[发明专利]基于长时间相参积累的小型无人机目标雷达检测方法

摘要

本发明属于雷达目标检测技术领域，具体的说是涉及一种基于长时间相参积累的的分段运动小型机动目标检测方法。本发明的技术方案，主要通过用分段方程建模了雷达与运动目标之间的斜距。然后，应用提出的一种基于RFT的相参积累方法并对参数进行搜索实现目标回波信号的长时间相参积累，提高目标的检测概率。本发明的有益效果为，本发明的方法可以实现快速识别分段运动的小型目标。

主权项

1.基于长时间相参积累的小型无人机目标雷达检测方法，其特征在于，将雷达与目标之间的斜距用分段函数进行建模，将在观测时间内的瞬时斜距描述为分段运动方程：其中，r0是目标与雷达的初始斜距，vi，i＝0,1,…M是目标第i+1次运动的径向速度，Ti，i＝0,1,…M是目标第i+1次运动的结束时间，目标分段运动的总段数为M+1；tm＝mT,m＝0,1,2,…表示慢时间，T是脉冲重复时间；则所述检测方法包括以下步骤：S1、发射信号：将雷达发射的信号设定为线性调频信号：其中，rect(·)是一个矩形窗函数，T_r是脉冲宽度，γ是调频斜率，f₀是载波频率，是总时间，是时间范围；S2、接收信号：对线性调频信号进行脉冲压缩，则接收到的信号为：根据分段运动方程，无人机目标的回波信号为：其中，c是光速，回波信号的波长，B＝γT_r是带宽，是sinc函数，A₁是经脉冲压缩后的回波的振幅，并将其简化为一常数；S3、搜索极化距离ρ₀、极化角度θ和第k+1次运动的结束时间T_k并对回波信号做基于RFT的相参积累，具体为：平面的目标的距离走动曲线由参数(ρ，θ)决定，其中，极化距离ρ₀∈(‑∞,+∞)，极化角度θ∈[0，π]，第k+1次运动的结束时间T_k∈[0,T_CPI]，k＝0,1,…M‑1，T_CPI＝T_M是相参积累时间；定义多普勒滤波函数为：考虑(ρ，θ)和(r,v)的相关性：θi＝arccot(‑vi)其中，ρi和θi分别为目标第i+1次运动的极化距离和极化角度；对回波信号做基于RFT的相参积累，具体为：其中ρ₀，θ_i和T_k是搜索变量，ρ₀∈(‑∞,+∞)，T_k∈[0,T_CPI]，i＝0,1,…M,k＝0,1,…M‑1,T_M＝T_CPI是相参积累时间；根据(ρ，θ)和(r,v)的相关性，相参积累结果Jrv为：其中，r0，vi和Tk分别是r0，vi和Tk的搜索变量，r0∈(‑∞,+∞)，vi∈(‑∞,+∞)，Tk∈[0,TCPI]，通过搜索参数实现相参积累得到回波的积分峰值；S4、采用单元平均恒虚警检测技术对相参积累后的回波积分峰值进行检测，在比较器中用判决门限VT与被检测单元信号进行比较判决，待检测单元Y满足：|Y|>VT则判决目标存在；其中，判决门限V_T＝ZT，是单元平均恒虚警检测器中所有参考单元信号x_i，i＝1,2,…,2n之和的均值，门限加权系数P_fa为虚警概率。