摘要：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。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社