光电协同雷达信号处理分析

苏新璇 ,袁柯婷 ,温博, ,王海英

摘要：本文介绍了光电协同雷达信号处理分析的基本原理和方法，重点阐述了该技术中的关键技术。通过利用光电子系统和雷达系统不同的工作原理，将它们的优点相互结合，达到在雷达信号处理过程中优化参数设置和提高精度的目的，该技术具有提高雷达系统抗干扰性能、工作精度和便携性等优点，已被广泛应用于航空、航天、军事和安防等领域。本文旨在为读者提供对光电协同雷达信号处理分析的全面了解和认知，促进该技术在实际产品中的推广和应用。

关键词：光电协同雷达；信号处理

与传统雷达系统相比，光电协同雷达采用光电技术与雷达技术相结合的方式，能够在复杂环境下更加有效地探测和跟踪目标。在光电协同雷达系统中，信号处理是系统性能提升的重要环节。本文主要介绍了光电协同雷达信号处理的主要内容，包括多普勒滤波、雷达回波信号的滤波、脉压压缩、多目标跟踪等。

1.数据预处理技术及应用

光电协同雷达信号的数据预处理技术包括数据采集、数据校准、数据融合和数据处理。这些步骤是光电协同雷达系统中的关键环节，直接影响系统的成像和跟踪效果。数据采集是指收集光电信息和雷达信息，并将其转换成数字信号以进行预处理。对于光电信息的采集，需要使用高清晰度的摄像机，收集目标的相关信息，比如颜色、大小和形状等。对于雷达信息的采集，需要利用雷达设备收集目标的距离和速度等信息。同时，数据采集的频率和精度也是影响数据质量的关键因素。数据校准是指在数据采集后，对光电信息和雷达信息进行精度校准。例如，光电信息需要进行图像校正、畸变校正等，以避免图像失真。雷达信息则需要进行距离、速度校准，以确保数据的一致性和准确性。数据融合是将光电信息和雷达信息相结合，以获得更准确的目标数据。融合的方式可以采用基于权重的融合模式，根据两种信息的可靠性和重要性确定所占权重比例，从而获得更加准确的数据信息。数据融合也可以采取基于卡尔曼滤波或者神经网络的方式，更好地利用两种信息的特点，获得更加精确的数据结果。数据处理是在完成数据融合后，对数据进行处理的环节。数据处理的方式可以包括滤波、去噪、数据压缩等，以提高数据的精度和效率。例如，利用小波变换技术进行图像压缩，可以大幅度减少数据的存储空间，同时保证图像的质量不受影响。

2.低信噪比问题研究

低信噪比问题是光电协同雷达信号处理和分析中需要解决的关键问题之一。在低信噪比的情况下，信号强度很小，噪声较多，因此很难从信号中提取有用的信息。为了解决低信噪比问题，常见的处理方法包括信号滤波、信号增强、信号降噪和信号复原等。信号滤波的方法包括数字滤波器和模拟滤波器，可以去除噪声信号，提高信号质量。信号增强可以通过局部增强、全局增强和增强边缘等方法来提高信号的能量和强度。信号降噪方法包括小波变换、奇异值分解等，可以将信号分解成若干个子带，去除噪声和干扰信号。信号复原则是通过反卷积、最小二乘重建等方法将模糊信号进行复原，提高信号的清晰度和可读性。为了解决低信噪比问题，需要综合运用多种信号处理技术，根据具体应用场景选择合适的方法和算法。这将为光电协同雷达系统的成像和跟踪提供重要支持，促进技术的发展和应用。

3.雷达信号处理中的多目标跟踪研究

雷达信号处理中的多目标跟踪研究是指利用雷达信号对多个目标进行跟踪的技术。雷达信号处理中的多目标跟踪常用的方法有基于卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和贝叶斯滤波等。其中，基于卡尔曼滤波和粒子滤波的方法是较为常用的方法。

基于卡尔曼滤波的方法通过对目标的状态建立动态模型，利用卡尔曼滤波对目标进行跟踪。该方法的优点是计算量小，实时性好，但在目标运动模型复杂或噪声模型不确定的情况下，性能不稳定。因此，在实际应用中，常采用扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波进行改进。扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波可以通过适当的线性化或非线性化处理，提高卡尔曼滤波在复杂环境下的性能。另外，基于粒子滤波的方法也是实现多目标跟踪的常用方法之一。粒子滤波通过采用粒子的概率分布来描述目标状态，利用重要性采样和重要性重采样等方法对目标进行跟踪。该方法准确性高，鲁棒性好，但计算量大，更新速度较慢。雷达信号处理还包括空间滤波、时域滤波、频域滤波、脉冲压缩、多普勒校正、自适应波束形成、多目标跟踪等多个方面。空间滤波是对雷达回波信号进行滤波处理，以降低噪声和杂波对信号的影响，提高雷达系统的抗干扰能力。常用的空间滤波方法有线性滤波、非线性滤波、小波分析等。时域滤波主要是对雷达回波信号的时间域进行滤波处理，以去除杂波和噪声，提高雷达信号的信噪比和目标探测能力。常见的时域滤波方法包括中值滤波、均值滤波、巴特沃斯滤波和基于小波分析的滤波等。频域滤波是指对雷达回波信号的频域进行滤波处理，以去除噪声和杂波，提高雷达信号的频率分辨率和速度测量精度。常用的频域滤波方法包括傅里叶变换、小波变换、谱估计和自适应滤波等。脉冲压缩是用于提高雷达信号分辨率的一种技术。通过利用脉冲压缩的方法，可以将短脉冲信号进行压缩，从而提高雷达信号的时间分辨率和距离精度。多普勒校正是一种常用于雷达信号处理的技术，通过对多普勒频移进行校正，提高雷达系统的多普勒频率分辨率和速度测量精度。自适应波束形成是一种基于信号处理的技术，通过对波束形成的权值进行自适应调整，以提高雷达系统的目标探测和跟踪能力。

结束语：

综上所述，光电协同雷达信号处理分析是当前雷达技术领域的研究热点之一。通过光电协同技术，可以实现雷达信号的高效处理和分析，从而提高雷达系统的性能和可靠性。本文介绍了光电协同雷达信号处理分析的基本原理和方法，重点阐述了光电协同雷达信号处理中的关键技术和应用场景。通过对光电协同雷达信号处理分析的深入研究，可以为雷达技术的发展和应用提供重要的支撑和保障。相信在未来的研究中，光电协同雷达信号处理分析将会得到更广泛的应用和推广。

参考文献：

[1]刘磊.光电协同雷达信号处理研究[D].上海交通大学,2019.

[2]马嘉程.基于光电协同处理的SAR图像压缩技术研究[D].上海交通大学,2019.

[3]刘兴钊,高叶盛.基于光电协同的雷达实时信号处理技术[J].数据采集与处理,2017,32(04):658-666.