CN111638505B - 一种雷达自适应目标检测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种雷达自适应目标检测方法及装置，方法包括：从雷达中获得雷达回波中频数据，对雷达回波中频数据的距离维FFT快速傅里叶变换处理得到距离多普勒两维数据矩阵；从雷达中获得相参数据，对相参数据的FFT快速傅里叶变换处理得到距离门数目；根据距离多普勒两维数据矩阵对距离门数目和相参数据的数据排列计算得到数据矩阵；根据数据矩阵分别对相参数据的检测处理得到多个多普勒通道输出量。本发明能够有效提升单通道调频连续波雷达对低速弱小目标的检测能力，在完成动目标检测处理处理之后，对多帧处理结果进行联合处理，实现了对地面慢速目标的检测。

Description

一种雷达自适应目标检测方法及装置
技术领域
本发明主要涉及雷达检测技术领域，具体涉及一种雷达自适应目标检测方法及装置。
背景技术
采用线性调频连续波(LFMCW)体制的便携式地面侦察雷达能够提供地面目标的相关信息，通常由一到两人来完成整个雷达的运输，移动、安装与工作。随着雷达电子技术的发展，各国军队对便携式地面侦察雷达设备的日益重视，这类雷达在步兵装备中将越来越得到普及。
同时LFMCW雷达作为地面监视雷达，特别是对于一些弱小检测具有广阔的应用前景，通常地面雷达在接收到目标回波数据，采用MTD处理，然后去掉地面杂波所在的多普勒通道，对于机械扫描雷达，由于波束具有一定宽度，因而目标在波束内会有一定的扫描时间，从而对应有多个相参处理脉组。当前工程上主要是对每一个CPI内的相参信号进行MTD处理，然后根据一定的准则对多个脉组进行目标判定。对于地面目标，由于在波束内的地面杂波散射特性基本相同，而常规的直接MTD处理对地面杂波的抑制存在不足，特别是对于一些低速的小型目标，如行人，小型无人机等目标的检测能力不足。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种空雷达自适应目标检测方法及装置。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种雷达自适应目标检测方法，包括如下步骤：
从雷达中获得雷达回波中频数据，并对所述雷达回波中频数据进行距离维FFT快速傅里叶变换处理，得到距离多普勒两维数据矩阵；
从雷达中获得相参数据，并对所述相参数据进行FFT快速傅里叶变换处理，得到距离门数目；
根据所述距离多普勒两维数据矩阵对所述距离门数目和所述相参数据进行数据排列计算，得到数据矩阵；
根据所述数据矩阵分别对所述相参数据进行检测处理，得到多个多普勒通道输出量；
对多个所述多普勒通道输出量进行排列计算，得到两维矩阵，并对所述两维矩阵进行目标检测，得到目标检测结果。
本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种雷达自适应目标检测装置，包括：
两维数据矩阵处理模块，用于从雷达中获得雷达回波中频数据，并对所述雷达回波中频数据进行距离维FFT快速傅里叶变换处理，得到距离多普勒两维数据矩阵；
距离门数目处理模块，用于从雷达中获得相参数据，并对所述相参数据进行FFT快速傅里叶变换处理，得到距离门数目；
数据排列计算模块，用于根据所述距离多普勒两维数据矩阵对所述距离门数目和所述相参数据进行数据排列计算，得到数据矩阵；
联合检测处理模块，用于根据所述数据矩阵分别对所述相参数据进行检测处理，得到多个多普勒通道输出量；
目标检测结果获得模块，用于对多个所述多普勒通道输出量进行排列计算，得到两维矩阵，并对所述两维矩阵进行目标检测，得到目标检测结果。
本发明的有益效果是：通过对雷达回波中频数据的距离维FFT快速傅里叶变换处理得到距离多普勒两维数据矩阵；并对相参数据的FFT快速傅里叶变换处理得到距离门数目；并根据距离多普勒两维数据矩阵对距离门数目和相参数据的数据排列计算得到数据矩阵，提高了单通道MTD目标检测性能，根据数据矩阵分别对相参数据的联合检测处理得到多个多普勒通道输出量；对多个多普勒通道输出量的排列计算得到两维矩阵，并对两维矩阵进行目标检测，得到目标检测结果，能够有效提升单通道调频连续波雷达对低速弱小目标的检测能力，与传统的方法相比，在完成动目标检测处理处理之后，对多帧处理结果进行联合处理，实现对地面慢速目标的检测，可以应用于现有的单通道调频连续波雷达。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的雷达自适应目标检测方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的LFMCW雷达原理的示意图；
图3为本发明一实施例提供的雷达自适应目标检测装置的模块框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
图1为本发明一实施例提供的雷达自适应目标检测方法的流程示意图。
如图1所示，一种雷达自适应目标检测方法，包括如下步骤：
从雷达中获得雷达回波中频数据，并对所述雷达回波中频数据进行距离维FFT快速傅里叶变换处理，得到距离多普勒两维数据矩阵；
从雷达中获得相参数据，并对所述相参数据进行FFT快速傅里叶变换处理，得到距离门数目；
根据所述距离多普勒两维数据矩阵对所述距离门数目和所述相参数据进行数据排列计算，得到数据矩阵；
根据所述数据矩阵分别对所述相参数据进行检测处理，得到多个多普勒通道输出量；
对多个所述多普勒通道输出量进行排列计算，得到两维矩阵，并对所述两维矩阵进行目标检测，得到目标检测结果。
具体地，由图2所示，去斜混频原理是采用与发射信号相同的调频斜率信号作为参考信号，与回波信号混频后，两者之间的时间差就转换为差频频率。再经过ADC和离散傅里叶变换(DFT)处理，就可以得到目标的距离信息，完成运动目标的检测。
假设雷达发射调频连续波信号为第六式，所述第六式为：
Figure BDA0002503891190000041
其中，f0为信号中心频率，B为信号带宽，T为信号脉冲重复周期，k＝B/T为信号线性调频斜率。下面讨论忽略信号幅度和包络信息，仅考虑相位变化。
雷达接收到回波可表示为第七式，所述第七式为：
Figure BDA0002503891190000042
其中，τr为目标传输时延，τr＝2R0-vt/c，c为光速，R0为目标与雷达初始径向距离,v表示目标相对雷达径向运动速度。
与发射信号相同的调频斜率的参考信号表示为第八式，所述第八式为：
Figure BDA0002503891190000043
其中，τref为参考信号相对发射信号的延时τref＝2Rref/c，Rref为参考距离，Tref为参考信号的脉宽，通常Tref会稍大于T，确保全部的回波都能与参考信号混频。
sr(t)与
Figure BDA0002503891190000044
进行混频，得到去斜后的输出信号表示为第九式，所述第九式为：
Figure BDA0002503891190000045
Figure BDA0002503891190000051
其中，
Figure BDA0002503891190000052
由所述第九式推导可知，信号经过去斜处理后，输出频率恒定的单频信号so(t)，该输出信号频率值与参考信号延时和回波信号延时之差成正比。
目标与参考位置之间的相对距离表示为第十式，所述第十式为：
Figure BDA0002503891190000053
目标与雷达发射机之间的实际距离R0表示为第十一式，所述第十一式为为：
Figure BDA0002503891190000054
上述实施例中，通过对雷达回波中频数据的距离维FFT快速傅里叶变换处理得到距离多普勒两维数据矩阵；并对相参数据的FFT快速傅里叶变换处理得到距离门数目；并根据距离多普勒两维数据矩阵对距离门数目和相参数据的数据排列计算得到数据矩阵，提高了单通道MTD目标检测性能，根据数据矩阵分别对相参数据的联合检测处理得到多个多普勒通道输出量；对多个多普勒通道输出量的排列计算得到两维矩阵，并对两维矩阵进行目标检测，得到目标检测结果，能够有效提升单通道调频连续波雷达对低速弱小目标的检测能力，与传统的方法相比，在完成动目标检测处理处理之后，对多帧处理结果进行联合处理，实现对地面慢速目标的检测，可以应用于现有的单通道调频连续波雷达。
可选地，作为本发明的一个实施例，所述根据所述距离多普勒两维数据矩阵对所述距离门数目和所述相参数据进行数据排列计算，得到数据矩阵的过程包括：
从所述相参数据中获得相参信号数目和MTD动目标检测处理个数；
通过第一式对所述距离多普勒两维数据矩阵、所述距离门数目、所述相参信号数目和所述MTD动目标检测处理个数进行数据排列计算，得到数据矩阵，所述第一式为：
X(NK，R’)＝[Z1(K,R’),Z2(K,R’),Z3(K,R’),…,ZN(K,R’)，
其中，ZN(K,R’)为第N个距离多普勒两维数据矩阵，R’为距离门数目，X(NK，R’)为数据矩阵,K为相参信号数目，N为MTD动目标检测处理个数。
应理解地，所述相参信号数目为一个CPI中的相参信号数目。
上述实施例中，通过第一式对距离多普勒两维数据矩阵、距离门数目、相参信号数目和MTD动目标检测处理个数的数据排列计算得到数据矩阵，为之后计算过程提供了数据基础，为提升单通道调频连续波雷达对低速弱小目标的检测能力奠定了技术基础。
可选地，作为本发明的一个实施例，所述根据所述数据矩阵分别对所述相参数据进行检测处理，得到多个多普勒通道输出量的过程包括：
根据所述数据矩阵依次对所述相参信号数目进行检测处理，得到多个多普勒通道输出量。
上述实施例中，根据数据矩阵分别对相参信号数目的检测处理得到多个多普勒通道输出量，能够有效提升单通道调频连续波雷达对低速弱小目标的检测能力，在完成动目标检测处理处理之后，对多帧处理结果进行联合处理，实现了对地面慢速目标的检测。
可选地，作为本发明的一个实施例，所述根据所述数据矩阵依次对所述相参信号数目进行检测处理，得到多个多普勒通道输出量的过程包括：
对所述数据矩阵进行协方差计算，得到协方差矩阵；
对所述MTD动目标检测处理个数进行二维导向矢量构造，得到二维导向矢量；
根据所述协方差矩阵对所述二维导向矢量进行权矢量计算，得到权矢量；
根据所述权矢量对所述数据矩阵进行杂波抑制计算，得到多普勒通道输出量。
具体地，通常LFMCW雷达，经DFT变换后产生一维距离像，即频域距离像，再对每一组CPI相同距离单元的回波进行MTD处理，得到多普勒速度信息，然后采用两维CFAR进行目标检测。
当前工程上yb在目标，实际中由于机械扫描过程中，一个波束内的地面杂波统计特性基本相似，考虑可以采用利用空时自适应处理的思想，将多个CPI联合起来实现对地面慢速目标的检测增强。
拟采用不同CPI内的多普勒通道进行自适应处理技术进行杂波抑制，首先将每个CPI的MTD结果进行联合，接着再对其中3个多普勒通道的输出作自适应处理，从而将地面杂波滤掉。
在加权DFT使多普勒局域化后输出的相邻三个通道的数据被送入自适应处理其进行处理。
该处理器可以描叙为式的数字优化问题，可表示为第十二式，所述第十二式为：
Figure BDA0002503891190000071
其中，R＝E[XXH]为NK×NK维的协方差矩阵；S为二维导向矢量，可表示为第十三式，所述第十三式为：
Figure BDA0002503891190000072
其中，Ss可表示为第十四式，St可表示为第十五式，所述第十四式和所述第十五式分别为：
Ss＝1,0...0H，
Figure BDA0002503891190000081
其中，ωt为经过MTD动目标检测处理后各多普勒多通道对应的相位。
由所述第十二式可得最优化处理器的权矢量Wopt为第十六式，所述第十六式为：
Wopt＝μR-1S，
其中，由所述第十六式可以看出，所述第十六式由杂波协方差逆矩阵和目标矢量两部分组成，第一部分相当于对杂波进行白化，后一部分相当于对目标信号进行匹配滤波，因此这实际上是一个广义的维纳最优化匹配滤波器。
上述实施例中，通过对数据矩阵的协方差计算得到协方差矩阵；对MTD动目标检测处理个数的二维导向矢量构造得到二维导向矢量；根据协方差矩阵对二维导向矢量的权矢量计算得到权矢量；根据权矢量对数据矩阵的杂波抑制计算得到多普勒通道输出量，能够有效提升单通道调频连续波雷达对低速弱小目标的检测能力，与传统的方法相比，在完成动目标检测处理处理之后，对多帧处理结果进行联合处理，实现对地面慢速目标的检测，可以应用于现有的单通道调频连续波雷达。
可选地，作为本发明的一个实施例，所述协方差矩阵包括NK×NK维矩阵，所述对所述数据矩阵进行协方差计算，得到协方差矩阵的过程包括：
通过第二式对所述数据矩阵进行协方差计算，得到NK×NK维矩阵，所述第二式为：
R＝E[XXH]，
其中，E为求期望运算，H为矩阵转置，X为数据矩阵，R为NK×NK维矩阵。
应理解地，所述NK×NK维矩阵中，K为相参信号数目，N为MTD动目标检测处理个数。
上述实施例中，通过第二式对所述数据矩阵的协方差计算得到NK×NK维矩阵，为之后得到权矢量提供数据基础，能够有效提升单通道调频连续波雷达对低速弱小目标的检测能力，实现了对地面慢速目标的检测。
可选地，作为本发明的一个实施例，所述对所述MTD动目标检测处理个数进行二维导向矢量构造，得到二维导向矢量的过程包括：
通过第三式对所述MTD动目标检测处理个数进行二维导向矢量构造，得到二维导向矢量，所述第三式为：
Figure BDA0002503891190000091
/>
其中，Ss＝1,0...0H，
Figure BDA0002503891190000092
其中，S为二维导向矢量，N为MTD动目标检测处理个数，H为矩阵转置，ωt为经过MTD动目标检测处理后各多普勒多通道对应的相位，Ss为空间导向适量，St为时间导向矢量，e为自认对数。
上述实施例中，通过第三式对所述MTD动目标检测处理个数的二维导向矢量构造得到二维导向矢量，为之后得到权矢量提供数据支持，能够有效提升单通道调频连续波雷达对低速弱小目标的检测能力，实现了对地面慢速目标的检测。
可选地，作为本发明的一个实施例，所述根据所述协方差矩阵对所述二维导向矢量进行权矢量计算，得到权矢量的过程包括：
通过第四式对所述NK×NK维矩阵和所述二维导向矢量进行权矢量计算，得到权矢量，所述第四式为：
Wopt＝μR-1S，
其中，μ＝1/SHR-1S，
其中，H为矩阵转置，R为NK×NK维矩阵，S为二维导向矢量，Wopt为权矢量。
上述实施例中，通过第四式对NK×NK维矩阵和二维导向矢量的权矢量计算得到权矢量，能够得到广义的维纳最优化匹配滤波器，与传统的方法相比，在完成动目标检测处理处理之后，对多帧处理结果进行联合处理，实现对地面慢速目标的检测，可以应用于现有的单通道调频连续波雷达。
可选地，作为本发明的一个实施例，所述根据所述权矢量对所述数据矩阵进行杂波抑制计算，得到多普勒通道输出量的过程包括：
通过第五式对所述权矢量和所述数据矩阵进行杂波抑制计算，得到多普勒通道输出量，所述第五式为；
Yk＝WH optX，
其中，Yk为第K个多普勒通道输出量，X为数据矩阵，WH opt为权矢量Wopt的转置。
上述实施例中，通过第五式对权矢量和数据矩阵的杂波抑制计算得到多普勒通道输出量，能够有效提升单通道调频连续波雷达对低速弱小目标的检测能力，与传统的方法相比，在完成动目标检测处理处理之后，对多帧处理结果进行联合处理，实现对地面慢速目标的检测，可以应用于现有的单通道调频连续波雷达。
可选地，作为本发明的一个实施例，所述对多个所述多普勒通道输出量进行排列计算，得到两维矩阵的过程包括：
通过第六式对多个所述多普勒通道输出量Yk进行排列计算，得到两维矩阵Y，所述第六式为：
Y＝[Y1,Y2,,Y3,,…,Yk,]，
其中，Y为两维矩阵，Yk为第K个多普勒通道输出量。
上述实施例中，通过第六式对多个多普勒通道输出量的排列计算得到两维矩阵，提高了单通道MTD目标检测性能，能够有效提升单通道调频连续波雷达对低速弱小目标的检测能力，与传统的方法相比，在完成动目标检测处理处理之后，对多帧处理结果进行联合处理，实现对地面慢速目标的检测，可以应用于现有的单通道调频连续波雷达。
图3为本发明一实施例提供的雷达自适应目标检测装置的模块框图。
可选地，作为本发明的另一个实施例，如图3所示，一种雷达自适应目标检测装置，包括：
两维数据矩阵处理模块，用于从雷达中获得雷达回波中频数据，并对所述雷达回波中频数据进行距离维FFT快速傅里叶变换处理，得到距离多普勒两维数据矩阵；
距离门数目处理模块，用于从雷达中获得相参数据，并对所述相参数据进行FFT快速傅里叶变换处理，得到距离门数目；
数据排列计算模块，用于根据所述距离多普勒两维数据矩阵对所述距离门数目和所述相参数据进行数据排列计算，得到数据矩阵；
联合检测处理模块，用于根据所述数据矩阵分别对所述相参数据进行检测处理，得到多个多普勒通道输出量；
目标检测结果获得模块，用于对多个所述多普勒通道输出量进行排列计算，得到两维矩阵，并对所述两维矩阵进行目标检测，得到目标检测结果。
可选地，本发明的另一个实施例提供一种雷达自适应目标检测装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，当所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的雷达自适应目标检测方法。该装置可为计算机等装置。
可选地，本发明的另一个实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的雷达自适应目标检测方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。用于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种雷达自适应目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
从雷达中获得雷达回波中频数据，并对所述雷达回波中频数据进行距离维FFT快速傅里叶变换处理，得到距离多普勒两维数据矩阵；
从雷达中获得相参数据，并对所述相参数据进行FFT快速傅里叶变换处理，得到距离门数目；
根据所述距离多普勒两维数据矩阵对所述距离门数目和所述相参数据进行数据排列计算，得到数据矩阵；
根据所述数据矩阵分别对所述相参数据进行检测处理，得到多个多普勒通道输出量；
对多个所述多普勒通道输出量进行排列计算，得到两维矩阵，并对所述两维矩阵进行目标检测，得到目标检测结果；
所述根据所述距离多普勒两维数据矩阵对所述距离门数目和所述相参数据进行数据排列计算，得到数据矩阵的过程包括：
从所述相参数据中获得相参信号数目和MTD动目标检测处理个数；
通过第一式对所述距离多普勒两维数据矩阵、所述距离门数目、所述相参信号数目和所述MTD动目标检测处理个数进行数据排列计算，得到数据矩阵，所述第一式为：
X(NK，R’)＝[Z1(K,R’),Z2(K,R’),Z3(K,R’),…,ZN
(K,R’)，
其中，ZN(K,R’)为第N个距离多普勒两维数据矩阵，R’为距离门数目，X(NK，R’)为数据矩阵,K为相参信号数目，N为MTD动目标检测处理个数；
所述根据所述数据矩阵分别对所述相参数据进行检测处理，得到多个多普勒通道输出量的过程包括：
根据所述数据矩阵依次对所述相参信号数目进行检测处理，得到多个多普勒通道输出量；
所述根据所述数据矩阵依次对所述相参信号数目进行检测处理，得到多个多普勒通道输出量的过程包括：
对所述数据矩阵进行协方差计算，得到协方差矩阵；
对所述MTD动目标检测处理个数进行二维导向矢量构造，得到二维导向矢量；
根据所述协方差矩阵对所述二维导向矢量进行权矢量计算，得到权矢量；
根据所述权矢量对所述数据矩阵进行杂波抑制计算，得到多普勒通道输出量；
所述根据所述权矢量对所述数据矩阵进行杂波抑制计算，得到多普勒通道输出量的过程包括：
通过第五式对所述权矢量和所述数据矩阵进行杂波抑制计算，得到多普勒通道输出量，所述第五式为；
Yk＝WH optX，
其中，Yk为第K个多普勒通道输出量，X为数据矩阵，WH opt为权矢量Wopt的转置；
所述对多个所述多普勒通道输出量进行排列计算，得到两维矩阵的过程包括：
通过第六式对多个所述多普勒通道输出量Yk进行排列计算，得到两维矩阵Y，所述第六式为：
Y＝[Y1,Y2,Y3,…,Yk]，
其中，Y为两维矩阵，Yk为第K个多普勒通道输出量。
2.根据权利要求1所述的雷达自适应目标检测方法，其特征在于，所述协方差矩阵包括NK×NK维矩阵，所述对所述数据矩阵进行协方差计算，得到协方差矩阵的过程包括：
通过第二式对所述数据矩阵进行协方差计算，得到NK×NK维矩阵，所述第二式为：
R＝E[XXH]，
其中，E为求期望运算，H为矩阵转置，X为数据矩阵，R为NK×NK维矩阵。
3.根据权利要求1所述的雷达自适应目标检测方法，其特征在于，所述对所述MTD动目标检测处理个数进行二维导向矢量构造，得到二维导向矢量的过程包括：
通过第三式对所述MTD动目标检测处理个数进行二维导向矢量构造，得到二维导向矢量，所述第三式为：
Figure FDA0004034918390000031
其中，Ss＝[1,0...0]H，
Figure FDA0004034918390000032
其中，S为二维导向矢量，N为MTD动目标检测处理个数，H为矩阵转置，ωt为经过MTD动目标检测处理后各多普勒多通道对应的相位，Ss为空间导向适量，St为时间导向矢量，e为自然对数。
4.根据权利要求1或2所述的雷达自适应目标检测方法，其特征在于，所述根据所述协方差矩阵对所述二维导向矢量进行权矢量计算，得到权矢量的过程包括：
通过第四式对NK×NK维矩阵和所述二维导向矢量进行权矢量计算，得到权矢量，所述第四式为：
Wopt＝μR-1S，
其中，μ＝1/SHR-1S，
其中，H为矩阵转置，R为NK×NK维矩阵，S为二维导向矢量，Wopt为权矢量。
5.一种雷达自适应目标检测装置，其特征在于，包括：
两维数据矩阵处理模块，用于从雷达中获得雷达回波中频数据，并对所述雷达回波中频数据进行距离维FFT快速傅里叶变换处理，得到距离多普勒两维数据矩阵；
距离门数目处理模块，用于从雷达中获得相参数据，并对所述相参数据进行FFT快速傅里叶变换处理，得到距离门数目；
数据排列计算模块，用于根据所述距离多普勒两维数据矩阵对所述距离门数目和所述相参数据进行数据排列计算，得到数据矩阵；
联合检测处理模块，用于根据所述数据矩阵分别对所述相参数据进行检测处理，得到多个多普勒通道输出量；
目标检测结果获得模块，用于对多个所述多普勒通道输出量进行排列计算，得到两维矩阵，并对所述两维矩阵进行目标检测，得到目标检测结果；
所述数据排列计算模块具体用于：
从所述相参数据中获得相参信号数目和MTD动目标检测处理个数；
通过第一式对所述距离多普勒两维数据矩阵、所述距离门数目、所述相参信号数目和所述MTD动目标检测处理个数进行数据排列计算，得到数据矩阵，所述第一式为：
X(NK，R’)＝[Z1(K,R’),Z2(K,R’),Z3(K,R’),…,ZN
(K,R’)，
其中，ZN(K,R’)为第N个距离多普勒两维数据矩阵，R’为距离门数目，X(NK，R’)为数据矩阵,K为相参信号数目，N为MTD动目标检测处理个数；
所述联合检测处理模块具体用于：
根据所述数据矩阵依次对所述相参信号数目进行检测处理，得到多个多普勒通道输出量；
所述联合检测处理模块具体用于：
对所述数据矩阵进行协方差计算，得到协方差矩阵；
对所述MTD动目标检测处理个数进行二维导向矢量构造，得到二维导向矢量；
根据所述协方差矩阵对所述二维导向矢量进行权矢量计算，得到权矢量；
根据所述权矢量对所述数据矩阵进行杂波抑制计算，得到多普勒通道输出量；
所述联合检测处理模块具体用于：
通过第五式对所述权矢量和所述数据矩阵进行杂波抑制计算，得到多普勒通道输出量，所述第五式为；
Yk＝WH optX，
其中，Yk为第K个多普勒通道输出量，X为数据矩阵，WH opt为权矢量Wopt的转置；
所述目标检测结果获得模块具体用于：
通过第六式对多个所述多普勒通道输出量Yk进行排列计算，得到两维矩阵Y，所述第六式为：
Y＝[Y1,Y2,Y3,…,Yk]，
其中，Y为两维矩阵，Yk为第K个多普勒通道输出量。
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Assignor: GUILIN CHANGHAI DEVELOPMENT Co.,Ltd.

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