基于改进迭代相邻互相关函数的高速高机动目标检测方法

王 阳，张小宽，马前阔，宗彬锋，郑舒予，徐嘉华

(1.空军工程大学防空反导学院，陕西 西安710051；2.国防科技大学ATR国防科技重点实验室，湖南 长沙 410073)

0 引言

随着航空航天技术的高速发展，现代飞行器普遍具有高速度、高机动的特征。目前，传统的预警雷达难以对此类高速高机动目标进行有效检测，导致国家空域安全面临严峻挑战[1-3]。

长时间相参积累技术[4-5]是解决这一问题的有效手段。但是，在相参积累过程中高速高机动目标会导致距离徙动和多普勒徙动现象的出现，严重影响动目标检测(moving target detection，MTD)算法性能[6-12]。因此，提高雷达对高速高机动目标的探测能力已成为当下雷达信号处理领域研究的热点。

目前，针对高速高机动目标检测出现的问题，典型的解决方法有基于Keystone变换(Keystone transform，KT)算法[13]、基于Radon傅里叶变换(Radon Fourier transform，RFT)算法[14-16]，它们能够在低信噪比的条件下有效校正一阶距离徙动，但这两类算法计算量较大，无法对加速度[17]、加加速度[18]造成的二阶、三阶距离徙动进行校正。针对具有加速度、加加速度的高速高机动目标，很多学者在KT变换和RFT变换的基础上提出了改进算法。如二阶Keystone变换(second-order Keystone transform，SKT)[19-20]、雷顿-分数阶傅里叶变换(Radon fractional Fourier transform，RFRFT)[21-22]、广义Radon-Fourier 变换(generalized Radon-Fourier transform，GRFT)算法[23-24]和基于相位差分与吕分布(phase differentiation and Lv’s distribution，PD-LVD)算法[25]等。上述这些算法能够有效校正，但是包含了参数搜索过程以及多次变换，运算量很大，较难用于雷达实时检测。

本文针对此问题提出基于改进迭代相邻互相关函数(adjacent cross correlation function，ACCF)算法的高速度高机动目标检测方法。该方法舍弃了传统方法所需……