雷达动目标检测：Radon-分数阶傅里叶变换方法

"该文提出了一种基于Radon-分数阶傅里叶变换(RFRFT)的雷达动目标检测新方法，旨在通过长时间相参积累技术增强微弱动目标的探测能力。该方法针对动目标回波信号的距离和多普勒徙动特性，首先在距离-慢时间二维平面上提取目标观测值，然后利用RFRFT进行匹配和积累，并通过RFRFT域的检测单元图来检测非匀速运动目标。这种方法可以同时补偿距离和多普勒徙动的影响，有效地抑制背景杂波和噪声，从而提高积累增益。作者通过仿真验证了该方法在强杂波环境下的微弱动目标检测效能，展示了其优越性。" 本文是陈晓龙、刘宁波、王国清和关健四位作者发表在《天体学报/电子与信息工程》(Tien Tzu Hsueh Pao/Acta Electronica Sinica)2014年第42卷第6期上的研究，对应的文章编号为201442112962。研究主要关注雷达动目标检测，特别是针对长时间相参积累技术的应用。作者指出，这种技术对于提升雷达对微弱运动目标的探测性能至关重要。 动目标检测是雷达系统中的核心问题，尤其是在复杂环境如强杂波背景中，需要有效的方法来区分微弱的目标信号和噪声。传统的雷达检测方法可能在处理非匀速运动目标时遇到困难，因为这类目标的距离和多普勒徙动难以精确预测和补偿。为了克服这一挑战，作者引入了Radon-分数阶傅里叶变换。RFRFT是一种强大的数学工具，它结合了Radon变换和分数阶傅里叶变换的特性，能够在频域和空间域上同时进行分析，因此特别适合处理具有复杂运动特性的目标。 在该方法中，首先根据预设的运动参数搜索范围，在距离-慢时间平面上提取目标信号。接着，应用RFRFT进行变换，这一步骤有助于识别和分离目标信号。匹配和积累过程在RFRFT域内进行，以进一步提升信号的信噪比。通过构建的RFRFT域检测单元图，可以有效地检测到非匀速运动的目标，即使在存在大量背景杂波的情况下，也能实现高精度的检测。 通过仿真结果，作者证明了该RFRFT基