高速弱小目标检测的并行处理方法与性能分析
本文关键词:高速弱小目标检测的并行处理方法与性能分析 出处:《信号处理》2017年02期 论文类型:期刊论文
【摘要】:长时间相干积累是一种提高高速弱小目标检测性能的有效手段。针对传统的长时间相干积累方法因为引入跨距离单元与跨多普勒单元因素面临的计算量巨大的问题,我们提出了在距离维以跨距离单元数目为索引的并行处理方法。首先,基于高速目标在一个相干处理间隔内的运动特性,本文建立了匀加速直线目标运动模型。然后,依据跨距离单元数,我们对回波数据进行并行重组,并沿慢时间维进行快速傅里叶变换处理,输出幅度超过第一门限的参数组合通过粒子群算法再在(距离,速度,加速度)维上对重组后的回波数据进行小范围搜索。算法输出对应的峰值与第二门限比较从而做出目标判决。该方法通过两次门限设置以及粒子群算法大大简化了搜索的复杂度与运算量,使算法更具有硬件可实现性。最后,我们给出了实验仿真,分析了积累损失上限,验证了该算法的有效性。
[Abstract]:Long time coherent integration is an effective method to improve the detection performance of high speed dim and small targets. The traditional long time coherent integration method is faced with a huge amount of computation due to the introduction of the cross range element and the cross Doppler element factor. Question. We propose a parallel processing method based on the index of the number of cross-distance units in the distance dimension. Firstly, based on the motion characteristics of a high speed target in a coherent processing interval. In this paper, a uniform acceleration linear target motion model is established. Then, according to the number of units across the distance, we reorganize the echo data in parallel, and process the fast Fourier transform along the slow time dimension. A combination of parameters whose output amplitude exceeds the first threshold is revisited by particle swarm optimization (distance, velocity). Acceleration). The algorithm compares the corresponding peak value with the second threshold to make the target decision. This method simplifies the search by setting the threshold twice and using particle swarm optimization. Complexity and computational complexity. Finally, we give experimental simulation, analyze the upper limit of accumulated loss, and verify the effectiveness of the algorithm.
【作者单位】: 电子科技大学电子工程学院;
【基金】:国家自然科学基金(61201276) 新世纪优秀人才支持计划(A1098524023901001063) 中央高校科研基金(ZYGX2012YB003)
【分类号】:TN957.51
【正文快照】: 1引言高超声速目标的探测是未来临界空间防御的关键任务,得到越来越多的关注[1-5]。而该类型目标具有高超声速,小雷达反射截面,高机动性等特点。传统的动目标检测技术,假设了目标在一个相干处理间隔(CPI)内没有跨出同一个距离单元,即在相同距离单元内对回波通过傅里叶变换实现
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,本文编号:1428097
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