雷達微弱目標(biāo)檢測算法研究.pdf

1、隨著隱身技術(shù)的不斷發(fā)展，雷達對微弱目標(biāo)的檢測越來越困難。如何提高雷達對微弱目標(biāo)的檢測能力成為新一代雷達技術(shù)研究中的一項重要內(nèi)容。本文在總裝備部武器預(yù)研項目的支持下，對雷達微弱目標(biāo)檢測技術(shù)進行了深入的研究，主要研究工作和成果如下：
　　（1）針對微弱目標(biāo)檢測中線性調(diào)頻信號直接脈沖壓縮后輸出信號旁瓣較大的問題，本文分析了常用的直接加權(quán)加窗旁瓣抑制方法，對比了海明窗（hamming）、漢寧窗（hanning）、凱塞窗（kaiser）、布

2、萊克曼窗（blackman）和巴特利特窗（bartlett）等加權(quán)函數(shù)的脈沖壓縮旁瓣抑制性能，并深入討論了各相應(yīng)函數(shù)對脈沖壓縮的性能影響。
　　（2）針對微弱目標(biāo)檢測中長時間脈沖積累可能產(chǎn)生的距離走動和多普勒擴散問題，本文提出了一種基于短時滑窗的長時間相參積累改進算法。該算法將雷達回波信號組成一個先進先出的隊列，以滑窗的形式對不斷更新的隊列進行相參積累，以此來防止距離走動和多普勒擴散。仿真結(jié)果表明該算法能有效地防止距離走動和多普勒

3、擴散對積累性能的影響，計算量小，算法效率高。
　　（3）針對恒虛警檢測器（Constant False Alarm Rate，CFAR）在微弱目標(biāo)檢測中，檢測性能下降，運算量大的問題，本文提出了一種分段有序統(tǒng)計恒虛警檢測器（Areal Ordered Statistic Constant False Alarm Rate，AOS-CFAR），該檢測器對參考單元前后沿滑窗同時進行有序統(tǒng)計，并將前沿滑窗第i個和后沿滑窗第 j個排序樣本