[发明专利]杂波背景下的高速微弱目标检测方法

说明书

本发明公开了一种杂波背景下的高速微弱目标检测方法，主要解决现有无人机探测时存在强杂波掩盖目标和目标距离徙动的问题。其方案为：1.雷达发射线性调频脉冲并接收经过目标反射后的回波信号，对回波信号依次做下变频、采样和脉冲压缩处理,得到脉冲压缩处理后的目标回波信号；2.对脉冲压缩处理后的目标回波信号做距离徙动补偿；3.根据白噪声加载技术对杂波噪声协方差矩阵进行修正；4.根据修正杂波噪声协方差矩阵计算对应的权矢量，并对待检测距离门数据加权处理；5.对加权处理后的数据做恒虚警检测，判断出目标。本发明能有效提高输出信杂噪比和杂波背景下的高速微弱目标检测性能，可用于杂波背景下的目标识别。

技术领域

本发明属于雷达目标检测领域,特别涉及一种高速微弱目标检测方法，可用于杂波背景下的目标识别。

背景技术

近年来,无人机技术蓬勃发展,市面上出现了大量无人机,对无人机的有效探测对安保工作具有重要意义,雷达作为一种成熟的远距离探测传感器,非常适合用来做无人机探测。然而，无人机飞行高度低，远程探测时，雷达工作于低仰角姿态，雷达回波往往伴随着强杂波。由于风的作用，树林、草地等背景会导致杂波谱的展宽。展宽后的杂波谱易淹没无人机等目标。无人机等目标的雷达散射截面积较小，对无人机的探测属于微弱目标检测问题，要提高对微弱目标的远程探测能力，必须延长能量积累时间，但是对于高速目标,这又会带来目标距离徙动的问题。因此，对无人机的探测同时面临强杂波和目标距离徙动的问题。

在杂波背景下，经典目标检测算法常被失效。例如常规的动目标检测算法MTD虽可以实现能量积累，但不能抑制杂波和矫正距离徙动。经典的拉东傅里叶变换算法RFT可以矫正目标距离徙动，实现能量积累，但却不能实现杂波抑制。最近发表的自适应拉东傅里叶变换算法ARFT，其虽然可以同时实现杂波抑制和距离徙动矫正，但是在训练样本数较少时，杂波抑制性能有较大损失。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术存在的问题，提出一种杂波背景下的高速微弱目标检测方法，以在训练样本较少时，获得更大的信杂噪比，提高对杂波背景下高速微弱目标的探测能力。

为达到上述技术目的，本发明的技术方案包括如下：

(1)获取目标的回波信号：

设雷达检测范围内存在N个目标，在雷达观测时间内N个目标分别沿雷达到目标径向做匀速运动，N为大于0的正整数；

设在t_m时刻雷达向其检测范围内的N个目标以T为周期发射线性调频信号，并接收经过N个目标反射后的回波信号，再对该回波信号进行下变频处理,得到下变频处理后的目标回波信号表示快时间，t_m＝mT，m＝0,...,M-1，M表示脉冲数，其取值根据应用场景确定；

(2)对下变频处理后的目标回波信号做离散采样得到目标回波信号的离散形式其中，再对其做脉冲压缩处理,得到脉冲压缩处理后的目标回波信号其中T_s为采样间隔；

(3)确定目标参数范围：

确定目标速度范围为{V_st,...,v_q,...,V_en}，其中V_st为起始搜索速度，V_en为结束搜索速度，v_q＝V_st+qΔV为第q个搜索速度，q＝0,1,2,...,Q-1，ΔV＝λ/(2MT)为速度搜索步长,λ＝C/f_c，C为光速，f_c为载波频率；