[发明专利]基于时频分析的机动目标检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及天波雷达机动目标检测技术，尤其是涉及基于时频分析的机动目标检测方法。

背景技术

在天波超视距雷达中，机动目标径向速度的变化会使目标多普勒谱展宽，从而导致机动目标检测十分困难。而对于弱小目标以及短时间相干累积下的目标检测，由于其回波中目标信杂噪比通常很低，因此，进一步加大了机动目标检测的难度。

目前，天波雷达机动目标检测技术主要分为两类：

一、基于多项式相位模型下的参数估计和相位补偿技术

该技术是将目标回波建模为多项式相位信号(Polynomial Phase Signal，PPS)，具体的，通过各种相位变换算法估计出高阶多项式相位系数，再构造多普勒补偿因子对目标回波进行补偿，从而抑制掉高阶相位系数引起的多普勒谱扩展。其中，以高阶模糊函数(High-order Ambiguity Function，HAF)为代表的参数估计算法，由于计算量小、运行速度快等优点得到了广泛关注，其处理方法为：对经过海杂波抑制后的雷达回波信号，利用HAF变换依次估计出各阶相位系数，并构造多普勒补偿因子，以对雷达回波信号进行补偿，实现多普勒高阶谱的抑制，最后，对回波信号做快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)，在频谱中设置适合的监测门限，从而实现目标检测。但，该方法需要进行多次相位降阶操作，而每一次相位降阶操作都会损失一定的信噪比，从而，使得该方法在低信噪比的情况下，无法对弱小目标进行有效检测。

二、基于时频分析的机动目标检测技术

该技术是通过各种时频变换，将时域信号转换到时间-频率[t，f]的联合域中进行分析。由于机动目标近似为一个线性调频信号，并且利用线性调频信号在时频域中呈现为一条具有一定斜率的直线的性质，因此，通过图像处理中直线检测工具对时频域中机动目标所在的直线进行检测，实现目标能量的积累和检测。传统的时频变换有短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform，STFT)，小波变换(Wavelet Transform，WT)和维格纳分布变换(WignerVille Distributiong，WVD)。在直线检测上，通常采用霍夫变换(Hough)和拉冬变换(Radon)。

现有的基于时频分析的机动目标检测技术是将WVD和Hough变换结合起来实现天波雷达机动目标的检测和参数估计的，该方法对于瞬态干扰过于敏感，容易将瞬态干扰误当为目标，覆盖真实的机动目标，在瞬态干扰严重时，利用该方法将无法有效检测目标。另外，采用Hough变换检测直线时，存在计算量大、耗时长的技术问题，难以满足雷达目标检测的实时性要求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有的基于时频分析的机动目标检测技术运算量大、易受瞬态干扰影响。

为解决上述问题，本发明提供基于时频分析的机动目标检测方法，包括以下步骤：

获取天波雷达在第一位置范围内的雷达回波信号为第一雷达回波信号，其中，雷达回波信号中包含有机动目标回波；

对第一雷达回波信号进行相位变换，消除机动目标回波中的一次相位项，获得第二雷达回波信号；

通过分别在不同时刻对第二雷达回波信号进行关于机动目标的瞬时频率变化率的匹配傅里叶变换，获得一基于时间和瞬时频率变化率的联合域；

在建立的以时间和瞬时频率变化率为坐标轴的坐标系中，沿平行于时间坐标轴的对应不同瞬时频率变化率的直线，对所述联合域进行积分，获得积累后的机动目标的能量函数；

判断能量函数是否小于预设的能量门限值；

当能量函数大于等于能量门限值时，确定机动目标在第一位置范围内。

进一步的，在判断能量函数是否小于预设的能量门限值之后，还包括步骤：

当能量函数小于能量门限值时，确定机动目标不在第一位置范围内。

进一步的，在对第一雷达回波信号进行相位变换之前，还包括步骤：

通过高通滤波器滤除第一雷达回波信号中的海杂波。

进一步的，对第一雷达回波信号进行相位变换，消除机动目标回波中的一次相位项，获得第二雷达回波信号，具体为：

对第一雷达回波信号进行关于延时时间的相位变换，消除机动目标回波中关于延时时间变量的一次相位项，获得仅包含关于延时时间变量的二次相位项的第二雷达回波信号。

进一步的，当第一雷达回波信号表示为s(n)时，对第一雷达回波信号s(n)进行关于延时时间的相位变换s(n-p)·s(n+p)，获得第二雷达回波信号s(n,p)，其中，p为延时时间。