SAR-GMTI葉簇?cái)_動場景下運(yùn)動目標(biāo)檢測和參數(shù)估計(jì).pdf

1、地面運(yùn)動目標(biāo)的檢測和參數(shù)估計(jì)是SAR/GMTI（合成孔徑雷達(dá)/地面動目標(biāo)指示）研究的一個(gè)重要方向，動目標(biāo)檢測技術(shù)能夠檢測出地面上的車輛、坦克等運(yùn)動目標(biāo)，而參數(shù)估計(jì)可以估算出它們的速度和位置。針對葉簇?cái)_動環(huán)境，本文提出一種改進(jìn)峰值選取的Hough變換SAR/GMTI動目標(biāo)檢測算法。在目標(biāo)檢測的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了多普勒參數(shù)的估計(jì)，并提出一種運(yùn)動參數(shù)方程的解法。
　　本文主要工作包括以下三個(gè)部分：
　?。?）介紹了常見的葉簇雜波建模方

2、法，并結(jié)合葉簇動雜波的速度運(yùn)動模型對葉簇?cái)_動場景進(jìn)行建模。闡述了三通道DPCA系統(tǒng)，并對DPCA雜波抑制技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)分析。
　?。?）提出一種改進(jìn)最優(yōu)峰值選取的Hough變換SAR/GMTI動目標(biāo)檢測算法。在距離多普勒域上，目標(biāo)峰值信號呈直線狀整體分布，CFAR等常規(guī)方法不能較好的利用這一特點(diǎn)區(qū)分出真實(shí)目標(biāo)和雜波信號，本文提出的算法充分結(jié)合了Hough變換算法能檢測直線的優(yōu)勢，并針對最優(yōu)峰值難以選取的問題，提出了一種最優(yōu)峰值選取

3、方法。該算法和常規(guī)的目標(biāo)檢測算法CFAR進(jìn)行了仿真對比實(shí)驗(yàn)，仿真結(jié)果表明，本文所提的算法能夠在低信噪比環(huán)境下保持較高的檢測率。
　　（3）實(shí)現(xiàn)多普勒參數(shù)的估計(jì)，提出一種運(yùn)動參數(shù)方程的解法。在檢測出運(yùn)動目標(biāo)后對目標(biāo)信號進(jìn)行提取，在提取的信號基礎(chǔ)上進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，這里的參數(shù)主要包括多普勒調(diào)頻率、中心頻率以及動目標(biāo)運(yùn)動參數(shù)。本文應(yīng)用子孔徑相關(guān)法和信號相關(guān)法來進(jìn)行調(diào)頻率的估計(jì)。應(yīng)用雜波鎖定法來對多普勒中心頻率進(jìn)行估計(jì)。在多普勒參數(shù)估計(jì)的基礎(chǔ)