[发明专利]基于多变量重采样相关函数的机动目标检测方法

说明书

本发明公开一种基于多变量重采样相关函数的雷达机动目标检测方法，在快时间域对接收的雷达接收信号进行下变频和脉冲压缩处理；对脉压信号做快速傅里叶变换；建立时刻因子和偏移因子序列；判断不同频率下所选时刻和时延是否满足约束条件，符合条件则对距离向频域信号进行重采样，更新相关函数矩阵，不符合条件则用0更新相关函数矩阵；找出相关函数矩阵能量峰值最大时的运动参数；用得到的运动参数对距离向频域信号进行解调并进行相参积累对机动目标进行检测。本发明可以消除高阶机动目标产生的距离徙动，适合低信噪比情况下，检测性能优。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，更进一步涉及雷达信号处理技术中的一种基于多变量重采样相关函数的机动目标检测方法。本发明可用于低信噪比情况下对高阶雷达机动目标进行相参积累检测。

背景技术

随着雷达技术的发展，在低信噪比的情况下机动目标检测越来越受到关注。从雷达信号处理技术来说，延长相参积累时间能够提升微弱目标的检测和估计性能。然而随着积累时间的增加，目标的复杂运动造成的高阶的距离徙动和多普勒频率徙动问题对相参积累的性能产生了巨大影响，进而影响了雷达机动目标的检测和估计性能。

中国人民解放军海军航空工程学院在其申请的专利文献“一种雷达机动目标跨距离和多普勒单元快速相参积累检测方法”(申请号201910069850.X，公开号CN109541568A)中公开了一种对雷达机动目标进行相参积累检测的方法。该方法首先对雷达脉压后的慢时间维数据进行时间反转运算，消除相位奇数阶项并利用二阶匹配傅里叶变换，估计二阶相位参数；其次，快时间维傅里叶变换，二阶相位补偿；然后，慢时间维相位差分降阶运算，并进行二阶Keystone变换；最后，距离频率维逆傅里叶变换，慢时间傅里叶变换，完成跨单元相参积累，构造检测统计量，进行机动目标检测。该方法存在的不足之处是，在长时间的观测时间中，机动目标很可能存在高阶距离徙动，导致该方法无法适用于对高阶雷达机动目标进行相参积累检测。

李小龙在其发表的论文“高速机动目标长时间相参积累算法研究”(电子科技大学2017博士论文)中提出了一种基于相邻互相关函数(ACCF)的雷达机动目标相参积累检测方法。该方法首先根据多个运动参数将目标的倾斜范围建模为多项式函数，然后采用迭代相邻互相关运算来消除范围偏移并减少多普勒频率偏移的顺序，最后通过傅立叶变换估计运动参数。该方法无需搜索过程即可估计参数，能在高信噪比(SNR)下获得紧密估计性能。但是，该方法仍然存在的不足之处是，该方法虽然采用迭代相邻互相关运算消除范围偏移并减少多普勒频率偏移的顺序来避免多维搜索，但是，由于互相关函数利用不充分，抗噪性能差，导致该方法无法在低信噪比情况下对雷达机动目标进行相参积累检测。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种基于多变量重采样相关函数的机动目标检测方法。本发明解决了在长时间的观测时间中，机动目标存在高阶距离徙动的问题，充分运用互相关函数对运动参数进行估计，能更好的适应低信噪比的环境，具有更优的检测性能。

实现本发明的目的思路是，对雷达接收的回波信号在快时间域进行下变频和脉冲压缩处理，对解调和脉冲压缩后的回波信号在快时间域做快速傅里叶变换，引入两个新的变量来表示快速傅里叶变换后回波信号的互相关函数，消除了互相关函数中距离频率跟慢时间的耦合，通过能量累积最大化搜索三阶运动参数并估计一阶二阶运动参数，利用解调公式，消除快速傅里叶变换后回波信号中的高阶距离徙动，完成机动目标回波能量的相参积累，利用相参积累后回波信号检测目标是否存在。

本发明的具体步骤包括如下：

(1)获取回波信号：

雷达接收一个调制形式为线性调频脉冲的回波信号；

(2)获取下变频信号：

利用下变频公式，在快时间域内下变频雷达接收的回波信号，得到下变频信号；

(3)获取脉压信号：