[发明专利]基于Radon-分数阶模糊函数的雷达动目标长时间相参积累检测方法

摘要

本发明涉及基于Radon-分数阶模糊函数(RFRAF)的雷达动目标长时间相参积累检测方法，属于雷达信号处理和检测技术领域。包括以下步骤：1)雷达回波距离向解调、脉压，完成脉内积累；2)参数初始化；3)采用RFRAF补偿距离和多普勒徙动，完成长时间脉间相参积累；4)遍历搜索参数，构建RFRAF域检测单元图，进行恒虚警检测；5)目标运动参数估计，输出运动点迹。本发明综合了模糊函数和分数阶傅里叶变换的优点，能够灵活匹配并积累目标在运动过程中产生的高次相位信号，同时补偿距离和多普勒徙动，提高雷达对复杂运动目标信号的积累增益，具有在强杂波中检测微弱动目标的能力，并能获得目标的运动点迹，具有推广应用价值。

主权项

基于Radon‑分数阶模糊函数的雷达动目标长时间相参积累检测方法，其特征在于包括以下技术措施：步骤一、雷达回波距离向解调、脉压，完成脉内积累：在相参雷达接收端，将接收并经过放大和限幅处理后得到的雷达回波数据进行距离向和方位向采样，通常距离向采样间隔等于雷达距离分辨单元，方位向采样频率等于脉冲重复频率，以保证在距离向和方位向的相参积累时间中运动目标的回波能够被完整采集，对距离向的雷达回波数据进行解调和脉冲压缩处理，完成脉内积累，并存储处理后的距离‑时间(方位向)二维数据矩阵；步骤二、长时间脉间相参积累参数初始化：根据雷达系统参数和波束驻留时间，确定相参积累时间、相参积累脉冲数、距离搜索范围和间隔，根据待检测目标的类型和运动状态，确定预期补偿的初速度、加速度、加加速度(急动度)参数搜索范围和间隔；步骤三、Radon‑分数阶模糊函数(Radon‑FRactional Ambiguity Function，RFRAF)补偿距离和多普勒徙动，完成长时间脉间相参积累：沿搜索参数(距离、初速度、加速度和急动度)确定的目标运动点迹，抽取距离‑时间(方位向)二维数据矩阵得到长时间相参积累所需的数据矢量，并对其进行RFRAF运算，其中RFRAF所需的延迟和变换角度由搜索距离和急动度确定；步骤四、构建RFRAF域检测单元图，对其进行恒虚警(Constant False Alarm Ratio，CFAR)检测，判决目标的有无：动目标回波信号将在RFRAF域形成峰值，遍历所有参数的搜索范围，重复步骤三，将不同搜索距离下的峰值构建为RFRAF域检测单元图，并将其幅值作为检测统计量，与给定虚警概率下的自适应检测门限进行比较，如果检测单元的幅值高于门限值，判决为存在运动目标信号，否则判决为没有运动目标信号，继续处理后续的检测单元；步骤五、目标运动参数估计，并输出目标的运动点迹：根据目标所在的RFRAF域检测单元所对应的距离、初速度、加速度和急动度作为目标运动参数估计值，将其对应的搜索曲线作为目标的运动点迹估计。