地面雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測(cè)算法研究.pdf

1、現(xiàn)代雷達(dá)檢測(cè)面臨著各種威脅和和挑戰(zhàn)，弱小目標(biāo)的檢測(cè)是現(xiàn)代雷達(dá)信號(hào)處理中的一項(xiàng)重要任務(wù)。目前針對(duì)微弱目標(biāo)的檢測(cè)，人們通常采用長時(shí)間積累算法進(jìn)行相參積累，檢測(cè)前跟蹤算法進(jìn)行非相參積累來提高信噪比。本文圍繞微弱目標(biāo)檢測(cè)問題，分別對(duì)這兩種方法進(jìn)行研究。
　　針對(duì)長時(shí)間積累過程中產(chǎn)生的距離徙動(dòng)和多普勒走動(dòng)問題，提出一種基于頻域校正的快速長時(shí)間積累算法。通過將頻域脈壓信號(hào)分別乘以關(guān)于速度估計(jì)值和加速度估計(jì)值的補(bǔ)償因子來實(shí)現(xiàn)包絡(luò)補(bǔ)償和多普勒補(bǔ)償

2、，其中加速度的估計(jì)通過Radon-Ambiguity變換法(RAT)實(shí)現(xiàn)，速度的估計(jì)通過選取計(jì)算量小的代價(jià)函數(shù)搜索實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在與現(xiàn)有算法檢測(cè)性能相當(dāng)?shù)耐瑫r(shí)，計(jì)算量大大減少。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法存在的重要性函數(shù)的選取以及進(jìn)行重采樣以后粒子多樣性喪失導(dǎo)致的樣本枯竭問題，提出一種基于進(jìn)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(duì)粒子進(jìn)行裂變?cè)鰪?qiáng)粒子多樣性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法得到的軌跡與傳統(tǒng)算法相比更接近真實(shí)的軌