[发明专利]多项式Hough傅里叶变换的高速隐身目标检测方法

说明书

技术领域

本发明隶属于雷达信号处理领域，适用于解决临近空间高超声速飞行器、高速无人机、弹道导弹、空间碎片等高速机动隐身目标的积累检测问题。

背景技术

从上世纪40年代雷达诞生之日起，雷达信号处理就不断发展和演进，雷达信号处理的功能日趋复杂多样，成为了现代雷达的核心分系统。由于临近空间高超声速飞行器、高速隐身无人机、弹道导弹、空间碎片等一系列新型高威胁目标的出现，使得现代雷达的探测环境变得异常恶劣，这些高速机动隐身目标给常规的雷达信号处理方式带来严峻挑战。

目前，对于隐身目标检测的雷达信号处理方法主要方法是先通过对线性调频信号进行脉冲压缩，然后再进行相参积累，以提高回波信号的信噪比。然而，目标高速运动使得回波信号发生了距离走动，信号无法在时间上对齐，同时大的加速度使得信号的相位发生改变，积累时会出现多普勒扩展现象，导致无法有效相参积累，限制了信噪比的提高，进而降低了目标发现概率。针对这一问题，人们提出了一系列方法，例如，用于解决距离走动的方法有频域补偿校正法、包络频域相位补偿法、Keystone变换法、Radon-Fourier变换法等，用于解决多普勒扩展的方法有Dechirp法，分数阶傅里叶变换法、匹配傅里叶变换法等，这些方法在理论上一定程度的解决了高速机动隐身目标的相参积累检测问题，但在目标速度、加速度、甚至加加速度未知且变换范围较大的情况下，由于需要在大的范围内进行多维参数搜索，这些算法均会面临计算量大难以满足实时性要求的问题，虽然算法优化设计、并行处理等方法能在一定程度提高计算速度，但是需要在硬件上进行改进，增加了系统的复杂性。

为解决上述问题，本发明提出了一种新的方法，其思路是：高速机动目标在信号检测的时间内径向距离的变化可近似为匀加速直线运动，即可以用多项式来进行建模(如果考虑更复杂的运动则为2次以上的多项式)，其中，R为径向距离，R₀为初始径向距离，v为目标速度，a为目标加速度，t为目标检测期间运动的总时间。可见，以t为自变量R为函数的式子是一条多项式曲线，由于速度v和加速度a未知，则目标在信号积累期间的径向轨迹可能是无数个多项式曲线中的一条，为减少计算量，可以先以大的分辨力建立多个多项式模型，则目标运动曲线的参数必定落在多个多项式模型的参数之间，在各个多项式曲线轨迹上进行信号补偿积累，并将信号能量的最大值映射到参数空间，通过提取参数空间能量的最大值可以确定一个多项式模型，然后在该多项式模型附近再以更高的分辨力建立多个多项式曲线模型，再在小的区域沿着新的多项式模型进行信号补偿积累，依次类推，当精度满足要求时停止多项式模型的细分，从而得到精确相参积累检测结果。

发明内容

本发明所要解决的问题就是，针对高速机动隐身目标积累检测中的距离走动和多普勒扩展问题，提供一种多项式Hough傅里叶变换的积累检测方法。首先以较大分辨力建立多个多项式模型，利用提出的多项式Hough傅里叶变换实现参数空间的能量积累，然后根据参数空间能量最大值对应的参数再建立分辨力更高的多个多项式模型，再在小的区域进行高分辨力的多项式Hough傅里叶变换，依次类推，直到达到补偿精度要求，从而实现高速机动隐身目标的相参积累检测。

本发明解决所述技术问题，采用技术方案步骤如下：

(1)分别对雷达距离波门内的M个脉冲重复周期的回波信号进行采样，得到一组M×N的矩阵信号序列S_mn，m＝1,2,3…M,n＝1,2,3,…,N,其中N为每一个周期内的采样总点数(大小与波门宽度和采样频率有关)，然后对M个脉冲重复周期内的采样信号S_mn分别进行匹配滤波，得到脉冲压缩后的信号序列S′_mn；