一种非参数搜索的雷达机动目标长时间相参积累方法与流程

本发明属于雷达信号处理技术领域，更具体地，本发明涉及一种非参数搜索的雷达机动目标长时间相参积累方法，可用于雷达对机动目标检测和估计。

背景技术：

具有低可观测性的运动目标在距离和多普勒分辨单元中往往具有较低的信噪比或信杂比(signal-to-noise/clutterratio,snr/scr)，降低了雷达的检测性能。在雷达信号处理中，通常可以延长积累时间以增加目标的能量，达到提高信号snr/scr的目的。目前，对机动目标的长时间积累主要面临以下两个方面的问题：一方面由于雷达距离分辨力的不断提高和目标的高速运动，目标回波包络在不同脉冲周期之间走动和弯曲，产生距离徙动效应，使目标能量在距离向分散，例如由目标匀速运动产生的跨距离单元走动，称为一阶距离走动(first-orderrangemigration,frm)；由目标加速或减速运动产生的跨距离单元走动，称为二阶距离走动(second-orderrangemigration,srm)；由目标高阶运动，如加速度变化或微动，产生的跨距离单元走动称为三阶距离走动(third-orderrangemigration,trm)，本专利主要讨论二阶或二阶以上的目标运动。另一方面，目标的加速、减速、高阶运动以及转动等会引起回波相位变化，使雷达回波信号具有时变特性并表现为高阶多项式相位形式，目标的多普勒频率将跨越多个多普勒单元，产生多普勒徙动效应，使得目标能量在频域分散，降低了相参积累增益。因此，对机动目标的长时间相参积累需补偿距离和多普勒走动。目前，雷达机动目标长时间积累检测的主要思路有：

1)基于运动轨迹搜索的长时间非相参积累方法，最为典型的是检测前跟踪技术(track-before-detection,tbd)，通过hough变换(houghtransform,ht)等轨迹搜索方法，把可能是同一运动轨迹的回波能量进行幅值积累，也称长时间非相参积累，对系统没有严格的相参要求，该方法在工程实现上比较简单，但其信号积累效率和snr改善均明显低于相参积累方法，不适于复杂环境下微弱动目标的检测；

2)分段长时间积累方法，即非相参和相参积累结合的混合积累方法，首先将距离分段，在段内完成脉冲间的相参积累，然后通过距离包络对齐或keystone变换(keystonetransform,kt)法实现回波的非相参积累，但该方法的积累增益仍非常有限，无法应对强杂波背景和机动目标的复杂运动形式。

3)分步长时间积累方法，即先采用二阶kt和包络插值补偿距离走动，然后，在此基础上采用变换将多普勒走动进行补偿，如相位匹配法、分数阶傅里叶变换(fractionalfouriertransform,frft)、chirplet变换等，但后续多普勒走动补偿的效果受距离走动补偿结果影响，容易造成目标多普勒能量扩散，运动参数估计精度较差。

4)基于参数搜索的长时间相参积累(longtimecoherentintegration,ltci)方法，如radon傅里叶变换(radonft,rft)、radon-frft(rfrft)等，该方法根据预先设定的目标运动参数(初始距离、速度和加速度)搜索范围，提取位于距离-慢时间二维平面中的目标观测值，然后在相应的变换域选择合适的变换参数对该观测值进行匹配和积累，实现对动目标能量的长时间相参积累，该方法的主要问题在于需要多维参数搜索，导致运算量较大。

5)基于相关及相位差分降阶的相参积累方法，由于机动目标脉压后回波相位可近似为多项式函数，目标机动性越强多项式相位越高，因此，先采用相关或相位差分方法将高阶多项式降阶为低阶多项式，再采用frft或ft进行积累，从而降低运算量，但该方法多为逐次降阶，每一次降阶均会产生交叉项，从而影响了积累效果和参数估计精度。

因此，亟需设计一种无需参数搜索，适合机动目标复杂运动，能够同时补偿距离和多普勒走动的长时间相参积累快速实现方法，用于雷达机动目标的检测和参数估计。

技术实现要素：

本发明的目的在于改善雷达机动目标积累增益，提高雷达检测和参数估计性能，实现长时间相参，并且提高运算效率，提出一种非参数搜索的雷达机动目标长时间相参积累方法。其中要解决的技术问题包括：

(1)机动目标的回波scr低，且具有时变特性，随着积累时间增加，机动目标回波将产生距离走动和多普勒走动效应，导致目标能量在距离维和多普勒维能量发散，检测性能下降；

(2)已有的分段或分步积累方法，积累增益有限，无法应对强杂波背景和机动目标的复杂运动形式；

(3)基于参数搜索的长时间相参积累方法，需要多维参数搜索，以确定最佳参数匹配动目标回波信号，算法复杂度高；

(4)逐次降阶机动目标积累方法，每一次降阶均会产生交叉项，影响积累效果和参数估计精度。

本发明所述的一种非参数搜索的雷达机动目标长时间相参积累方法，其特征在于包括以下技术措施：

步骤一、沿距离向对脉压后的雷达数据进行傅里叶变换，得到距离频率-脉间慢时间二维数据；

步骤二、对脉间慢时间进行非均匀采样降阶运算，并进行变标尺度变换；

步骤三、距离频率维逆傅里叶变换，变标尺度变换后的时间变量维傅里叶变换，若存在机动目标，将在二维平面形成峰值，完成长时间相参积累。

对比现有技术，本技术方案所述的一种非参数搜索的雷达机动目标长时间相参积累方法，有益效果在于：

(1)该方法能够有效处理具有线性调频和二次调频特性的机动目标信号(匀加速和变加速目标)，同时补偿距离和高阶多普勒走动，实现长时间相参积累；

(2)该方法仅通过一次非均匀采样降阶运算，即可实现高阶相位信号降至低阶相位信号，

降低了交叉项的影响；

(3)该方法无需运动参数搜索匹配计算，极大降低了运算量，适合工程应用。

附图说明

附图是非参数搜索的雷达机动目标长时间相参积累方法的实施流程图。

具体实施方式

以下结合说明书附图对本发明作进一步详细描述。参照说明书附图，本发明的处理流程分以下步骤：

1)沿距离向对脉压后的雷达数据进行傅里叶变换，得到距离频率-脉间慢时间二维数据

设雷达发射线性调频信号，接收的基带回波信号表示为

式中，t为脉内快时间，tm为脉间慢时间，sr(t,tm)为基带回波信号，ar是回波幅度，k为发射的线性调频信号调频斜率，tp为脉冲长度，rs(tm)为雷达与目标的径向距离，c0代表光速，2rs(tm)/c为回波延迟，λ为信号波长，对式(1)进行距离脉冲压缩，得到脉内积累后的雷达回波数据spc(t,tm)，

式中，apc为信号幅度，b为发射信号带宽，假设目标朝向雷达运动，且仅考虑径向速度分量，则目标的距离走动为慢时间的多项式函数，三阶多项式可描述大部分的机动目标的运动，

式中，r0表示初始距离，v0、as、gs为矢量，分别代表目标运动初速度、加速度和急动度。

由式(2)可知，第一项sinc函数表示距离走动，在长时间观测条件下，目标包络的峰值位置会随慢时间变化而偏移，当偏移量大于雷达距离单元时，将产生距离徙动效应，目标能量将部分泄露到相邻的距离单元中；第二个指数项表示多普勒信息，机动目标的高阶调频分量将会引起回波多普勒展宽，当多普勒频率跨越多个多普勒单元时，便会产生多普勒徙动效应。

沿距离向对脉压后的雷达数据进行傅里叶变换，得到距离频率-脉间慢时间二维数据，

式中，a'pc为信号幅度，fc为发射信号载频，f为距离频率。

2)对脉间慢时间进行非均匀采样降阶运算

非均匀采样降阶运算定义为

s(f,t'm)＝spc(f,tp+t'm)spc(f,tp-t'm)(4)

式中，t'm为非均匀采样后的慢时间，tp为非均匀采样时间区间的中心，c为尺度因子，控制非均匀采样的密度，τm为新的时间变量。则通过式(4)的运算，式(3)可转变为

由式(5)可知，机动目标回波相位已由关于tm的三阶多项式，降阶为关于新的时间变量τm的一次项。

3)变标尺度变换

由于式(5)中距离频率f和τm具有线性耦合关系，仍存在距离走动效应，为消除两者之间的耦合，对时间坐标轴进行尺度变换，称为变标尺度变换，

式中，q为尺度变换因子，为保证参数无模糊估计，通常qfc＝1，τ'm为变标尺度变换后的时间变量，因此，式(5)可改写为

由式(6)可知，经过慢时间非均匀采样降阶运算以及变标尺度变换后，得到了关于(f,τ'm)的二维指数函数，不存在耦合，且为一次项。

4)长时间相参积累

对式(6)分别进行时间变量τ'm傅里叶变换，距离频率f逆傅里叶变换，实现机动目标能量的二维积累

式中，表示长时间相参积累后的二维数据，表示对τ'm进行傅里叶变换，ift()|f表示对f进行逆傅里叶变换，altci表示长时间相参积累幅值，tn为积累时长。

由式(7)可知，若回波信号存在机动目标，将在二维平面形成峰值，从而实现了机动目标的距离和多普勒走动补偿，完成长时间相参积累。