【摘 要】
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基于Chirp-Z变换(Chirp-Z transform,CZT)的Radon-Fourier变换(Radon Fourier transform,RFT)是一种频域RFT算法,然而对多普勒模糊数的遍历搜索使得该算法运算量较大,同时该
【机 构】
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空军预警学院防空预警装备系,国防科技大学电子科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61401504);博士后资助面上项目(2014M562562)资助课题
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基于Chirp-Z变换(Chirp-Z transform,CZT)的Radon-Fourier变换(Radon Fourier transform,RFT)是一种频域RFT算法,然而对多普勒模糊数的遍历搜索使得该算法运算量较大,同时该方法对积累结果采用选大处理抬高了噪声电平。针对上述不足,提出了一种由粗到精(coarse-to-fine,CTF)的RFT快速算法(CTF-RFT)。在粗检测阶段,首先对多普勒模糊数进行跨间隔搜索,对多组二维积累结果进行粗检测提取潜在目标,再利用目标积累能量在多普勒模糊数维的变化规律剔除虚假目标,得到目标所在的多普勒模糊数区间及粗略参数;在精检测阶段,对粗检测确定的多普勒模糊数区间进一步搜索,确定目标的精确参数。理论分析和实验结果表明,与CZT-RFT相比,CTF-RFT在获得几乎相同检测性能的同时进一步降低了计算量。
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