CN116165619A - 一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法 - Google Patents

一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法 Download PDF

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CN116165619A CN202211167996.6A CN202211167996A CN116165619A CN 116165619 A CN116165619 A CN 116165619A CN 202211167996 A CN202211167996 A CN 202211167996A CN 116165619 A CN116165619 A CN 116165619A
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计一飞
张永胜
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金光虎
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Abstract

本发明公开了雷达信号处理技术领域的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法。该高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法包括以下步骤：对高机动目标的雷达回波进行脉冲压缩、邻域互相关处理并提取自相关项；设计感知矩阵，利用贝叶斯压缩感知算法重构稀疏信号提取目标高阶运动参数；进行高阶相位补偿，校正线性相位，获取相参积累并进行CFAR检测；对目标高阶运动参数数目进行判断，完成相参积累检测并输出检测结果。该高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法估计精度高，计算复杂度低，且能够有效适用于单目标和多目标场景。

Description

一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法
技术领域
本发明涉及雷达信号处理技术领域，具体地，涉及一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法。
背景技术
近年来，随着航空技术的快速发展，对高威胁性的高机动目标的探测已逐渐成为雷达探测领域的重要挑战，目前，已知的具有高威胁性的高机动目标包括先进喷气式战斗机、超音速滑翔弹和临近空间高超音速飞行器以及各种战术巡航导弹等，通常来说，相参积累可以提高高机动目标的回波信噪比，是实现更好的检测跟踪性能的最有效方式，然而，对于高机动目标(这里定义为具有速度、加速度和加加速度的运动目标)，其具体有以下方面的特点：一方面其运动轨迹是一个复杂高阶函数，距离包络难以有效提取；另一方面，高机动目标的回波包含高阶运动相位，需要对其加速度和加加速度等运动参数进行有效估计以实现相位补偿和相参积累。
目前，现有的高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法主要分为两类：一类是以广义Radon傅里叶变换(Generalized Radon Fourier Transform，GRFT)为代表的检测方法，该类检测方法通过多维遍历搜索实现对高机动目标运动参数的准确补偿，然而该类检测方法存在的主要问题是计算复杂度高、计算耗时过长，且存在模糊旁瓣的干扰，在多目标场景难以进行有效工作；另一类检测方法是基于吕分布(Lv’s distribution，LVD)或分数阶傅里叶变换的时频分析类方法，该类检测方法的估计精度由于受时频分辨率的限制，难以有效提高参数估计精度，此外，该类检测方法在多目标场景下容易受到交叉项的影响，难以准确提取多目标的运动参数；两类运动参数估计和相参积累检测方法均存在不足和弊端等技术问题，上述技术问题使得高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法仍然存在较大的改进空间，因此，亟需设计一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，解决现有技术中Radon傅里叶变换检查方法和吕分布或分数阶傅里叶变换的时频分析类检测方法存在的计算复杂度高、估计精度低、不适用于多目标场景等技术问题，估计精度高，计算复杂度低，且能够有效适用于单目标和多目标场景。
为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：
作为本发明的一个方面，提供了一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，包括以下步骤：
S1.对高机动目标的雷达回波进行脉冲压缩、邻域互相关处理并提取自相关项；
S2.设计感知矩阵，利用贝叶斯压缩感知算法重构稀疏信号提取目标高阶运动参数；
S3.进行高阶相位补偿，校正线性相位，获取相参积累并进行CFAR检测；
S4.对目标高阶运动参数数目进行判断，完成相参积累检测并输出检测结果。
作为本发明上述方面的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其中S1包括以下步骤：
S11.对高机动目标的雷达回波Sr(τ′，tm)进行脉冲压缩，得到脉压后回波Src(τ′，tm)；
S12.对相参处理时间内的回波数据做邻域互相关处理，得到二维数据χ(τ′，tm)；
S13.通过非相参积累，从χ(τ′，tm)中提取自相关项作为稀疏重构过程的观测信号。
作为本发明上述方面的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其中S11中的高机动目标的雷达回波Sr(τ′，tm)具体如下：
Figure SMS_1
其中ξ0，l表示第l个目标的传播系数，λ0＝c/fc表示波长，c表示光速；
所述S11中的脉压后回波Src(τ′，tm)的表达式如下：
Figure SMS_2
其中，B表示发射波形的带宽，ξ1，l表示第l个目标脉冲压缩后的复系数。
作为本发明上述方面的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其中S12中的二维数据χ(τ′，tm)的表达式如下：
Figure SMS_3
其中χself(τ′，tm)表示自相关项，χcross(τ′，tm)表示互相关项；
自相关项的表达式如下：
Figure SMS_4
自相关项的各阶系数的表达式如下：
Figure SMS_5
Figure SMS_6
Figure SMS_7
A3，l＝3a3，lTr；
互相关项χcross(τ′，tm)的表达式如下：
Figure SMS_8
互相关项的各阶系数表达式如下：
Figure SMS_9
Figure SMS_10
Figure SMS_11
Figure SMS_12
Figure SMS_13
作为本发明上述方面的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其中S13包括以下步骤：
S131.将χ(τ′，tm)取绝对值并沿慢时间做非相参积累，其表达式如下：
Figure SMS_14
S132.选择u(τ′)中绝对值最大的坐标值τ′0，即为自相关项χself(τ′，tm)的距离包络的峰值位置坐标；
S133.从χself(τ′，tm)中提取τ′0坐标所对应的慢时间数据y(tm)＝χself(τ′＝τ0，tm)，作为稀疏重构过程中的观测信号。
作为本发明上述方面的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其中S2包括以下步骤：
S21.设计构造稀疏重构的感知矩阵Φ；
S22.基于感知矩阵Φ和观测信号y(tm)，代入压缩感知信号模型y＝Φx，利用贝叶斯压缩感知算法重构得到一维稀疏信号矢量x∈￡PQ×1；
S23.将一维稀疏信号矢量x∈￡PQ×1转换至二维矩阵X∈￡P×Q，其中矩阵X中的元素满足
[X]p′，q′＝xq′+p′Q；
S24.从二维矩阵X∈￡P×Q中估计出L个峰值的位置坐标，表示为
Figure SMS_15
根据峰值位置得到L个目标的加速度和加加速度的估计值，分别为
Figure SMS_16
Figure SMS_17
/>
输出L个目标的运动参数估计结果
Figure SMS_18
并初始化l＝1。
作为本发明上述方面的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其中S21包括以下步骤：
S211.定义代表加速度参数范围的集合和加加速度参数范围的集合；
加速度参数范围的集合
Figure SMS_19
加加速度参数范围的集合
Figure SMS_20
其中，P、Q分别表示加速度和加加速度参数集合中的元素个数，Δa2和Δa3分别表示加速度和加加速度参数的搜索步长；
S212.根据参数搜索集合Ξ2，Ξ3来设计稀疏重构的感知矩阵Φ∈￡M×PQ；
S213.构造感知矩阵Φ＝(UT e WT)T，其中的元素[Φ]m，q′+p′Q可以表示为
Figure SMS_21
其中，定义两个矩阵U∈￡M×P和矩阵W∈￡M×Q，其元素分别表示如下：
Figure SMS_22
Figure SMS_23
作为本发明上述方面的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其中S3包括以下步骤：
S31.根据估计出的加速度和加加速度构造频域补偿相位，在脉冲-距离频域对雷达回波src(f，tm)做相位补偿；
S32.对相位补偿后频域回波信号利用Keystone算法校正剩余的线性运动相位，并通过方位向傅里叶变换在“距离时域-方位频域”得到相参积累结果，并做CFAR检测。
作为本发明上述方面的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其中S31中高机动目标脉压回波的脉冲-距离频域的表达式如下：
Figure SMS_24
利用第l个目标的运动参数估计值
Figure SMS_25
构造补偿函数hl(f，tm)，其表达式如下：/>
Figure SMS_26
补偿后的信号表达式为s′rc(f，tm)＝src(f，im)·hl(f，tm)。
作为本发明上述方面的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其中S4包括以下步骤：
S41.若满足l＜L，则令l＝l+1，对下一个目标继续重复S3步骤；
S42.若不满足l＜L，直接输出对所有目标的检测结果。
采用上述技术方案，本发明具有以下优点：
本发明提供了一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，利用邻域互相关处理实现了对高机动目标包络距离徙动的校正，不需要高维参数搜索，计算复杂度低、计算效率高；此外，本发明利用贝叶斯压缩感知方法通过稀疏时频表示有效提高了对高机动目标运动参数估计的精度，同时稀疏重构方法不受交叉项影响，在多目标场景下仍可以保持良好的估计性能；综上所述，本发明显著改进了现有高机动目标相参积累检测与运动参数估计技术，可以广泛应用于对空搜索、空间监视等雷达应用中，能够有效适用于高机动目标的运动参数估计和相参积累，可以有效适应单目标和多目标场景，在雷达空间监视和雷达目标检测等实用领域中具有重大应用前景。
附图说明
图1为本发明高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法的流程图；
图2为本发明单个高机动目标的回波和邻域互相关处理的示意图；
图3为本发明与现有技术在单目标场景下的运动参数估计性能对比图；
图4是本发明与现有技术在单目标场景下的相参积累检测概率对比图；
图5是本发明与现有技术在多目标场景下的运动参数估计性能对比图；
图6是本发明在多目标场景下实现超分辨的效果图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明的技术方案进行具体描述，需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
假设一个单发单收雷达，其发射信号为线性调频(LFM)波形，其发射信号表达式如下：
Figure SMS_27
其中：fc表示载频，τ表示快时间，tm＝mTr，m＝1，2，...，M表示慢时间，即方位时间，
Tr表示脉冲重复时间，M表示相参积累脉冲数，Tp表示脉冲宽度，μ表示LFM波形的调频率，
Figure SMS_28
表示窗函数。
假设观测域内共有L个高机动目标，其随慢时间变化的运动轨迹建模为
Figure SMS_29
其中r0，l表示雷达平台与目标之间的初始距离，a1，l，a2，l，a3，l分别表示目标的径向速度、加速度和加加速度。
L个高机动目标的回波经下采样后可表示为
Figure SMS_30
其中，ξ0，l表示第l个目标的传播系数，λ0＝c/fc表示波长，c表示光速。
脉压后的接收信号可表示为
Figure SMS_31
其中，B表示发射波形的带宽，ξ1，l表示第l个目标脉压后的复系数。
如上式所示，高机动目标的距离包络和慢时间相位都是沿慢时间变化的三阶多项式函数，这为从二维雷达回波中提取高机动目标的距离包络和相位以实现相参积累和参数估计增加了难度。
声明在下文中使用的数学符号的特殊含义：加粗的小写字母，例如x，表示矢量，加粗的大写字母，例如X，表示矩阵，xn表示矢量x的第n个元素，[X]m，n表示矩阵X的第m行，n列的元素。
根据上述信号模型，一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，具体包括以下步骤如图1所示：
S1.对高机动目标的雷达回波进行脉冲压缩、邻域互相关处理(ACCF)并提取自相关项；
S1具体包括以下步骤：
S11.对高机动目标的雷达回波Sr(τ′tm)进行脉冲压缩，得到脉压后回波Src(τ′，tm)；
S11中脉压后的回波Src(τ′，tm)表达式如下：
Figure SMS_32
S12.对相参处理时间内的回波数据做邻域互相关处理，得到二维数据χ(τ′，tm)；
为了从二维回波数据中提取高机动目标的距离包络，对相参处理时间内的多脉冲回波数据做邻域互相关处理(adjacent croSS correlation function，ACCF)，即对相邻两个脉冲做共轭卷积，其表达式如下：
Figure SMS_33
其中χself(τ′，tm)表示的自相关项，χcross(τ′，tm)表示互相关项。
自相关项的表达式为
Figure SMS_34
自相关项各阶系数的表达式如下：
Figure SMS_35
Figure SMS_36
Figure SMS_37
A3，l＝3a3，lTr；
互相关项χcross(τ′，tm)的表达式如下：
Figure SMS_38
互相关项各阶系数的表达式如下：
Figure SMS_39
Figure SMS_40
Figure SMS_41
Figure SMS_42
Figure SMS_43
对相参处理时间内高机动目标的脉压回波做ACCF处理后，自相关项的包络位于同一个距离单元，而互相关项包络仍存在距离徙动。即对于自相关项来说，高阶距离徙动被校正，因此接下来提取自相关项的包络进行相参积累和参数估计。
S13.通过非相参积累，从χ(τ′，tm)中提取自相关项作为稀疏重构过程的观测信号。
其中，S13包括以下步骤：
S131.将χ(τ′，tm)取绝对值并沿慢时间做非相参积累，其表达式如下：
Figure SMS_44
S132.选择u(τ′)中绝对值最大的坐标值τ′0，即为自相关项χself(τ′，tm)的距离包络的峰值位置坐标；
S133.从χself(τ′，tm)中提取τ′0坐标所对应的慢时间数据y(tm)＝χself(τ′＝τ0，tm)，作为稀疏重构过程中的观测信号。
S2.设计感知矩阵，利用贝叶斯压缩感知算法重构稀疏信号提取目标高阶运动参数；
S21.设计构造稀疏重构的感知矩阵Φ；
其中，S21具体包括以下步骤：
S211.根据目标可能的运动参数范围定义代表加速度参数范围的集合
Figure SMS_45
和代表加加速度参数范围的集合加加速度参数范围的集合/>
Figure SMS_46
其中，P、Q分别表示加速度和加加速度参数集合中的元素个数，Δa2和Δa3分别表示加速度和加加速度参数的搜索步长，即估计精度。
S212.根据参数搜索集合Ξ2，Ξ3来设计稀疏重构的感知矩阵Φ∈￡M×PQ，又被称为字典矩阵。
S213.构造感知矩阵Φ＝(UTeWT)T，其中的元素[Φ]m，q′+p′Q可以表示为
Figure SMS_47
其中，定义两个矩阵U∈￡M×P和矩阵W∈￡M×Q，其元素分别表示如下：
Figure SMS_48
Figure SMS_49
S22.基于感知矩阵Φ和步骤S133中的观测信号y(tm)，代入压缩感知信号模型y＝Φx，利用贝叶斯压缩感知算法(Bayesian compressive sensing，BCS)重构得到一维稀疏信号矢量x∈￡PQ×1；
S23.将重构得到的一维稀疏信号矢量x∈￡PQ×1转换至二维矩阵X∈￡P×Q，其中矩阵X中的元素满足
[X]p′，q′＝xq′+p′Q；
S24.从二维矩阵X∈￡P×Q中估计出L个峰值的位置坐标，表示为
Figure SMS_50
根据峰值位置得到L个目标的加速度和加加速度的估计值，分别为：
Figure SMS_51
/>
Figure SMS_52
输出L个目标的运动参数估计结果
Figure SMS_53
并初始化l＝1。
S3.进行高阶相位补偿，校正线性相位，获取相参积累并进行CFAR检测；
其中S3包括以下步骤：
S31.根据步骤S24中估计出的加速度和加加速度构造频域补偿相位，在脉冲-距离频域对雷达回波src(f，tm)做相位补偿；
其中S31中高机动目标脉压回波的脉冲-距离频域的表达式如下：
Figure SMS_54
利用第l个目标的运动参数估计值
Figure SMS_55
构造补偿函数hl(f，tm)，其表达式如下：
Figure SMS_56
补偿后的信号表达式为s′rc(f，tm)＝src(f，tm)·hl(f，tm)。
S32.针对高阶运动相位补偿后频域回波信号s′rc(f，tm)，利用Keystone算法进一步校正剩余的线性运动相位，并通过方位向傅里叶变换在“距离时域-方位频域”得到最终的相参积累结果，并做CFAR检测。
S4.对目标高阶运动参数数目进行判断，完成相参积累检测并输出检测结果。
其中S4包括以下步骤：
S41.判断l＜L是否满足，若满足则令l＝l+1并返回S3步骤对下一个目标进行相参积累检测；
S42.若不满足l＜L，直接输出对所有目标的检测结果。
下面通过实验仿真的实施例对本发明作进一步说明，假设在单目标场景下的系统参数和目标参数如下表1所示：
表1本实例仿真系统参数及目标参数
系统参数 数值(单位) 目标参数 数值(单位)
中心频率fc 10GHz 初始距离r0 100km
带宽B 10MHz 速度a1 1000m/s
脉冲宽度Tp 20μs 加速度a2 52m/s2
脉冲重复间隔Tr 1.82ms 加加速度a3 18m/s3
脉冲重复频率fp 550Hz 脉压后信噪比 5dB
相参脉冲数M 513
在单目标场景下设置的系统参数和高机动目标的运动参数具体如表1所示，并利用上述参数进行仿真得到高机动目标的脉压回波具体如图2(a)所示，从图2(a)可以看出目标的距离包络发生了明显的距离徙动；对脉压后的高机动目标回波做ACCF处理，得到了图2(b)所示的处理结果，进一步利用本发明步骤S13中通过非相参积累，从二维数据中提取自相关项作为稀疏重构过程的观测信号得到如图2(c)所示一维非相参积累结果，从图2(c)中可以看出，自相关项包络所在距离单元编号为680。
从该位置提取ACCF自相关项的包络数据，利用现有方法和本发明所提方法对高机动目标的运动参数进行估计，得到如图3所示的估计结果：
图3(a)为利用RFT方法得到的估计结果，从图3(a)中可以看出，对于高机动目标，RFT方法无法有效估计出目标运动参数；图3(b)为利用GRFT方法得到的估计结果，从图3(b)中可以看出该方法虽然可以通过最大峰值的位置估计出高机动目标的运动参数，但是该方法计算复杂度高，耗时长，计算用时达到84.65s，且估计结果中存在明显的模糊旁瓣；图3(c)为利用循环ACCF方法得到的估计结果，从图3(c)中可以看出，该方法在脉压后5dB信噪比条件下无法有效估计目标高阶运动参数；图3(d)为利用ACCF-LVD方法得到的估计结果，从图3(d)中可以看出，该方法可以通过峰值位置估计出高机动目标的运动参数；图3(e)为利用本发明方法估计得到的高机动目标的运动参数；图3(f)为利用本发明方法得到的运动参数估计值对回波数据补偿后得到的相参积累结果，从图3(f)可以定性的看出本发明方法得到的相参积累结果具有比图3(d)中ACCF-LVD方法更窄的主瓣宽度。
在不同信噪比条件下对上述算法进行定量化分析，定量化分析结果具体如图4所示，其中本发明方法用ACCF-BCS表示，从图4可以看出本发明方法相比于循环ACCF、ACCF-LVD和RFT方法具有明显的信噪比优势，在脉压后0dB至5dB的低信噪比环境下，比ACCF-LVD方法具有5dB左右的信噪比提升；相比于GRFT方法，本发明方法具有明显的计算效率优势，在相同硬件条件下，本发明方法用时仅为0.41s，远远小于GRFT方法(用时84.56s)。
下面通过多目标场景实施例对本发明作进一步说明，多目标场景下的目标运动参数具体如下表2所示，信噪比设置为脉压后5dB。
表2多目标场景仿真系统参数及目标参数
Figure SMS_57
图5为多目标场景下的脉压回波和运动参数估计结果，其中图5(a)为多个高机动目标的脉压回波；图5(b)为利用GRFT方法估计得到的目标运动参数，从图5(b)中可以看出，该结果只表现出了一个目标和该目标对应的盲速旁瓣，这是因为受盲速旁瓣的影响，GRFT方法无法在多目标场景下将不同目标与每个目标对应的盲速旁瓣进行有效的区分，因此，无法有效适应多目标场景；图5(c)和图5(d)分别为利用ACCF-LVD方法得到的多目标运动参数估计结果的三维显示和二维显示，从图5(c)和图5(d)可以看出，ACCF-LVD方法受到传统时频变换交叉项的影响，无法有效地估计出多目标的运动参数。
表3本实例仿真系统参数及目标参数
Figure SMS_58
Figure SMS_59
为了验证本发明方法具有更高的估计分辨率，设置如表3所示的高机动目标运动参数。图6(a)和图6(b)分别为利用ACCF-LVD方法得到的多目标运动参数估计结果的三维显示和二维显示，从图中可以看出该方法无法有效区分这两个高机动目标，在估计结果中只有一个峰值。图6(c)和图6(d)分别为本发明高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法得到的多目标运动参数估计结果的三维显示和二维显示，从图6(c)和图6(d)可以看出，本发明的检测方法突破了传统时频分辨率的限制，有效估计出了两个不同的高机动目标。
综上所述，本发明所示的高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，相比于传统的GRFT方法，具有更高的计算效率，且能有效适应多目标场景；此外，相比于传统的时频变换方法(ACCF-LVD和循环ACCF)具有更高的估计精度，显著提升了估计性能。
最后，需要指出的是，虽然本发明已参照当前的具体实施例来描述，但是本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，在不脱离本发明构思的前提下还可以作出各种等效的变化或替换，因此，只要在本发明的实质精神范围内对上述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。

Claims (10)

1.一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.对高机动目标的雷达回波进行脉冲压缩、邻域互相关处理并提取自相关项；
S2.设计感知矩阵，利用贝叶斯压缩感知算法重构稀疏信号提取目标高阶运动参数；
S3.进行高阶相位补偿，校正线性相位，获取相参积累并进行CFAR检测；
S4.对目标高阶运动参数数目进行判断，完成相参积累检测并输出检测结果。
2.根据权利要求1所述的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其特征在于，所述S1包括以下步骤：
S11.对高机动目标的雷达回波Sr(τ′，tm)进行脉冲压缩，得到脉压后回波Src(τ′，tm)；
S12.对相参处理时间内的回波数据做邻域互相关处理，得到二维数据χ(τ′，tm)；
S13.通过非相参积累，从χ(τ′，tm)中提取自相关项作为稀疏重构过程的观测信号。
3.根据权利要求2所述的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其特征在于，所述S11中的高机动目标的雷达回波Sr(τ′，tm)具体如下：
Figure QLYQS_1
其中ξ0,l表示第l个目标的传播系数，λ0＝c/fc表示波长，c表示光速；
所述S11中的脉压后回波Src(τ′，tm)的表达式如下：
Figure QLYQS_2
其中，B表示发射波形的带宽，ξ1,l表示第l个目标脉冲压缩后的复系数。
4.根据权利要求3所述的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其特征在于，所述S12中的二维数据χ(τ′，tm)的表达式如下：
Figure QLYQS_3
其中χself(τ′,tm)表示自相关项，χcross(τ′,tm)表示互相关项；
自相关项的表达式如下：
Figure QLYQS_4
自相关项的各阶系数的表达式如下：
Figure QLYQS_5
Figure QLYQS_6
Figure QLYQS_7
A3,l＝3a3,lTr；
互相关项χcross(τ′,tm)的表达式如下：
Figure QLYQS_8
互相关项的各阶系数表达式如下：
Figure QLYQS_9
Figure QLYQS_10
Figure QLYQS_11
Figure QLYQS_12
Figure QLYQS_13
5.根据权利要求4所述的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其特征在于，所述S13包括以下步骤：
S131.将χ(τ′，tm)取绝对值并沿慢时间做非相参积累，其表达式如下：
Figure QLYQS_14
S132.选择u(τ′)中绝对值最大的坐标值τ′0，即为自相关项χself(τ′,tm)的距离包络的峰值位置坐标；
S133.从χself(τ′,tm)中提取τ′0坐标所对应的慢时间数据y(tm)＝χself(τ′＝τ0,tm)，作为稀疏重构过程中的观测信号。
6.根据权利要求5所述的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：
S21.设计构造稀疏重构的感知矩阵Φ；
S22.基于感知矩阵Φ和观测信号y(tm)，代入压缩感知信号模型y＝Φx，利用贝叶斯压缩感知算法重构得到一维稀疏信号矢量
Figure QLYQS_15
S23.将一维稀疏信号矢量
Figure QLYQS_16
转换至二维矩阵/>
Figure QLYQS_17
其中矩阵X中的元素满足
[X]p′,q′＝xq′+p′Q；
S24.从二维矩阵
Figure QLYQS_18
中估计出L个峰值的位置坐标，表示为
Figure QLYQS_19
根据峰值位置得到L个目标的加速度和加加速度的估计值，分别为：
Figure QLYQS_20
Figure QLYQS_21
输出L个目标的运动参数估计结果
Figure QLYQS_22
并初始化l＝1。/>
7.根据权利要求6所述的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其特征在于，所述S21包括以下步骤：
S211.定义代表加速度参数范围的集合和加加速度参数范围的集合；
加速度参数范围的集合
Figure QLYQS_23
加加速度参数范围的集合
Figure QLYQS_24
其中，P、Q分别表示加速度和加加速度参数集合中的元素个数，Δa2和Δa3分别表示加速度和加加速度参数的搜索步长；
S212.根据参数搜索集合Ξ2,Ξ3来设计稀疏重构的感知矩阵
Figure QLYQS_25
S213.构造感知矩阵Φ＝(UTeWT)T，其中的元素[Φ]m,q′+p′Q可以表示为
Figure QLYQS_26
其中，定义两个矩阵
Figure QLYQS_27
和矩阵/>
Figure QLYQS_28
其元素分别表示如下：
Figure QLYQS_29
Figure QLYQS_30
8.根据权利要求7所述的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其特征在于，所述S3包括以下步骤：
S31.根据估计出的加速度和加加速度构造频域补偿相位，在脉冲-距离频域对雷达回波src(f,tm)做相位补偿；
S32.对相位补偿后频域回波信号利用Keystone算法校正剩余的线性运动相位，并通过方位向傅里叶变换在“距离时域-方位频域”得到相参积累结果，并做CFAR检测。
9.根据权利要求8所述的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其特征在于，所述S31中高机动目标脉压回波的脉冲-距离频域的表达式如下：
Figure QLYQS_31
利用第l个目标的运动参数估计值
Figure QLYQS_32
构造补偿函数hl(f,tm)，其表达式如下：
Figure QLYQS_33
补偿后的信号表达式为sr′c(f,tm)＝src(f,tm)·hl(f,tm)。
10.根据权利要求1所述的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法，其特征在于，所述S4包括以下步骤：
S41.若满足l＜L，则令l＝l+1，对下一个目标继续重复S3步骤；
S42.若不满足l＜L，直接输出对所有目标的检测结果。
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