地面雷達微弱目標檢測算法研究.pdf

1、現(xiàn)代雷達檢測面臨著各種威脅和和挑戰(zhàn)，弱小目標的檢測是現(xiàn)代雷達信號處理中的一項重要任務。目前針對微弱目標的檢測，人們通常采用長時間積累算法進行相參積累，檢測前跟蹤算法進行非相參積累來提高信噪比。本文圍繞微弱目標檢測問題，分別對這兩種方法進行研究。
　　針對長時間積累過程中產(chǎn)生的距離徙動和多普勒走動問題，提出一種基于頻域校正的快速長時間積累算法。通過將頻域脈壓信號分別乘以關于速度估計值和加速度估計值的補償因子來實現(xiàn)包絡補償和多普勒補償

2、，其中加速度的估計通過Radon-Ambiguity變換法(RAT)實現(xiàn)，速度的估計通過選取計算量小的代價函數(shù)搜索實現(xiàn)。實驗結果表明，該算法在與現(xiàn)有算法檢測性能相當?shù)耐瑫r，計算量大大減少。針對標準粒子濾波算法存在的重要性函數(shù)的選取以及進行重采樣以后粒子多樣性喪失導致的樣本枯竭問題，提出一種基于進化裂變的粒子濾波算法，該算法采用UKF產(chǎn)生重要性函數(shù)，對粒子進行裂變增強粒子多樣性。實驗結果表明，改進算法得到的軌跡與傳統(tǒng)算法相比更接近真實的軌