[发明专利]一种针对无人机目标的雷达快速检测方法

说明书

本发明属于雷达目标检测技术领域，具体的说是涉及一种针对雷达机动目标的快速检测和高阶运动参数估计方法。本发明的技术方案，主要通过雷达探测具有复杂运动的低小慢目标，提供一种解决复杂运动目标在进行长时间相参积累时存在距离走动和多普勒徙动的方法，同时提升参数的估计性能，减小计算量以达到快速检测目标的目的。

技术领域

本发明属于雷达目标检测技术领域，具体的说是涉及一种针对无人机目标的雷达快速检测和方法。

背景技术

随着无人机技术的日趋成熟和相关产品价格的大幅下降，各类型无人机已被应用于不同的领域。然而在无人机为人们带来便利的同时，也成为了不法分子手中的犯罪工具。由于无人机监管控制措施的缺失，无人机滥用和违规飞行现象日趋严重。面对此类目标的威胁，雷达对无人机目标检测方法引起了广泛关注。然而，传统监视雷达的回波信号太弱使得无人机目标难以探测。

众所周知，长时间相干积累可以增加信噪比，改善雷达的运动参数估计和检测能力。然而，在一次相干处理时间间隔内，机动目标的运动(如：速度、加速度和急动度)会带来距离走动和多普勒频移，严重影响相干积累性能。因此，要实现良好的相干积累，需要消除距离走动和多普勒频移。

校正距离走动(RM)和多普勒频移(DFM)的相干积累方法主要分为3类：

第一类是纠正由目标径向速度引起的线性距离走动。

第二类在对雷达回波进行相干积累处理时，考虑了目标加速度引起的二阶距离走动(QRM)和线性多普勒徙动(LDFM)。

第三类考虑了由目标径向急动度引起的三阶距离走动(CRM)。

由于无人机等低小慢目标的复杂的运动情况，在运动过程中不仅存在线性匀速运动，还存在加速度、急动度等运动参数。第一类方法由于不能纠正由无人机目标加速度引起的二阶距离走动和线性多普勒频移，算法性能将会严重恶化。当无人机目标存在急动度或者更高阶的运动参数时，第二类算法也不再适用。现有的第三类算法计算量很大，在实现上存在诸多问题。

基于上述原因，急需寻求一种新技术来解决具有复杂运动的无人机目标在进行长时间相干积累时的三阶距离走动和二阶多普勒频移的问题，在提升参数估计性能的同时减小计算量以达到快速检测无人机目标的目的。

发明内容

本发明所要解决的，就是针对上述问题，提供一种针对无人机目标的雷达快速检测和高阶运动参数估计方法，提高雷达对具有高阶运动参数的无人机目标的检测能力。

本发明的技术方案为，一种针对无人机目标的雷达快速检测和高阶运动参数估计方法，其特征在于，采用雷达对M个小型无人机目标进行检测，在观测时间内雷达与第k个目标之间的瞬时斜距可以被描述为：

式中，a_k,0表示第k个目标到雷达的初始距离，a_k,1、a_k,2、a_k,3分别表示第k个目标的径向速度、加速度和急动度。

则所述检测方法包括以下步骤：

S1、雷达发射的信号为线性调频(LFM)信号，即：

式中，rect(·)表示矩形函数，T_r表示脉冲宽度，γ表示调频斜率，f₀表示载波频率。令这里表示快时间，即距离时间；t_m＝mT,m＝0,1,2,...表示慢时间，T表示脉冲重复时间。

S2、在f_r-t_m域接收到的第K个目标回波信号为：