[发明专利]结合杂波抑制与网格化FRFT处理的雷达多目标检测方法

说明书

本发明涉及一种结合杂波抑制与网格化FRFT处理的雷达多目标检测方法，属于雷达信号处理和目标检测技术领域。本发明首先解决了常规FRFT域目标检测面临的两个自变量参数搜索范围和搜索步长难以量化的问题，建立了多普勒‑加速度二维搜索网格；然后针对多普勒‑加速度二维搜索网格中的每个网格点，利用自适应匹配滤波器技术，形成杂波抑制后的FRFT谱，改善了信杂噪比；最后利用子空间投影技术解决了多目标检测的问题。与常规FRFT域目标检测方法相比，本发明给出的基于FRFT处理的雷达多目标检测方法具有参数搜索网格明确、信杂噪比改善性能好、多目标检测能力强，适于工程实现的优点。

技术领域

本发明属于雷达信号处理和目标检测技术领域，特别涉及雷达目标探测中的目标检测技术。

背景技术

宽发窄收雷达(例如，Multiple-Input Multiple-Output(简称MIMO)雷达)能够获得对目标的长时间观测，进而可对目标回波能量进行长时间相参积累处理，改善信杂噪比，提高雷达目标检测性能。但是，在长时间相参积累过程中，由于目标本身运动的不稳定性、雷达观测角度的变化以及长时间积累带来的多普勒分辨力的提升，使得目标多普勒易发生扩散，进而导致目标能量并没有被很好的积累起来。分数阶傅里叶变换(FractionalFourier Transform,简称FRFT)处理可有效解决这一问题，特别是对于多普勒随时间线性扩散的情况。

目标多普勒随时间线性变化，即目标做匀加速运动，此时目标回波脉冲串构成了线性调频(Linear Frequency Modulation，简称LFM)信号。FRFT处理通过补偿相邻脉冲间因这种线性时变速度引起的相位差，达到积累LFM信号能量的目的。然而，到目前为止，在雷达目标检测领域中，基于FRFT处理的雷达目标检测方法还有如下三个问题没有得到很好的解决：

1)FRFT处理中两个自变量参数的搜索范围和搜索步长的问题。

文献中，FRFT处理一般采用参数组(p,u)来表示其两个维度的自变量参数，其中p表示变换阶数，0＜p≤1，u类似于频域中的自变量ω。然而，对于雷达目标检测来说，p和u这两个参数缺乏明确的物理含义，因此在确定p和u的搜索范围和搜索步长时存在较大的主观因素(其中p的搜索范围除外)，导致FRFT域搜索网格的确定缺乏依据，同时也使得FRFT域搜索网格可能因过细而徒增计算量，也可能因过粗而丢失目标。

2)FRFT域中的信杂噪比改善问题。

一般地，FRFT处理将观测到的回波脉冲串与每个(p,u)参数组构成的LFM导向矢量进行点积(也叫内积)处理，从而积累目标能量，并试图在FRFT域中分离目标与杂波，以达到改善信杂噪比的目的。这种做法类似于多普勒域处理中的MTD方法。但实际上，目标和杂波可能会占据部分相同的(p,u)参数单元，在积累目标能量的同时也会积累杂波能量，因此信杂噪比的改善并未达到最优。

3)FRFT域中的多目标检测问题。

一个距离-方位单元的FRFT域中可能会存在多个具有不同多普勒和加速度的目标，考虑到FRFT的特点，很容易出现强目标的FRFT旁瓣掩盖弱目标主瓣的现象。现有文献一般利用“Clean”技术进行处理，先估计出强目标的回波，然后从总回波中减去强目标回波，进而再检测弱目标。但这种方法仅适用于强目标非常强的情况，否则就不能准确估计强目标的随机初相；同时对FRFT域中两维参数的搜索步长也提出了较高要求，以保证(p,u)参数组的估计精度。

为了解决上述三个问题，本发明提供了一种结合杂波抑制与网格化FRFT处理的雷达多目标检测方法。

发明内容

本发明的目的在于，针对宽发窄收雷达目标长时间积累检测问题，提供一种结合杂波抑制与网格化FRFT处理的雷达多目标检测方法，其中要解决的技术问题包括：

(1)FRFT处理中两个自变量参数的搜索范围和搜索步长的设计问题；