基于分段策略的雷达机动弱目标长时积累检测算法OA

单站地基雷达对机动弱目标的检测是领域内长期存在的热点问题,通过提高积累时间可以提高运动目标检测性能。但随着积累时间的增加,机动目标的运动会引起跨距离单元(RCM)与跨多普勒单元(DFM)的现象,导致积累增益损失。针对这个问题,提出一种适用于单站雷达弱机动目标检测问题的长时积累方法。首先给出分段策略,接着2次使用二阶Keystone变换(SKT)的运动补偿算法校正RCM,然后使用吕变换(LVD)估计运动参数并进行相位补偿,最后利用滑窗非相参积累,进一步提高检测概率。仿真结果表明,在弱机动目标场景,所提方法检测性能优于传统积累检测算法。该方法对RCM与DFM带来的增益损失进行补偿,提高了信噪比,同时能够在计算复杂度与积累增益间取得平衡。