基于修正自适应匹配滤波器的机动目标检测方法

机动目标回波的多普勒走动和训练样本不足导致常规自适应匹配滤波器(Adaptive Matched Filter,AMF)检测机动目标时运算量大且性能不佳。针对此问题,该文提出一种基于修正AMF的机动目标检测方法。该方法首先通过对角加载减少样本空间自由度,从而降低对训练样本数的需求;然后以3次相位变换(Cubic Phase Transform,CPT)分离估计加速度,并以估计值补偿多普勒走动,降低联合匹配搜索维度,进而减少运算量;最后进行积累检测。仿真结果表明,该方法运算量低,可实现小样本下机动目标的有效检测,具有恒虚警(Constant False Alarm Rate,CFAR)特性。...

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Veröffentlicht in:雷达学报 2015, Vol.4 (5), p.552-559
1. Verfasser: 李海 刘新龙 周盟 刘维建
Format: Artikel
Sprache:chi
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Beschreibung
Zusammenfassung:机动目标回波的多普勒走动和训练样本不足导致常规自适应匹配滤波器(Adaptive Matched Filter,AMF)检测机动目标时运算量大且性能不佳。针对此问题,该文提出一种基于修正AMF的机动目标检测方法。该方法首先通过对角加载减少样本空间自由度,从而降低对训练样本数的需求;然后以3次相位变换(Cubic Phase Transform,CPT)分离估计加速度,并以估计值补偿多普勒走动,降低联合匹配搜索维度,进而减少运算量;最后进行积累检测。仿真结果表明,该方法运算量低,可实现小样本下机动目标的有效检测,具有恒虚警(Constant False Alarm Rate,CFAR)特性。
ISSN:2095-283X
DOI:10.12000/JR15105