雷达微弱目标检测的有效方法
微弱信号检测
5、离散量的计数统计（适合符合统计的离散信号）
随被检测信号中，有时是随机的或按概率 分布的离散信息。例：光子 需要分辨离散信号，减小噪声。
在弱光检测中主要的噪声源是大量的二次电子发 射、热激发和放大器噪声，它们都有很高的计数 概率，所以要求光电器件对二次电子发射等的输 出脉冲幅度要低，对要求检测的光子脉冲幅度尽 可能的要趋于一致，对宇宙射线要尽量屏蔽防止 进入。
依据功率谱对噪声的分类
白噪声： 如果噪声在很宽的频率范围内具有恒定功 率谱密度，这种噪声称白噪声 (注意：功率谱不包 括相位信息)。 有色噪声：反之，若噪声功率谱密度不是常数则称 为有色噪声 谱密度随频率的减小而上升，称为红噪声 谱密度随频率的升高而增加，则称为蓝噪声 这些都是以光的颜色与频率的关系来比拟的。
微弱信号检测技术进步的标志是仪器检测 灵敏度的提高。更确切地说，应是信噪比 (SNlR)改善。 它的定义为 ，是输出信噪比 与输入信噪比之比。SNIR越大，表示处理 噪声的能力越强，检测的水平越高。
一方面，如果分辨率要求高，或光谱扫描速度要求快，则 信噪比必然降低。 另—方面，如果利用微弱信号检测技术将传感器降温到液 He温度(4.2K)，而使S/N提高20倍。这时，若要求测量的S ／N不变，却可使光谱扫描速度提高400倍，或分辨率提 高3.3倍。 因此，应尽力降低传感器的噪声。
2 i11 2KTg f 11
(3)闪烁噪声（1/f噪声）：由于材料生产过程中的 非均匀性造成的晶体缺陷，引起载流子迁移过程 中局部的不规则行为产生的噪声。其频率近似与 fn(n=0.9～1.35)，通常取为1。 其形式与频率有关，属于红噪声。 对于有源器件，此种噪声是最重要的。
三、信噪比的改善
PMT不是理想的光电转换传感器，它不仅接受光信息， 其输出还因杂散光、漏电流和暗电流的存在而使总电流增 加，真正的信号电流却被淹没在其中。
基于粒子滤波的雷达弱目标检测前跟踪
其 中 ， 目标 “ Ｐ 指 出生 ” 的概 率 ， 的概率
１３ 观 测 模 型 ．
指 目标 “ 亡 ” 死
（ ） Ｃ （ ） 别 表 示 目标 实 际 影 响 到 的 单 元 区 ｓ 、 分
域 ， 此外 的 区域 ， 测 值 仍 然 可认 为是 只有 观 测 在 观
观测模 型 描述 了雷达 在某 一 时刻 、 某一 区域 范 围 内观测 到 的数 据 ， 为简 单 起 见 ， 用灰 度 图 对 采 雷达 观测 进行 建模 ， 即雷达 的观测 值 是二维 空 间坐
模
ＳＮＲ 一 １ Ｌｏ ０ ｇ（ ） Ｂ ｄ
只针对 目标 功率 已知情 形 ， 故信 噪 比可 由下式 计 算
（ ２） １
， ｆ“ ｓ） ’ 目标存在 （） 一 ｈ （ ＋ ５
ｌ
其 中，
２ Ｐ — Ｄ 算 法 仿 真 Ｆ ＴＢ
２ １ 仿 真参数 ．
目标不存 在
处理 成为 可能 。粒子 滤 波 就 是 属 于 递 归 贝 叶斯 的
１ Ｐ — Ｄ算 法 模 型 Ｆ ＴＢ
‘
粒 子滤 波是 在 贝叶斯 框架 下推 导 出来 的 ， 因此 贝叶斯 跟 踪 模 型 的建 立 是 进 行 粒 子 滤 波 的基 础 。 贝叶斯 跟踪 模型 包 括 三 个 方 面 ： 目标 运 动模 型 、 转
换、 动态 规 划 （ＤＰ 等 ， 三种 方 法 都是 批 处 理 的 ， ） 这
方 法 比第 一种方 法 有更 高 的效率 ， 且检 测 和跟踪 性
能也优 于第 一 种 Ｐ — Ｂ Ｆ Ｔ Ｄ方 法 。这里 采 用 了第 二
种 Ｐ — Ｄ算 法进 行仿 真研 究 。 Ｆ ＴＢ
计算 量也 比较 大 。递 归 贝 叶斯 滤 波 是 处 理 检 测 前 跟踪 的一 种递 归算 法 ， 每接 收 到一 帧数据 就 进行 一 次处 理 ， 使存储 空 间和 运 算 量 大 大 降低 ， 实 时 的 使
微弱信号检测技术
同步检测法通过将输入信号与参考信号进行相关运算，提取 出目标信号。该方法能够有效地抑制噪声干扰，提高信噪比 。在实际应用中，同步检测法常用于雷达、通信等领域。
滤波器法
总结词
一种利用滤波器对信号进行筛选和处理的微弱信号检测方法。
详细描述
滤波器法通过设计合适的滤波器对输入信号进行筛选和处理，提取出目标信号。该方法具有简单易实 现的特点，适用于多种类型的微弱信号检测。在实际应用中，滤波器法常用于音频、图像等领域。
射级跟踪放大器法
总结词
一种通过调整放大器的增益来跟踪输入信号幅度的微弱信号检测方法。
详细描述
射级跟踪放大器法利用射级反馈电路来调整放大器的增益，使得放大器的输出信 号幅度与输入信号幅度保持一致。该方法能够有效地提高信噪比，降低噪声干扰 。
同步检测法
总结词
一种利用相关技术对信号进行同步检测的微弱信号检测方法 。
环境监测领域
噪声污染检测
在噪声污染控制和环境保护方面，微弱的噪声信号往往代表着环境质量的恶化，微弱信号检测技术能够对这些信 号进行准确的监测和分析，为环境治理提供科学依据。
放射性检测
在核能和核工业领域，放射性物质释放的微弱信号对人类健康和环境安全具有重要影响，微弱信号检测技术能够 实时监测和评估放射性水平，保障公共安全。
微弱信号检测技术的发展历程
基础理论建立
早期的研究主要集中在噪声抑制和放大技术上，为微弱信号检测奠 定了基础。
技术突破
随着电子技术和数字化技术的发展，如放大器技术、数字滤波技术、 相关检测技术等，微弱信号检测的灵敏度和分辨率得到显著提高。
应用拓展
随着微弱信号检测技术的不断发展，其应用领域也在不断扩大，涉及 到众多领域和行业。
基于分数阶谱相减的弱目标检测方法
ｓｇ ａ ｎ ｅｅ ｔｔ ｅｃｕｔｒ ｉｎ ｌ ｄｒｊｃ ｈ ｌｔｅ．Ｅｘ ｅｉ ｎ ｓｎ ｈ Ｐ Ｘ ａａｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅｐ ｏ ｏ ｅ ｔｏ ａ ｉｎｆｃｎ ａ ｐ ｒｍｅ ｔｕ ｉｇ ｔ ｅＩ Ｉ ｄ ｔ ｈ ｗｓｔ ａ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｅｈ ｄｈ ｓｓｇ ｉ ａ ｔ ｉ
√２ 丌
ｃ。 ｌｓｄ ｌ ｃ
（） ６
２ 分 数 阶谱 相 减 法
分 数 阶 Ｆ ｕｉ 变 换 为 一 种 广 义 的 Ｆ ｕｉ 变 ｏｒ ｒ ｅ ｏｒ ｒ ｅ
本节研 究 的基 于 分 数 阶谱 相 减 的 运 动 弱 目标
检 测 方法 利用 检测 单 元 与 参 考 单 元 的 海 杂 波 相 似 的特点 ， 由检测 单元 的分 数 阶 Ｆ ｕ ｉｒ 换模 值 与 ｏｒ 变 ｅ
换 模 值相 减来 构成 检 测 统 计 量 ， 到 抑 制 杂 波 、 达 提 高检 测概 率 的 目的 。 具体 方 法如 下 。 设检 测单 元 为 （） 其邻 近参 考 单元 为 叫（） ， ， Ｘ （ 、 （ 分 别为检 测 单元 信 号 和参 考 单 元 的 ） Ｗ。 ）
达 到 抑 制 杂 波 、 高 检 测 概 率 的 目的 。利 用 Ｉ Ｉ 实测 数 据 实验 表 明 ， 提 方 法 在 增 加 目标 与 杂 波 Ｆ Ｔ 峰 提 ＰＸ 所 ＲＦ
值 差 、 高 信 杂 比 以 及 检 测 概 率 等 方 面都 明 显 优 于 仅 对 回 波 作 Ｆ Ｔ 变换 。 在 信 杂 比 降低 到 一 １ Ｂ 时 仍 提 ＲＦ ２ ｄ
１６ ３
雷 达 科 学 与 技 术
第９ 卷第 ２ 期
的Ｆ Ｆ Ｒ Ｔ在较低 信杂 比下容易失 效 。传统 的谱相 减 法 ｌ ｏ 一种实施 简单 、 ＿］ ｓ 是 。 应用 广 泛 的信 噪分离 方 法 ，
基于DB-YOLO的双基地雷达弱运动目标检测方法
第 22 卷 第 2 期2024 年 2 月太赫兹科学与电子信息学报Journal of Terahertz Science and Electronic Information TechnologyVol.22，No.2Feb.，2024基于DB-YOLO的双基地雷达弱运动目标检测方法陆源，宋杰，熊伟，陈小龙(海军航空大学信息融合研究所，山东烟台264001)摘要：非合作双基地雷达因其特殊的探测方式，致使回波中目标信噪比较低，特别是海上运动目标，在雷达扫描周期的帧与帧之间探测并不稳定，会对后续目标跟踪造成较大困难。
本文首先采用低门限恒虚警率(CFAR)检测器将雷达距离-多普勒维和距离-方位维的检测结果匹配，得到相应掩码图，筛选出潜在的运动目标；然后提出一种融合多维特征信息的双主干YOLO(DB-YOLO)，该网络采用双主干结构，同时提取动目标掩码图和其映射下相同尺度P显图的特征，并采用深度可分离卷积模块降低网络的模型参数。
将该模型与Faster RCNN、YOLOv5及其常见变种YOLOv5-ConvNeXt进行对比，实验表明，DB-YOLO有效提高了目标检测性能并保证了推理速度，为非合作双基地雷达的目标跟踪奠定了基础。
关键词：非合作双基地雷达；目标检测；双主干YOLO；特征融合中图分类号：TN914.42 文献标志码：A doi：10.11805/TKYDA2023170Bistatic radar weak moving target detection method based on DB-YOLOLU Yuan，SONG Jie，XIONG Wei，CHEN Xiaolong(Research Institute of Information Fusion，Naval Aviation University，Yantai Shandong 264001，China) AbstractAbstract：：Non-cooperative bistatic radar has a low signal-to-noise ratio in the echo due to its special detection method. In particular, the detection between frames in the radar scanning cycle formaritime moving targets is not stable, which will bring great difficulties for subsequent target tracking.The low threshold Constant False Alarm Rate(CFAR) detector is employed to match the detection resultsof radar range-Doppler dimension and range-azimuth dimension to obtain the corresponding mask map,and the potential moving targets are found. Then, a Double Backbone-YOLO(DB-YOLO) that fusesmulti-dimensional feature information is proposed. The network adopts a dual-trunk structure, extractsthe features of the moving target mask map and the same-scale P-display map under its mapping, anduses a deep separable convolution module to reduce the model parameters of the network. Finally, thecomparison experiments with Faster RCNN, YOLOv5 and its common variant YOLOv5-ConvNeXt showthat DB-YOLO effectively improves the target detection performance and ensures the inference speed,which lays a foundation for target tracking of noncooperative bistatic radar.KeywordsKeywords：：non-cooperative bistatic radar；target detection；DB-YOLO；feature fusion 随着现代战场的电磁环境日益复杂，传统的有源雷达由于其主动发射电磁波，容易被敌方发现，人们开始研究新体制雷达，即非合作双基地雷达。
杂波背景下的目标跟踪技术
本处理、相关滤波及雷达控制提出有效的方法。 首先， 阐述了导致船用雷达产生密集杂波的外部环境因素， 包括大气异常传 播现象、 气象现象、海杂波、 仙波现象及多径效应。 在此基础上， 针对某港口的
杂波现象， 分析其成因及对雷达系统性能的影响。 然后描述了 信号处理采取的反
ｅｈ ａｄ ｔ ｒ ｎ ｃ ｔ ｒ ｓ ｉ ｕ ｌｅ ｌ ｉ ｏｍ ｔ ｎ ｕ ｕａｏ ． ｃｏ ｃ ｅ ａｄ ｅｍ ｐ ｗ ｃ ｔｉ ｃｃｃ ｒ ａｏ ａｃｍ ｌｉ ｎ ｌ ， ｌ ｕ ｕ ａ ｈ ｈ ｚ ｙ ｉ ｎ ｉ ｆ ｉ ｃ ｔｎ
Ｔｉｌ ｔ ｅ ｏｓ ａ ｎｉｉ ａｄ ｅｔｃｉ ｉｃ ｔｒ ｉｎ ｅｔ ｍ ｔ ｄｏｔｃ ｉｔｔｎ ｔｇｔ ｋ ｇ ｌ ｅｅｖｏｍ ｎ ｈｄ ， ｈ ｆ ｋ ａｏ ｎ ａ ｒ ｎ ｎ ｒｙ ｈ ｅ ｒ ｉ ｒ ａ ｕ ｎｒ ａ ｄ ｃｓ ｄＴ ｅ ｓ ｔｉ ｅｐｔｔ ｔ ｅ ｃｍ ｏ ｍ ｔ ｄ ｏ ｔｃ ｉｔｔｎ ｒ ｉｕｓ ． ｄ ｅａｏ ｘａａ ｓ ｅ ｍ ｎ ｈ ｓ ｒ ｋ ｉｉ ， ｅ ｅ ｈ ｉ ｒｔｎ ｉｅ ｈ ｏ ｓ ｓ ｒ ｅ ｏ ｆ ｎ ａｏ ａ ｉ ｔ ｎ ｅ ｐａ ｓ ｒ ｋ ｉｉ ｂｓ ｏ Ｈ ｕｈ ｓ ｒ ｉｃ ｔｒ ｉｎ ｅｔ ｈ ｐｔ ｈｓ ｏ ｔｃ ｉｔｔｎ ｅ ｎ ｇ ｔｎｆ ｍ ｌ ｅｅｖｏｍ ｎ ｅ ｕ ｍ ｉ ｎ ｎ ａｏ ａ ｄ ｏ ｒ ｏ ｎ ａ ｉ ａ ｕ ｎｒ ． Ｆ ａｙａｏｔ Ｋｈａ ｆｅｕｎ ｔ ａ ｅｒｉ ｇｓｍ ｄｌ Ｘ ｔ ｔｃｉ ｉ ｌ， ｐ ｔ ａｎｎ ｒ ｇ ｃ ｌａｏ ｕ ｏｅ（Ｇ ） ｒ ｋ ｇ ｎｌ ｄ ｈ ｅ ｉ ｓ ｈ ｃｅｔｎ ｔ Ａ ｌ ｉ ｅ ｔ ｏ ｎ ａ
当雷达所处的环境杂波现象比较严重或者雷达信号处理机未能正常发挥其性能时增加的虚假点迹将导致虚警不断影响雷达系统性能
基于 Radon-分数阶傅里叶变换的雷达动目标检测方法
基于 Radon-分数阶傅里叶变换的雷达动目标检测方法陈小龙;刘宁波;王国庆;关键【摘要】长时间相参积累技术是提高雷达对微弱运动目标探测能力的重要手段之一，本文在分析动目标回波信号距离和多普勒徙动的基础上，提出基于Radon-分数阶傅里叶变换（RFRFT ）的长时间相参积累方法。
该方法根据预先设定的运动参数搜索范围，提取位于距离-慢时间二维平面中的目标观测值，然后在FRFT域进行匹配和积累，并通过构建的RFRFT域检测单元图实现对非匀速运动目标的检测。
该方法能够同时补偿距离和多普勒徙动，有效抑制背景杂波和噪声，提高积累增益。
仿真结果表明本文方法具有在强杂波中检测微弱动目标的能力。
%Long-time coherent integration technique is one of the most important methods for the improvement of radar de-tection ability of weak movingtarget .Based on the analysis of range and Doppler migrations of a moving target ,a long-time coher-ent integration method via Radon-fractional Fourier transform (RFRFT) is proposed .The target’s observati on values in the range-slow time plane are firstly extracted according to the searching area of the preset motion parameters .Then the observation values are matched and accumulated by FRFT and a nonuniformly moving target can be declared by the detection map in the RFRFT domain . The proposed method can compensate the across range unit and Doppler frequency migration effects simultaneously .In addition ,the background clutter and noise can be well suppressed ,which increases the integrationgain .Simulation results show that the proposed method has the ability of detecting weak moving target under strong clutter environment .【期刊名称】《电子学报》【年(卷),期】2014(000)006【总页数】7页(P1074-1080)【关键词】动目标检测;距离徙动;多普勒徙动;长时间相参积累;Radon-分数阶傅里叶变换 (RFRFT )【作者】陈小龙;刘宁波;王国庆;关键【作者单位】海军航空工程学院电子信息工程系，山东烟台264001;海军航空工程学院信息融合研究所，山东烟台，264001;海军航空工程学院信息融合研究所，山东烟台，264001;海军航空工程学院电子信息工程系，山东烟台264001【正文语种】中文【中图分类】TN959.1+71 引言稳健和有效的雷达动目标检测始终是雷达信号处理领域的难题[1].目标探测的复杂性不仅来自于目标本身，而且受到电磁环境和杂波背景的影响，具有低可观测特性的运动目标种类很多[2]：小尺寸目标、隐身目标、远距离目标以及高速高机动目标等.其共同点是，目标距离和多普勒分辨单元中的信杂(噪)比(Signal-to-Clutter/Noise Ratio,SCR/SNR)都很低，难以对抗杂波及电子干扰等，降低了雷达的检测性能.通常可延长信号积累时间以增加目标能量，进一步提高信号的SCR/SNR[3].根据是否利用信号的相位信息，可将脉冲积累分为非相参和相参积累.前者包括包络补偿法、动态规划法、最大似然法和Hough变换(HT)法[4]等，易于工程实现，但积累增益差，不适于复杂环境下动目标的检测.相参积累技术利用目标运动产生的多普勒信息，可获得更高的积累增益，目前该技术主要存在以下两个难题：一方面由于雷达距离分辨力的不断提高和目标的运动，回波包络在不同脉冲周期之间走动，产生距离徙动(Across Range Walk,ARU)[5]，使目标能量在距离向分散；另一方面目标的匀加速运动、高阶运动以及转动等使回波信号具有时变特性并表现为高阶相位形式，导致多普勒频率跨越(Doppler Frequency Migration,DFM)多个单元[6]，降低了相参积累增益.针对距离徙动补偿，经典的包络相关法在低SCR/SNR情况下由于相邻回波相关性较差而无法获得较好的包络对齐效果[7]；Keystone变换(KT)[8]能够补偿距离走动，广义二阶KT也能够进行距离弯曲校正，但在多普勒模糊的情况下补偿性能严重下降；Radon-傅里叶变换法[5](Radon-Fourier Transform,RFT)解决了距离徙动与相位调制耦合的问题，很好地将MTD、HT和Radon变换统一起来，但仅适于匀速运动目标，且算法复杂度较高.针对多普勒徙动补偿，现有的方法包括De-chirp法、Chirp-傅里叶变换法[9]、多项式相位法和分数阶傅里叶变换法(FRactional Fourier Transform,FRFT)[10]等，但补偿性能均受信号长度的限制.目前，如何在复杂背景下有效地同步完成距离和多普勒徙动补偿成为长时间相参积累的关键问题.本文借鉴文献[5]的思想，结合RFT与FRFT的优势，提出一种新的雷达动目标检测方法，该方法利用动目标回波的幅度和相位信息，采用Radon-分数阶傅里叶变换(Radon-FRFT,RFRFT)同时补偿长时间积累过程中的距离和多普勒徙动，有效抑制背景杂波和噪声，提高积累增益，从而可进一步提升雷达对微弱动目标检测能力，仿真结果验证了该方法的有效性.2 动目标长时间积累回波信号模型2.1 单频信号回波模型设雷达发射恒定单频信号为st(t)=Aexp[j(2πfct+φ0)],0≤t≤T(1)其中，t为脉内快时间，A为幅度，fc为雷达载频，φ0为初始相位.则回波信号为sr(t)=Arexp[j(2πfc(t-τ)+φ0+φr)](2)其中，τ为发射和接收的时延，φr为速度和加速度引起的相移.以雷达为坐标原点建立直角坐标系，当目标朝向雷达做径向匀加速运动时，则径向距离可表示为(3)其中，tm为脉间慢时间，tm=mTr，Tr为脉冲重复周期，Tn为积累时间，r0为初始距离，v0和as分别为目标的初速度和径向加速度.回波延迟τ=2rs(tm)/c，c代表光速，重新整理式(2)得到(4)λ=c/fc为雷达发射波长.根据瞬时频率的定义(5)其中，f0=2v0/λ为多普勒中心频率(Hz)，μs=2as/λ为加速度引起的调频率(Hz/s).可见回波的频率与时间呈线性关系，可以看成(Linear Frequency Modulation,LFM)信号，经过混频处理并仅考虑目标速度v0和加速度as的影响，则(6)2.2 LFM信号回波模型为了获得高分辨率和降低有效带宽，假设相参体制雷达发射LFM信号(7)式中，为脉宽，k=B/Tp为调频率，B为带宽.则t时刻接收并经过放大和限幅处理后得到的雷达回波信号表示为(8)式中，σr为目标的散射截面积.回波信号经解调后的基带信号输出形式为(9)式中，‘*’表示复共轭运算.上式经过脉冲压缩运算后，改写为sPC(t,tm)=Arsinc[B(t-τ)]exp(-j2πfcτ)(10)由上式可知，由于目标的运动，目标的峰值位置会随慢时间变化而偏移，产生距离徙动和距离弯曲，并且随雷达的距离分辨率和目标运动加速度的增大而显著增加.根据Weierstrass近似原理，运动目标的回波信号可由足够阶次的多项式相位信号近似表示[2]，而运动状态比较复杂的目标在有限的观测时间范围内，常可用LFM 信号作为其一阶近似，其多普勒频移为(11)因此，匀加速运动或高阶运动目标回波可近似为LFM信号，远距离动目标或高速目标，在长时间积累时，其回波多普勒仍会随时间变化，具有时变特性，仍可表示为LFM信号.由此，机动目标回波包络中的时延与复指数函数的多普勒相位调制，产生距离和多普勒徙动.3 Radon-分数阶傅里叶变换原理及特性式(10)中的距离走动如图1中的点斜线所示，该斜线由目标初速度和起始距离决定，可在斜线上通过傅里叶变换将目标能量相参积累起来，得到式的RFT表达式[5](12)由式(12)可知，MTD是RFT的一种特例，RFT所需脉冲数不受距离单元的限制，可大大延长相参积累时间.然而，在实际应用中，目标的加速、减速或高阶运动使距离发生弯曲，限制沿直线搜索的RFT有效积累时间TRFT；同时，由于多普勒的展宽，导致目标回波失配于RFT的搜索参数，积累增益下降.由动目标雷达回波模型可知，多普勒徙动的原因实际上是在慢时间上增加了一个二次相位，因此需要对RFT的积累结果进行二次相位补偿，然后通过某种方法实现LFM信号能量的积累.作为傅里叶变换的广义形式，FRFT通过旋转时频平面，在最佳变化域积累非平稳信号能量.但是，FRFT的积累时间TFRFT同样受到距离单元的限制.基于上述考虑，提出一种新的动目标长时间相参积累方法.假设f(t,rs)∈C是定义在(t,rs)平面的二维复函数，由目标初始距离、速度和加速度确定的参数化曲线rs=r0+vt+at2/2，用于搜索此平面内的任意一条曲线，代表匀加速或高阶运动，则连续RFRFT定义为Gr(α,u)=Fα[x(t,r)](u)=x(t,r0-vt-at2/2)Kα(u,t)dt(13)式中，α=pπ/2为旋转角度，p为变换阶数，Kα(u,t)为核函数(14)式中，的变换阶数p由量纲归一化处理后的搜索加速度确定[11].由式(13)可知，RFRFT为线性变换，不存在交叉项的影响.由图1可知：(1)RFRFT 结合了RFT和FRFT的优点，在获得长积累时间的同时，适合处理非平稳和时变信号；(2)RFRFT的核函数能够补偿由目标高阶运动导致的回波脉间的相位起伏和变化；(3)RFRFT可看作是一种广义的多普勒滤波器组，不同滤波器组由变换阶数确定.4 基于RFRFT的雷达动目标检测方法4.1 相参积累时间影响因素目标发生距离和多普勒徙动会明显制约雷达对动目标回波的有效积累时间.由文献[5]可知，相参积累时间与最小相参积累增益、加速度和天线波束驻留时间有关.RFT的推导是以目标做匀速运动为假设前提的，因此，RFT算法要求在相参积累时间内，由目标可能的最大加速度amax引起的多普勒扩散量不大于多普勒分辨单元，同时距离弯曲不大于距离分辨单元.(15)由上式得到(16)其中，Ta,Doppler一般小于Ta,curvature.RFRFT相比于RFT的相参积累时间大大增加，仅受最小相参积累增益所需时间TSNRreq和天线波束驻留时间Tdwell的限制.设脉间相参积累时间Tn和相参积累脉冲数Np的关系为Tn=NpTr，Tn∈[TSNRreq,Tdwell]，其中，TSNRreq=10G/10Tr，G定义为相参积累改善增益[5].当雷达天线为机械扫描时，(17)式中，θα,0.5为半功率天线方位波束宽度(°)，Ωα为天线方位扫描速度(°)/s，β为目标仰角(°).当雷达天线扫描方式为相扫，波束指向可任意控制，此时Tdwell仅由预置值决定，而与波束宽度无关.4.2 算法流程图2给出了基于RFRFT的动目标长时间相参积累方法流程图，共分如下四个步骤：步骤1 雷达回波距离向解调、脉压，完成脉内积累.在相参雷达接收端，将雷达回波数据进行距离向和方位向采样，对距离向的雷达回波数据进行解调和脉压处理，得到sPC(t,tm).存储处理后的距离-时间(方位)二维数据矩阵SN×M=sPC(i,j)，i=1,2,…,N，j=1,2,…,M，N为脉冲数，M为距离单元数. 步骤2 长时间脉间相参积累参数初始化根据雷达系统参数和波束驻留时间，确定脉间相参积累时间Tn、积累脉冲数Np、距离搜索范围[r1,r2]和间隔Δr，根据待检测目标的类型和运动状态，确定预期补偿的初速度搜索范围[-vmax,vmax]和间隔Δv，加速度搜索范围[-amax,amax]和间隔Δa，其中，Tn按照4.1节所给方法确定.距离搜索范围[r1,r2]需覆盖目标探测区域，搜索间隔与雷达距离分辨单元相同.步骤3 采用RFRFT补偿距离和多普勒徙动，完成长时间脉间相参积累根据搜索距离、搜索初速度和搜索加速度确定待搜索的目标运动点迹(18)式中，tm=nTr,n=1,2,...,Np，ri∈[r1,r2]，i=1,2,…,Nr，vj∈[-vmax,vmax]，j=1,2,…,Nv，ak∈[-amax,amax]，k=1,2,…,Na.在距离-慢时间(方位)二维数据矩阵SN×M中抽取长时间相参积累所需的数据矢量对数据矢量X1×Np按照式(13)的定义进行RFRFT运算，同时补偿距离徙动和多普勒徙动，实现对运动目标能量的长时间相参积累.运动目标的加速度和初速度(ak,vj)分别对应RFRFT域中的坐标(pk,uj).步骤4 遍历所有搜索参数，构建距离-RFRFT域检测单元图，判决目标的有无遍历所有参数的搜索范围，重复步骤3，得到不同搜索距离ri条件下，二维参数平面(p,u)的幅值最大值，并记录对应的坐标(19)进而形成Nr×Nr维距离-RFRFT域检测单元图G[ri,(pi0,ui0)]，i=1,2,…,Nr，幅值为|Gri(pi0,ui0)|.将G[ri,(pi0,ui0)]的幅值作为检测统计量，并与给定虚警概率下的自适应门限比较(20)式中，η为检测门限.5 实验结果与分析分别设置两种观测环境：(1)仿真的对空雷达探测空中低可观测飞行目标；(2)采用某S波段雷达实测数据检测海面远距离运动货船，同时，将所提方法与MTD、FRFT以及RFT长时间相参积累检测方法相比较.所用雷达均假设为带有相控阵天线的试验雷达或者天线工作在驻留模式，保证较长的观测时间.5.1 仿真数据分析雷达和目标的仿真参数设置如表1所示，由于目标距离远，导致脉压后的信噪比较低，分别为-5dB和-8dB.图3给出了噪声背景下空中机动目标雷达回波信号分布图，在84km处出现两个目标，由于噪声功率水平高于目标信号能量，导致目标的运动轨迹模糊.根据表1的目标运动参数，得到曲线标记的目标真实运动轨迹，目标1和2分别跨越48和80个距离单元，而加速度导致距离弯曲.图3(b)进一步给出了积累时间Tn=0.512s的距离-多普勒能量分布图，可以看出，通过短时间的相参积累，目标能量有所提高，能够在噪声背景中发现目标，但此时目标能量仍扩散在多个距离和多普勒单元，产生ARU和DFM效应.同时，由于目标2具有高机动特性，加重了DFM效应.表1 空中飞行目标仿真参数雷达数值目标1数值目标2数值发射频率(GHz)3.0v1(m/s)200v(m/s)200波长(m)0.1a1(m/s2)10a2(m/s2)50脉冲重复周期(ms)1r0(km)84r0(km)84带宽(MHz)3.75SNR1(dB)-5SNR2(dB)-8图4比较了本文算法与MTD对目标能量的积累能力.由图4(a)可以看出，由于积累时间有限，使得积累增益得不到明显改善，说明基于一个距离单元内不同脉冲回波多普勒滤波器组的MTD方法无法完全匹配脉冲的二次相位项，目标2能量受噪声干扰严重.图4(b)为RFRFT算法处理结果，在距离84km处的RFRFT域形成明显峰值，并未发生多普勒扩散，而峰值位置体现两个目标不同的初始速度值.通过对比，可以看出所提方法能够有效提高雷达对远程高速、微弱目标的探测能力，同时，由于积累脉冲数量的增加，使雷达的多普勒分辨率大大提高，目标运动参数的估计精度也随之提高.5.2 实测数据分析S波段雷达数据采集时的风向风速为东南风3～4级，海况等级约为3级，数据和环境说明如表2所示.图5给出了雷达回波的距离-多普勒分布图，可以发现在74nmile处存在微弱运动目标，尽管目标本身体积较大，但由于距离较远，动目标回波被海杂波和噪声所遮蔽，目标在距离和多普勒维能量分布不集中，说明目标做非匀速运动，产生了距离和多普勒走动.表2 S波段雷达海杂波数据说明观测范围(nmile)掠射角(°)采样距离分辨率(m)采样频率(Hz)观测方向显著波高(m)目标65-76<15600顺风向1.2货船图6(a)是MTD方法的目标检测结果，在频域中目标频谱展宽，与杂波峰值相近.将回波信号转换至FRFT域，峰值集中在p=1.03附近，对应调频率为200Hz/s.通过搜索最佳旋转角度，得到目标在最佳FRFT域的幅值图，如图6(b)所示.虽然结果优于MTD，但由于杂波中混有频谱均匀分布的噪声，并且目标加速度较小，旋转角度也较小，检测结果中的虚警仍然很高.采用RFT方法对动目标信号进行ARU补偿，通过预先设置的搜索参数，得到r0=74.14nmile处目标峰值最大.比较图6(b)和图6(c)，可以发现，尽管积累时间大大延长，但RFT的积累增益改善并不明显，这是因为多普勒谱的展宽随时间的延长而越发明显，导致目标能量分散到不同的多普勒单元中.因此，当目标做非匀速运动时，RFT算法性能下降.通过搜索不同距离单元的变换域峰值，构建距离-RFRFT域检测单元图，发现r0=74.2nmile处峰值最大.由图6(d)可知，RFRFT将走动的目标包络和频谱相参地积累到以其加速度和速度为参数的一个峰值点上，同时在最佳变换域海杂波和噪声得以很好地抑制，大大提高了系统的检测性能.5.3 检测性能分析在噪声背景下进行Monte Carlo仿真分析与验证，得到图7所示的目标发现概率与SCR的关系曲线.可以看出：(1)MTD和FRFT检测方法的积累脉冲数有限，当SNR低于-10dB时，检测概率急剧下降，信号幅值被噪声淹没，而RFT和RFRFT 在-10dB也能达到较好的检测性能；(2)达到相同的检测概率(Pd=0.8)，RFRFT相对于RFT算法，对SNR的需求降低3dB左右；(3)随着SNR的提高，RFT算法的检测性能却增加缓慢，尤其是与FRFT算法的检测性能曲线存在交叉，这是因为RFT未补偿多普勒徙动，SNR增加的同时，多普勒谱展宽越明显，导致目标能量发散，从而进一步验证了图6(b)和图6(c)的结果.6 结论本文在动目标信号模型的基础上，结合RFT和FRFT提出RFRFT长时间积累检测方法，能够同时补偿距离和多普勒徙动，使相参积累时间不受距离走动、距离弯曲和多普勒分辨率的限制，提高了积累增益，仿真和实测数据表明RFRFT实质上是一种带有变换阶数的广义多普勒滤波器组，相比RFT方法，能够更好地抑制背景杂波和噪声，并能显著提高雷达对非匀速机动目标的积累检测性能.参考文献【相关文献】[1]Mengdao Xing,Junhai Su,et al.New parameter estimation and detection algorithm for high speed small target[J].IEEE Transactions on Aerospace and ElectronicSystems,2011,47(1):214-224.[2]陈小龙,关键,等.分数阶Fourier变换在动目标检测和识别中的应用：回顾和展望[J].信号处理,2013,29(1):85-97.Chen Xiaolong,Guan Jian,et al.Application of fractional Fourier transform in moving target detection and recognition:development and prospect[J].Journal of Signal Processing,2013,29(1):85-97.(in Chinese)[3]吴孙勇,廖桂生,等.提高雷达机动目标检测性能的二维频率域匹配方法[J].电子学报,2012,40(12):2415-2420.Wu Sunyong,Liao Guisheng,et al.A new method for radar maneuvering target detectionbased on matched filtering in two-dimensional frequency domain[J].Acta Electronica Sinica,2012,40(12):2415-2420.(in Chinese)[4]B D Carlson,E D Evans,et al.Search radar detection and track with the Hough 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雷达mtd原理
雷达mtd原理
雷达MTD原理是指微弱目标检测原理，主要应用于雷达信号处理中。
MTD技术通过对雷达回波信号进行分析，可以对弱目标进行有效检测，并实现目标跟踪和识别。
MTD技术主要包括PMTD（固定门限MTD）、CFAR（恒虚警率自适应门限MTD）和OSCFAR（二次自适应门限MTD）等多种算法。
在雷达信号处理中，MTD技术是最常用的弱目标检测方法之一。
PMTD算法通过设置一个固定门限来判断目标是否存在，但是在目标信号和噪声信号幅值比较接近的情况下，容易产生误检和漏检。
CFAR 算法通过根据周围环境的噪声水平动态调整门限，以达到一定的虚警率和检测概率，具有更好的性能。
OSCFAR算法则是在CFAR算法的基础上进一步实现自适应门限的优化，提高了检测的准确性和可靠性。
MTD技术在雷达目标检测、识别和跟踪等方面具有广泛应用，是雷达信号处理中不可或缺的技术之一。
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