[发明专利]基于离散线性调频傅立叶变换的高速机动目标检测方法

说明书

本发明公开了一种基于离散线性调频傅立叶变换的高速机动目标检测方法。其实现步骤是：1.接收雷达回波并对其进行解调和脉压处理；2.在快时间域对回波信号依次作快速傅立叶变换和Keystone变换；3.初始化速度模糊数、线性调频斜率和二次调频斜率的搜索范围、间隔及个数，并构建模糊速度补偿函数；4.将Keystone变换后的数据与模糊速度补偿函数相乘，再在快时间域作快速逆傅里叶变换；5.对步骤4处理后的数据作改进的离散线性调频傅里叶变换；6.重复步骤4‑5直至速度模糊数搜索完毕，构建检测单元图，进行恒虚警检测。本发明检测性能更优，运算量更小，可用于地基雷达的远程预警。

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，特别涉及一种高速机动目标检测方法，可用于地基雷达的远程预警。

背景技术

随着临近空间资源的不断开发利用，临近空间高超声速飞行器的探测逐渐成为雷达领域关注的热点。但是这些高速运动目标的雷达散射截面积很小，属于典型的隐身目标，同时机动性很强，具有加速度和加加速度等复杂的运动形式。这些特点给地基雷达的探测带来极大挑战。雷达对目标的检测可分为相参积累和非相参积累两种方式。由于相参积累充分利用了目标的相位信息，它比非相参积累更能提高检测性能。另外，从雷达方程可知，目标的检测性能可以通过增加积累时间来提高。所以，长时间相参积累逐渐成为高速机动目标检测的方式。但是长时间相参积累会导致目标出现距离徙动和多普勒徙动现象，使传统的动目标检测(MTD)方法不再适用。

一些典型的算法，如Keystone变换KT和Radon-傅里叶变换RFT，可以在低信噪比情况下有效地补偿线性距离徙动，实现能量的相参积累，但是对于具有加速度和加加速度等复杂运动形式的高速机动目标而言，无法补偿多普勒徙动，同样会造成积累性能的严重损失。Radon-分数阶傅里叶变换RFRFT，Radon-吕氏分布LVD等方法可以同时补偿距离徙动和加速度造成的多普勒徙动，可以实现目标能量的相参积累。但是这些方法忽略了加加速度造成的多普勒徙动的影响。对于高机动目标而言，在长达秒级的积累时间里加加速度会造成严重的多普勒徙动现象，需要加以考虑。现有的Keystone-三次相位函数KT-CP方法，Radon-分数阶模糊函数RFRAF方法，以及Radon-线性标准模糊函数RLCAF方法，虽然能够补偿因加加速度造成的多普勒徙动，但因为算法的非线性，不适用于较低信噪比的环境之下。目前积累性能最优的是广义Radon-傅里叶变换GRFT方法，但该方法应用于地基雷达的探测时，会出现盲速旁瓣现象，对目标个数的判断及虚警概率造成很大影响，并且这种方法的运算复杂度很大，给高速机动目标的检测带来很大不便。

发明内容

本发明针对背景技术的不足，提出一种基于离散线性调频傅立叶变换的高速机动目标检测方法，实现了在低信噪比环境下高速机动目标的快速有效检测。

实现本发明技术思路是利用Keystone变换校正距离徙动，实现脉冲包络的对齐，再利用改进的离散线性调频傅立叶变换补偿加速度，加加速度造成的多普勒徙动，并实现目标能量的相参积累，最后利用恒虚警技术进行检测。其实现步骤包括如下：

(1)接收雷达回波信号记为并在快时间域对回波进行解调和脉冲压缩处理，得到脉冲压缩后的回波数据记为n＝1,2,...,N，m＝1,2,...,M，其中表示快时间域的第n个采样点，t_m表示慢时间域的第m个采样点，N表示一个脉冲的采样点个数，M表示总的发射脉冲个数；

(2)在快时间域对做快速傅立叶变换，得到距离频域-慢时间域数据s_rM(f,t_m)，其中f表示距离频率；

(3)对距离频域-慢时间域数据s_rM(f,t_m)进行Keystone变换，以校正距离徙动，变换后的数据记为s_KT(f,t_a)，其中t_a表示变换后新的慢时间变量；