现代雷达的目标和探测环境日趋复杂,在空中、空间和地面等雷达探测的传统领域不断涌现大量的高速、高机动和具有极小RCS的隐身微弱目标。同时,强杂波和干扰也对有效的雷达探测构成了严峻威胁。为应对上述问题的挑战,本报告深入介绍了参数化的雷达信号处理框架及其相关原理和方法。基于雷达信号中目标、杂波和干扰等探测元素的参数化建模,报告介绍的瑞登-傅里叶变换和广义瑞登-傅里叶变换(RFT/GRFT)可将回波中各元素的能量相参投影低维空间中。与现有方法相比,RFT/GRFT能够获得更高的信噪比增益,并自然地克服长时间相参积累中非合作运动目标的跨距离、跨多普勒和跨波束效应。由于综合利用了回波幅相信息,RFT/GRFT能够在目标判决前获取目标在参数空间中聚焦图像,同时可有效克服杂波和干扰的影响,实现运动目标的多普勒解模糊。进而,将FBD理论扩展到空域和频域,形成了更为广义的“空时频检测前聚焦(STF-FBD)”雷达信号处理框架,可在更为复杂多变的雷达探测环境中获得更好的信号处理性能。同时,报告介绍了参数化合成孔径雷达运动目标探测(SAR/GMTI)、逆合成孔径检雷达(ISAR)目标成像、参数化抗干扰等方面的研究。最后,报告介绍了参数化雷达信号处理方法的具体应用,展望了参数化雷达信号处理的广阔前景。
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