0,h),沿y轴以速度 V V V运动,目标方位角为 θ \theta θ,下视角为 φ \varphi φ,则 t t t时刻平台与目标的距离历史为:

R ( x , y , t ) = R 0 2 + V 2 t 2 − 2 R 0 V t cos ⁡ θ cos ⁡ φ R(x, y, t) = \sqrt{R_0^2 + V^2 t^2 - 2 R_0 V t \cos\theta \cos\varphi} R(x,y,t)=R02+V2t22R0Vtcosθcosφ

其中, R 0 R_0 R0为初始距离。

通过泰勒展开并忽略高阶项(二次及以上),简化距离模型为:
R ( x , y , t ) ≈ R 0 − V t cos ⁡ θ R(x, y, t) \approx R_0 - V t \cos\theta R(x,y,t)R0Vtcosθ
此近似有效消除运动引起的非线性相位误差。

2.1.2 回波信号模型

雷达发射线性调频信号(LFM),回波信号经相干解调后建模为:

S ( t , τ ) = ∑ n = 1 N σ n ⋅ a ( θ n , τ ) ⋅ rect ( t − 2 R 0 c ) ⋅ exp ⁡ ( − j 4 π λ R ( τ ) ) ⋅ exp ⁡ ( j π K [ t − 2 R ( τ ) c ]

http://www.xdnf.cn/news/3881.html

相关文章:

  • 短信登录功能实现(黑马点评)
  • 高中数学联赛模拟试题精选学数学系列第6套几何题
  • QT —— QWidget(1)
  • 白皮解读:数据流通关键技术白皮书【附全文阅读】
  • MNN 支持 DeepSeekVL
  • shell入门
  • 通过Docker部署Prometheus + Grafana搭建监控平台【超详细版】
  • 驱动总裁v2.19(含离线版)驱动工具软件下载及安装教程
  • 实用在线工具箱OmniTools
  • Python硬核革命:从微控制器到FPGA的深度开发指南
  • 多模态大语言模型arxiv论文略读(五十七)
  • Java响应式编程
  • DeepSeek实战--蒸馏
  • Java快速上手之实验六
  • Scrapy框架之【settings.py文件】详解
  • 开源项目实战学习之YOLO11:ultralytics-cfg-models-rtdetr(十一)
  • 强化学习:山地车问题
  • 【信息系统项目管理师】【论文】项目背景-通用部分(可背诵)
  • P1434 [SHOI2002] 滑雪
  • NVMe控制器之完成信息解析模块
  • Rotary Positional Embedding
  • FastAPI系列14:API限流与暴力破解防护
  • 学习黑客资产威胁分析贴
  • Linux:时间同步服务器
  • 深入理解C++中的指针与引用:区别、应用与最佳实践
  • 《Spring Boot实战指南:从零开始构建现代Java应用》
  • 从实列中学习linux shell11 :在 shell 中 对于json的解析 jq 和awk 如何选择,尤其在数据清洗,数据重新组织中的应用
  • 叠层阻抗线框
  • 【信息系统项目管理师-论文真题】2011下半年论文详解(包括解题思路和写作要点)
  • 1penl配置