提升微弱信号检测：长时积累信号处理策略

雷达信号的长时间积累是一种关键的技术手段，特别是在检测微弱信号或者低可探测目标时。传统的信号处理方法主要包括基于快速傅立叶变换(FFT)的相干积累和跨周期幅度相加的非相干积累。相干积累假设目标的多普勒频移保持恒定，适用于目标相对雷达近乎匀速运动的情况。然而，在长时间积累中，这种假设往往不再成立，因为目标的多普勒可能会随时间变化，特别是在处理如导弹发射段或炮弹末段这类时变回波时，传统的FFT方法不再适用。 为了克服这些问题，雷达系统开始探索新的信号处理策略。短时傅里叶变换(sTFT)被广泛应用，它通过调整窗口长度来适应目标的波束驻留时间，确保信号在窗口内的时变性能够得到有效控制。然而，过度的窗口长度可能导致信号的局部平稳性受损，反而降低信噪比。 对于时变信号，如线性调频(LFM)信号，其瞬时频率随时间线性变化，这使得信号的局部平稳长度可以通过二次型变换得以延长，从而改善了信号处理的性能。长时间积累时，不仅需要关注信号的多普勒特性变化，还需要考虑回波包络的移动问题，这对信号的精确处理提出了更高要求。 本文旨在介绍在雷达长时间积累过程中，如何有效地处理这些挑战，包括信号检测的优化、新积累方法的开发以及信号稳定性分析，以提升雷达系统的性能，尤其是在面对复杂环境和高速目标时的探测能力。通过结合信号处理理论和实践，研究人员不断改进算法和技术，以适应现代雷达在长观测时间内的需求。