[发明专利]一种基于S-Method时频分解的机动目标自适应补偿检测方法

说明书

技术领域

本发明设计一种基于时频分析的机动目标检测方法，属于高频雷达机动目标检测领域。

背景技术

高频雷达可通过天波或地波的方式，探测视距以外的目标。除此之外，高频雷达还具有较高的实时性、较大的探测面积、较低的成本以及/反隐身性能等优点，因此成为了很多发达国家的重要的研究领域。

高频雷达机动目标信号检测问题的最大难点是如何自动实现将频率时变信号的能量有效积累。在传统的频谱分析方法中，由于静止目标或匀速运动目标回波的多普勒频率为定值(静止目标多普勒频率为零)，对回波信号做FFT可对能量进行有效的积累，获得较大的频域信噪比；但对于机动目标，由于其速度的变化会导致回波多普勒频率的变化，其FFT后的频谱不再是一个冲击，出现展宽，频域信噪比下降，检测性能降低。

目前高频雷达机动目标检测方法有两类：1、通过参数估计算法估算出信号的运动参数，如初速度、加速度等，然后采用运动补偿的思想对机动目标进行补偿，将机动目标变成单频信号，将信号的能量积累起来，增加检测信噪比，提高检测性能。如多通道补偿检测算法、高阶模糊函数法等。2、通过其他的数学变换方法，如分数傅里叶变换(Frft)、匹配傅里叶变换等，将机动目标回波信号变换到特定的变换域，是信号在变换域中为“单频”信号，实现有效积累。这两类方法在一定程度上解决了机动目标的检测问题，但也都存在一些不足。如基于参数估计的运动补偿算法，必须在回波信号形式已知(如已知为线性调频信号)时进行，当信号形式未知时，将无法估计信号参数；而分数傅里叶变换和匹配傅里叶变换，只对线性调频信号的检测有效，而对于其他形式的信号，如二次调频信号，其检测性能将大大下降。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于S-Method时频分解的机动目标自适应补偿检测方法，以解决现有的检测方法存在当信号形式未知时无法估计信号参数的问题，以及分数傅里叶变换和匹配傅里叶变换，只对线性调频信号的检测有效，而对于其他形式信号的检测性能降低的问题。

本发明为解决上述技术问题采取的技术方案是：

一种基于S-Method时频分解的机动目标自适应补偿检测方法，所述方法的实现过程为：

步骤一：对待检测信号进行S-Method时频分解，所述待检测信号是指雷达接收机动目标反射回来的信号；

步骤二：根据S-Method时频分解结果，自适应的寻找其时频分布曲线；

步骤三：对时频分布曲线函数进行数值积分，得到信号的时-相关系序列，由此构造补偿信号，对待检测信号进行相位的自适应补偿；

步骤四：对补偿后的信号进行FFT变换和门限检测，进而判断是否存在机动目标。

在步骤一中：所述待检测信号的目标回波信号为：

假设在一个相干处理时间内，目标处在同一距离分辨单元，对同一距离门的信号进行处理，采样频率与雷达脉冲频率相同，设待检测目标为飞机，其初速度为v₀，加速度为a；则初时刻的多普勒频率

f0=2v0λ---(1)]]>

其调频率

k=2aλ---(2)]]>

目标回波表达为：