【摘 要】
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近年来高速运动微弱目标频现,该类目标机动性强、不易被探测,回波信号信噪比普遍较低,传统信号处理方式已不适用。脉冲积累是处理微弱目标的常用算法,但高速运动给积累带来了距离走动及速度模糊等问题,极大地影响了该类目标的高精度参数估计。目标运动参数估计是实现雷达定位、追踪等功能的基础,因此本文以线性调频（Linear Frequency Modulation,LFM）信号为基础,围绕高速运动微弱目标参数估
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近年来高速运动微弱目标频现,该类目标机动性强、不易被探测,回波信号信噪比普遍较低,传统信号处理方式已不适用。脉冲积累是处理微弱目标的常用算法,但高速运动给积累带来了距离走动及速度模糊等问题,极大地影响了该类目标的高精度参数估计。目标运动参数估计是实现雷达定位、追踪等功能的基础,因此本文以线性调频（Linear Frequency Modulation,LFM）信号为基础,围绕高速运动微弱目标参数估计问题展开,分别针对该类目标的测速测距、测角等问题进行研究,论文主要工作如下:（1）在LFM信号基础上介绍脉冲压缩、匹配滤波等信号处理流程;以此为基础构建了回波信号运动模型;介绍了测角原理并结合脉压信号建立了测角信号模型。（2）针对高速运动微弱目标信号测距测速问题,本文在Keystone变换的基础上提出了 KT-VD-BS（Velocity Defuzzification Based on Binary Search and Keystone Transform,KT-VD-BS）算法,该算法解决了跨距离单元徙动问题及速度模糊问题,信号信噪比得以提升。紧接着,通过相位补偿进行相参积累,提升参数估计精度,实现了速度、距离的高精度估计。最后通过仿真实验对算法可行性进行了验证。（3）针对高速运动微弱目标角度估计问题,本文在相位测角法的基础上提出了多脉冲联合测角算法,并且提出了适用于多脉冲测角的VE-IA（Velocity Estimation Based on Intrapulse Accumulation,VE-IA）算法,极大地优化了计算过程。通过VE-IA算法获取脉间相位变化后,对原信号进行相位补偿提升积累增益,进而实现高精度角度估计。此外,针对不同影响因素,本文进行了仿真,并且分析了算法性能。
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