短相干處理時間情況下的機動目標檢測與參數(shù)估計.pdf

1、機動目標回波信號的多普勒頻率在相干處理時間（ Coherent Processing Interval, CPI）內(nèi)隨時間發(fā)生變化，即發(fā)生多普勒走動，使得傳統(tǒng)的空時自適應處理（Space-Time Adaptive Processing，STAP）算法相參積累性能降低，導致機動目標檢測與參數(shù)估計能力下降。當機動目標的加速度恒定時，其回波信號可視為線性調(diào)頻（Linear Frequency Modulation，LFM）信號。而采用時頻分

2、析方法對加速度恒定的機動目標進行檢測和參數(shù)估計時需要的脈沖數(shù)較多，否則參數(shù)估計精度難以滿足要求。機載雷達在一個CPI內(nèi)發(fā)射的脈沖數(shù)相對較少，當脈沖重復頻率一定時，脈沖數(shù)較少意味著相干處理時間變短。因此，很難將時頻分析方法直接應用到短相干處理時間情況下機載雷達的機動目標檢測與參數(shù)估計的研究中。針對上述問題，本論文提出的機動目標檢測與參數(shù)估計方法在短相干處理時間情況下能夠獲得較高的參數(shù)估計精度。
　　論文的主要貢獻和創(chuàng)新之處主要有：<

3、br>　　第一，介紹了機載雷達接收的回波數(shù)據(jù)模型，通過對多普勒問題的描述推導出機動目標的回波數(shù)據(jù)模型；
　　第二，提出了一種基于重構信號和時間采樣的機動目標檢測與參數(shù)估計方法，該方法在短相干處理時間情況下仍然可以獲得較好的機動目標參數(shù)估計結果，參數(shù)估計性能更加接近Cramer-Rao下界。
　　第三，提出了一種基于壓縮感知和三次相位變換（Cubic Phase Transform，CPT）的低復雜度機動目標參數(shù)估計方法，可用