基于RFT和AMF融合聚焦的雷达弱小目标检测

梁 璞，陈 兴，刘 让，商哲然，易天柱, 卢大威

(国防科技大学 电子科学学院，长沙 410073)

0 引 言

无人机、空飘气球等低小慢目标的不断增加，使现有雷达对目标的检测难度越来越大[1]，对防空预警构成严重威胁。这些类型的目标对雷达发射电磁波的后向散射较弱，导致雷达获取的信噪比大大降低，雷达的探测和检测性能也随之大幅下降。从信号处理的角度出发，研究低信噪比下的目标检测方法具有重要的价值。本课题要点主要是，在检测阶段，需要采用相干积累技术增大接收信号的能量以提高检测性能，难点在于如何实现长时间信号能量的积累。

雷达弱小目标长时间相参积累问题主要考虑目标是否跨距离单元和跨多普勒单元。由于场景[1]中杂波的存在，相参积累前需要进行杂波抑制。传统的杂波抑制方法是动目标指示(Moving Target Indication, MTI)滤波器，其阶数越高对零频附近杂波抑制越好，且不会影响周围频率信号。根据对测试数据的处理与分析，本文采用57阶的FIR滤波器实现MTI。对杂波抑制后的数据进行相参积累，考虑到目标存在跨距离单元，学者们提出了一些新的检测方法来解决目标回波跨距离单元走动问题，实现目标能量的有效积累，典型方法有Keystone变换法[2]、相邻交叉相关函数(Adjacent Cross Correlated Function, ACCF)[3-4]、Radon-Fourier Transform(RFT)法[5-7]等。Keystone法使用sinc插值计算，计算量较大，ACCF对单目标效果较好，处理多目标时会出现交叉项，影响聚焦。RFT法有机地将运动目标检测(Moved Target Detection, MTD)处理和Radon变换统一起来，直接沿目标初始距离和速度确定的直线轨迹对目标回波能量进行相参积累，取得了较好的聚焦效果，但标准RFT存在运算量大、实时性差、量化损失大的缺点。……