Radar High-Speed Maneuvering Target Detection Based on Three-Dimensional Scaled Transform

计算机科学 恒虚警率 算法 加速度 多普勒效应 计算复杂性理论 航程(航空) 假警报 能量(信号处理) 雷达 人工智能 数学 物理 电信 工程类 统计 航空航天工程 经典力学 天文
作者
Jianhua Zheng,Hongwei Liu,Jun Li,Xiaolin Du,Qing Liu
出处
期刊:IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:11 (8): 2821-2833 被引量:43
标识
DOI:10.1109/jstars.2018.2846731
摘要

This paper presents a novel coherent high-speed maneuvering target detection algorithm, which is based on the three-dimensional (3-D) scaled transform. This algorithm coherently integrates the echo energy into a peak in a 3-D parameter space and estimates the target's radial velocity and acceleration simultaneously by the peak detection technique. Thereafter, compensating off the across range unit and Doppler frequency migration via estimations, this algorithm coherently integrates the echo energy in the range-Doppler space and uses the constant false alarm rate technique to complete the target detection. The cross term of the proposed algorithm is also analyzed and its characteristic indicates the applicability in the scenario of multiple targets. The computational complexity, resolution, peak-to-sidelobe level (PSL), and detection performance are analyzed and compared with several typical algorithms, which leads us to conclude that the proposed algorithm can strike a balance between the computational complexity and detection performance with high resolution and PSL. Finally, experiments with the real measured radar data are conducted to verify the proposed algorithm.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
郭郭郭完成签到,获得积分10
1秒前
白白完成签到,获得积分10
1秒前
尽落完成签到,获得积分10
1秒前
YAN完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
2秒前
oreo发布了新的文献求助10
2秒前
dawn应助知尘采纳,获得10
2秒前
微微发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
灵76发布了新的文献求助10
3秒前
山井寿完成签到 ,获得积分10
4秒前
科研通AI2S应助royal采纳,获得10
4秒前
4秒前
4秒前
777完成签到,获得积分10
5秒前
文静凝旋完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
芝士发布了新的文献求助10
5秒前
韭黄完成签到,获得积分10
5秒前
慕青应助聪慧元绿采纳,获得30
6秒前
阔达一寡发布了新的文献求助10
6秒前
oreo完成签到,获得积分10
6秒前
修越发布了新的文献求助10
6秒前
尽落发布了新的文献求助10
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
7秒前
hkh发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
元宝爱吃薯片完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
英姑应助827584450采纳,获得10
7秒前
7秒前
Nauyt完成签到,获得积分10
8秒前
火星上向珊完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
8秒前
9秒前
9秒前
小郑完成签到 ,获得积分10
9秒前
英姑应助luye采纳,获得30
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Clinical Microbiology Procedures Handbook, Multi-Volume, 5th Edition 2000
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1000
Real World Research, 5th Edition 800
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5718886
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5254421
关于积分的说明 15287351
捐赠科研通 4868927
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2614473
邀请新用户注册赠送积分活动 1564399
关于科研通互助平台的介绍 1521791