【摘 要】
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近年来,机场鸟击事件层出不穷,探鸟雷达目标检测技术的研究有助于规避飞机从起飞到降落过程中的鸟击风险,有效防范鸟击事件发生,保证飞机飞行安全的同时降低航空业的经济损失。本文围绕机场探鸟雷达目标检测技术研究与FPGA实现,通过分析鸟类目标飞行过程中产生的微多普勒运动,提取目标时频图,利用时频图中的微动特征对目标进行检测,在此基础上,将基于动态规划（DP）的检测前跟踪算法（TBD）与鸟类目标的微动特征相
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近年来,机场鸟击事件层出不穷,探鸟雷达目标检测技术的研究有助于规避飞机从起飞到降落过程中的鸟击风险,有效防范鸟击事件发生,保证飞机飞行安全的同时降低航空业的经济损失。本文围绕机场探鸟雷达目标检测技术研究与FPGA实现,通过分析鸟类目标飞行过程中产生的微多普勒运动,提取目标时频图,利用时频图中的微动特征对目标进行检测,在此基础上,将基于动态规划（DP）的检测前跟踪算法（TBD）与鸟类目标的微动特征相结合,实现对飞鸟这类高机动弱目标的检测与跟踪,并利用FPGA平台完成探鸟雷达信号处理系统的实现。本文的主要工作包括:1、建立基于微多普勒特征的鸟类目标模型,分析鸟类目标运动过程中鸟翼、鸟身产生的微多普勒特征,以及这些特征对雷达回波随多普勒时间变化的影响。2、针对鸟类目标模型产生的雷达回波,利用短时傅里叶变换（STFT）、ChoiWilliams分布（CWD）、Winger-Ville分布（WVD）进行时频分析,提取目标飞行过程中不同部位雷达回波的时频图,对该时频图进行门限检测与参数估计,最后利用深度学习网络对目标进行第二次检测,通过仿真与理论分析可知,利用STFT方法产生的时频图相较于其他两种方法检测性能更优。3、基于飞鸟目标运动过程中的“低慢小”特性,将DP-TBD算法应用到飞鸟目标检测技术中。又因DP-TBD算法适用于匀速运动目标检测,而飞鸟目标是一种高机动目标,所以将该算法与基于微多普勒特征的鸟类目标检测方法中估计出的鸟类目标平动速度结合,对其检测。仿真了传统DP-TBD算法、改进DP-TBD算法、粒子滤波算法以及交互多模型-扩展卡尔曼滤波（IMM-EKF）算法对目标的检测跟踪过程。经过仿真与理论分析可知,改进DP-TBD算法性能更优。4、基于在机场进行鸟类目标检测的应用背景,对探鸟雷达信号处理系统进行方案设计与硬件实现。该系统主要分为数字下变频、脉冲压缩、数字波束形成、动目标显示和动目标检测、二维恒虚警检测、距离多普勒单元凝聚、DP-TBD以及比幅测角模块。对该系统进行算法仿真与FPGA实现,获得目标距离、俯仰等信息并进行理论分析,验证探鸟系统的正确性。本文通过分析鸟类目标微多普勒运动,研究两种鸟类目标检测算法,并在此基础上,进行探鸟雷达信号处理系统的硬件实现与验证。
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