[发明专利]基于距离频域自相关函数的高速微弱目标检测方法

说明书

本发明属于雷达信号处理技术领域，公开了一种基于距离频域自相关函数的高速微弱目标检测方法，对目标雷达回波先进行脉冲压缩处理后通过FFT将回波信号转换到距离频域‑慢时间域，在距离频域构建距离频域自相关函数，并采用频域循环卷积定理对其快速实现，然后利用变尺度傅里叶变换和IFFT对信号进行二维能量积累后，通过峰值检测技术可得到目标速度估计值，最后使用速度估计值校正目标距离走动，实现目标检测；本发明能提高目标检测速度，且抗噪声性能和参数估计精度不受距离单元数和非均匀运动模式的影响，具有很好的稳健性。

技术领域

本发明属于雷达信号处理技术领域，具体涉及一种基于距离频域自相关函数的高速微弱目标检测方法。

背景技术

随着电子技术，特别是隐身技术、航空航天技术的蓬勃发展，涌现出大量的超高速、低雷达横截面积(Radar Cross Section,RCS)、高机动的军事目标，这类目标由于回波信号强度较弱，特性复杂，难以探测而被称为微弱目标或低可探测目标。这些高速微弱目标的出现和快速发展，为雷达快速精确检测带来了很大困难。从雷达信号处理角度上来说，延长积累时间、采用相参积累方式、提高积累效率是提升雷达目标探测能力有效方法之一。长时间相参积累不仅能够获得较高的积累增益，而且还能提高目标运动参数估计精度。

动目标检测(Moving Target Detection,MTD)是平稳目标检测的经典算法。在积累时间内，MTD若要实现最优的能量相参积累，需满足两个条件：(1)目标不产生距离徙动；(2)目标不产生多普勒频率徙动。显然，对于高速平稳目标，积累时间内会产生距离徙动，使得MTD失效。因此针对平稳目标，检测前聚焦算法关注波束驻留时间内的距离单元徙动问题。Keystone变换可用于消除距离徙动，然后利用多普勒处理实现能量相参积累。该方法虽然可在没有目标速度信息的情况下实现多目标距离徙动的盲校正，但当目标速度存在模糊时，Keystone变换需对速度模糊数进行搜索，导致计算量增大。为了确保高速目标的远距离探测和精确定位，现代雷达发射的信号通常具有高载频和低脉冲重复频率的特点，因此高速目标通常会发生速度模糊，使得Keystone变换不再适用。基于Radon傅里叶变换的线性检测前聚焦算法通过对速度和距离进行联合搜索消除距离徙动的影响，抗噪声性能非常好。针对当搜索速度与目标速度之差为盲速的整数倍时产生的盲速旁瓣问题，后续研究中也给出了具体解决办法。然而该类方法由于实现过程需要进行二维搜索，计算量非常大，限制了其工程应用。联合坐标旋转与MTD的算法和基于位置角度变换的算法都是通过最优旋转角度实现距离徙动的校正，而最优旋转角度由目标速度确定，对旋转角度进行搜索相当于对速度进行搜索，因此计算量也比较大。基于变尺度逆傅里叶变换(Scaled inverse Fouriertransform,SCIFT)的高速目标检测方法实现过程无需搜索，计算量降低，基于频域Derampkeystone变换的目标检测方法在计算量不变的前提下提高了抗噪声性能，这两种方法都属于非线性检测前聚焦算法,基于慢时间翻转的非线性检测前聚焦算法(Sequencereversing transform,SRT)虽然计算量也较小，但因为翻转处理造成的抗噪声损失较大，只能用于信噪比较高的情况。

由上述可知非线性检测前聚焦算法可以达到抗噪声性能和计算量的较好平衡。但这些算法的问题在于缺乏稳健性，例如在一定的积累时间内，若处理的距离单元数发生变化，其输出信噪比降低，导致抗噪声性能下降；或者当目标出现机动性，即便机动性很小，也会该类非线性检测前聚焦算法失效，导致参数估计错误，进而不能正确检测目标。我们所研究的是高速目标，在积累时间内，目标跨越的距离单元较多，并且目标有可能会发生非平稳运动现象，这些都限制了该类非线性检测前聚焦算法的实际应用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于距离频域自相关函数的高速微弱目标检测方法，用以解决目前非线性检测前聚焦算法中缺乏稳健性的问题。

为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：

一种基于距离频域自相关函数的高速微弱目标检测方法，包括如下步骤：