分数傅里叶变换在重海杂波中移动目标检测的新算法

"一种在重海杂波中针对移动目标的新型检测算法，利用分数傅里叶变换（Fractional Fourier Transform, FRFT）领域并结合统计方法，特别针对线性调频（Linear Frequency Modulation, LFM）信号设计。通过计算光谱峰度（Spectral Kurtosis, SK）确定最佳变换角，以实现信号能量的有效集中。为了提升参数估计的精确性和计算效率，采用了FRFT域分级迭代搜索策略，并提出了一种FRFT域自适应线增强器（Adaptive Line Enhancer, ALE），以抑制海杂波，提高信号与杂波比（Signal-to-Clutter Ratio, SCR），确保较低的误差和更快的收敛速度。该研究由J. Guan, X.-L. Chen, Y. Huang 和 Y. He发表在IET Radar, Sonar and Navigation期刊上，文章标识号doi:10.1049/iet-rsn.2011.0030，ISSN1751-8784。" 详细说明： 在雷达和信号处理领域，海杂波是探测海上移动目标时的一大挑战，因为它们会极大地干扰目标信号的检测。本文提出了一种创新的检测算法，旨在解决这一问题。该算法的核心是利用分数傅里叶变换，这是一种扩展了传统傅里叶变换的数学工具，能够更好地处理非平稳信号，如LFM信号。LFM信号在雷达系统中常用于获取宽频带信息，而FRFT则能使其在特定变换角度下具有良好的能量集中特性。 为了找到这个最佳的变换角度，研究人员引入了光谱峰度的概念。光谱峰度是统计分析中衡量频谱分布尖锐程度的一个指标，通过计算FRFT域内的光谱峰度，可以确定使得LFM信号能量最集中的角度，从而优化检测性能。 在参数估计阶段，为了提高准确性和减少计算时间，文章提出了分级迭代搜索方法。这种方法允许算法逐步逼近最佳参数，同时保持计算效率，这对于实时雷达系统至关重要。随后，文章介绍了FRFT域自适应线增强器(ALE)的设计，它的目的是增强目标信号，同时压制海杂波。ALE的应用显著提高了信号与杂波比，这意味着在同等杂波环境下，可以更准确地检测到移动目标，降低了误报的可能性。 这项研究提供了一种新的、高效的海杂波环境中移动目标检测方法，它结合了统计分析和分数傅里叶变换的优势，有望改善雷达系统的性能，特别是在复杂海洋环境下的目标探测能力。