基于循环自相关/平均幅度差函数的弹道目标微动周期估计

雷达微多普勒(m-D)是弹道目标的突出特征,为弹头识别提供了重要手段.然而,当弹道目标的微动伴随平动时,时频分布不再表现为正弦调制曲线,此时基于时频分布正弦假设的微多普勒特征提取方法可能失效.针对这一问题,提出了一种循环自相关函数(CACF)和循环平均幅度差函数(CAMDF)相结合的估计算法,来获取时频分布的循环系数矩阵和该矩阵的平均循环系数,从而估计出弹道目标的微动周期.该算法以时频分布的循环周期性代替正弦调制的周期性,不需要假设目标平动已被准确补偿,有效克服了传统微动周期估计方法的不足.理论推导论证了该算法的可行性,仿真实验验证了该算法的有效性和抗噪性.