【技术实现步骤摘要】
基于分级积累检测的雷达机动目标快速精细化处理方法
本专利技术属于雷达信号处理和检测
，更具体地，本专利技术涉及一种基于分级积累检测的雷达机动目标快速精细化处理方法，可用于机动目标雷达检测和估计。
技术介绍
雷达作为目标探测和监视的主要手段，在空中和海面目标监视以及预警探测等公共和国防安全领域应用广泛。受杂波环境及目标复杂运动特性的影响，运动目标雷达回波极其微弱、特性复杂，具有低可观测性，使得雷达对动目标尤其是机动目标的探测性能难以满足实际需求。复杂背景下机动目标的可靠快速的检测和估计技术成为影响雷达性能的关键制约因素。随着雷达信号处理技术的发展，雷达具备获取精细化目标特征的能力，通过扩展信号维度，为进一步提高雷达机动目标检测和识别提供了新的途径。目前，雷达机动目标检测主要存在以下几个难点：1)机动目标的回波信杂比(Signal-to-ClutterRatio,SCR)通常较低，且具有时变和非平稳特性，回波具有高阶相位和高次调频特性，传统的基于滤波器组处理的动目标检测(movingtargetdetection,MTD)方法适用于分析匀速运动目标，对于机动目标...
【技术保护点】
1.基于分级积累检测的雷达机动目标快速精细化处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、雷达回波距离向脉压，存储脉压后的距离‑脉冲二维回波数据；步骤二、第一级积累检测：对同一距离单元的脉冲数据进行傅里叶变换，实现脉间积累，将距离‑多普勒二维数据与高虚警概率条件下的门限进行比较，存储过门限的距离单元号，进而从步骤一的输出中构建过第一级检测门限所对应的距离单元‑脉冲回波数据；步骤三、第二级积累检测：将步骤二输出的同一距离单元的脉冲数据分别经过不同变换角条件下的分数阶傅里叶变换和分数阶模糊函数运算，计算最佳分数阶傅里叶变换域和最佳分数阶模糊函数域的输出信杂比，选取较大的输出信杂比...
【技术特征摘要】
1.基于分级积累检测的雷达机动目标快速精细化处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、雷达回波距离向脉压，存储脉压后的距离-脉冲二维回波数据；步骤二、第一级积累检测：对同一距离单元的脉冲数据进行傅里叶变换，实现脉间积累，将距离-多普勒二维数据与高虚警概率条件下的门限进行比较，存储过门限的距离单元号，进而从步骤一的输出中构建过第一级检测门限所对应的距离单元-脉冲回波数据；步骤三、第二级积累检测：将步骤二输出的同一距离单元的脉冲数据分别经过不同变换角条件下的分数阶傅里叶变换和分数阶模糊函数运算，计算最佳分数阶傅里叶变换域和最佳分数阶模糊函数域的输出信杂比，选取较大的输出信杂比所对应的最佳变换域，遍历所有的步骤二输出的距离单元，形成距离-最佳变换域二维数据，并将其幅值作为检测统计量，与低虚警概率条件下的门限进行比较判决，完成机动目标检测。2.根据权利要求1所述的基于分级积累检测的雷达机动目标快速精细化处理方法，其特征在于，步骤二所述的第一级积累检测的计算方法为：从步骤一的输出中选取同一距离单元的N1∈[2,N]个脉冲数据，N为所有回波脉冲的个数，进行傅里叶变换，实现脉间积累，SMTD＝∫sPC(t,tm)exp(-j2πfdtm)dtm式中，sPC(t,tm)脉内积累后的雷达回波数据，t为脉内快时间，tm为脉间慢时间，将距离-多普勒二维数据SMTD＝{SMTD(i,j)|i＝1,2,...,M；j＝1,2,...,N1}与高虚警概率条件下的检测门限进行比较，式中，M为距离单元数，η1为门限，由虚警概率确定，存储过门限的距离单元号，进而从步骤一的输出中构建过第一级检测门限所对应的距离单元-脉冲回波数据式中，M1表示超过第一级门限的距离单元个数。3.根据权利要求2所述的基于分级积累检测的雷达机动目标快速精细化处理方法，其特征在于，步骤三所述的最佳分数阶傅里叶变换域和最佳分数阶模糊函数域计算方法为：对于观测时间范围内某一距离单元i＝1,2,...,M1的匀加速运动目标回波其初始距离为ri，回波建模为线性调频信号式中，由初速度产生的初始...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈小龙，关键，于晓涵，张林，刘宁波，薛永华，黄勇，何友，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空大学，
类型：发明
国别省市：山东,37
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