Ứng dụng giải pháp khuếch đại phổ cho phát hiện mục tiêu bay chậm trong ra đa
42 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.92.2023.12-20Từ khóa:
biến đổi Chirp Z, khuếch đại phổ, mục tiêu bay chậm, ra đa, DopplerTóm tắt
Trong thời gian gần đây, với sự phát triển của các phương tiện bay không người lái có khả năng hoạt động ở dải tốc độ thấp. Điều này gây ra sự khó khăn trong quản lý các mục tiêu đối với các hệ thống ra đa thế hệ cũ, chủ yếu được thiết kế phát hiện các mục tiêu bay tốc độ cao. Bài báo đề xuất một giải pháp ứng dụng kỹ thuật khuếch đại phổ trong vùng vận tốc cận không để phát hiện các mục tiêu bay chậm bằng cách ứng dụng biến đổi chirp Z để khuếch đại phổ trong vùng quan tâm để tăng độ phân giải trong quá trình xử lý phát hiện mục tiêu có vận tốc thấp.
Tài liệu tham khảo
[1]. R.Xu, H. Zhang, “Study of Low-altitude Slow and Small Target Detections on Radar,”, Proceedings of the 2017 5th International Conference on Machinery, Materials and Computing Technology (ICMMCT 2017), pp.529-523, (2017). Doi: 10.2991/icmmct-17.2017.113 DOI: https://doi.org/10.2991/icmmct-17.2017.113
[2]. X. Chen, J. Guan, Z. Bao, and Y. He, “Detection and extraction of target with micromotion in spiky sea clutter via short-time fractional fourier transform,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 52, no. 2, pp. 1002–1018, (2014). DOI: https://doi.org/10.1109/TGRS.2013.2246574
[3]. S. P. Sira, D. Cochran, A. Papandreou-Suppappola et al., “Adaptive waveform design for improved detection of low-RCS targets in heavy sea clutter,” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 1, no. 1, pp. 56–66, (2007). DOI: https://doi.org/10.1109/JSTSP.2007.897048
[4]. Y. Zhang, S. Qian, and T. Thayaparan, “Detection of a manoeuvring air target in strong sea clutter via joint time-frequency representation,” IET Signal Processing, vol. 2, no. 3, pp. 216–222, (2008). DOI: https://doi.org/10.1049/iet-spr:20070047
[5]. P. Suresh, T. Thayaparan, and K. Venkataramaniah, “Fourier-Bessel transform and time-frequency-based approach for detecting manoeuvring air target in sea-clutter,” IET Radar, Sonar & Navigation, vol. 9, no. 5, pp. 481–491, (2015). DOI: https://doi.org/10.1049/iet-rsn.2014.0207
[6]. Z. Zhou, S. Zhigang, and W. Renbiao, “Method for detecting ground moving target with range migration,” in Proceedings of the IET International Radar Conference, pp. 141–141, (2009).
[7]. A. Makur and S. K. Mitra, “Warped discrete-Fourier transform: Theory and applications,” IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Fundamental Theory and Applications, vol. 48, no. 9, pp. 1086–1093, (2001). DOI: https://doi.org/10.1109/81.948436
[8]. J. G. Proakis and D. G. Manolakis, “Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications”, 3rd ed. Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice-Hall, p. 152 and pp. 482–483, (1996).
[9]. H. Yongping, L. Caixia, T. Xiuli, “The simulation of the Chirp-Z Transform based on MATLAB GUI”, Proceeding of 3rd International Conference on Multimedia Technology (ICMT-13), Atlantis Press, pp. 48-54, (2013). DOI: https://doi.org/10.2991/icmt-13.2013.7
[10]. J. Guo, S. Chang, F. Yang, J. Cai, Q. Liu and T. Long, “Low-slow-small target detection using stepped-frequency signals in a strong folded clutter environment”, IET Radar Sonar Navigat., vol. 15, no. 9, pp. 1030-1044, (2021). DOI: https://doi.org/10.1049/rsn2.12095
[11]. M. A. Richards, “Fundamentals of Radar Signal Processing”, McGraw-Hill, USA, pp:93-97, (2005).
