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| 關於作者： |
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陈小龙，海军航空大学副教授，长期从事雷达弱小目标探测、智能信号处理等领域的研究工作。曾获国家自然科学基金优秀青年基金资助，已出版学术专著3部，其中1部获国家科学技术学术著作基金资助，参与制定中国电子学会标准1项。获省部级科技奖励5项。被评为中国电子学会优秀科技工作者，担任中国电子学会青工委委员、信号处理分会委员，《信号处理》《雷达学报》期刊优秀编委。
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目 录
第1章 雷达目标检测概述 1
1.1 雷达目标检测研究现状 1
1.1.1 雷达目标检测面临的难题 1
1.1.2 雷达目标统计检测 1
1.1.3 雷达目标特征检测 4
1.2 雷达动目标检测技术概述 5
1.2.1 经典动目标检测及杂波抑制方法 5
1.2.2 基于时频变换的动目标检测方法 6
1.2.3 动目标长时间积累检测方法 7
1.3 稀疏域动目标检测技术研究现状 9
1.3.1 稀疏表示技术研究概述及优势 9
1.3.2 稀疏域杂波特性分析及抑制 11
1.3.3 基于稀疏分解的动目标检测方法 12
1.3.4 稀疏时频分布技术 13
1.3.5 基于稀疏傅里叶变换的雷达动目标检测 15
参考文献 16
第2章 稀疏表示和雷达回波稀疏特性 23
2.1 稀疏表示基本原理 23
2.1.1 稀疏逼近与稀疏表示 23
2.1.2 常用的稀疏分解算法 24
2.2 目标时频分布（TFD）及稀疏性分析 27
2.2.1 目标信号稀疏特性的TFD分析方法 28
2.2.2 稀疏分解与时频分析 30
2.3 动目标时频分布模型 31
2.4 动目标雷达回波稀疏性分析 32
2.4.1 C波段雷达海上动目标实测数据稀疏性分析 32
2.4.2 S波段雷达海上动目标实测数据稀疏性分析 35
参考文献 38
第3章 基于稀疏优化的稀疏时频分析雷达目标检测方法 40
3.1 基于形态成分分析的杂波抑制和动目标检测方法 41
3.1.1 动目标信号的稀疏表示及形态成分分析 41
3.1.2 稀疏域杂波抑制与动目标检测方法 43
3.1.3 仿真与实测数据处理结果 46
3.2 短时稀疏分数阶表示域（ST-SFRRD）理论模型 52
3.3 ST-SFRRD动目标检测方法 53
3.4 实测数据验证与分析 55
参考文献 59
第4章 基于SFT的稀疏分数阶表示域动目标检测方法 61
4.1 SFT算法基础 61
4.1.1 稀疏信号的定义 61
4.1.2 SFT算法的实现原理 62
4.2 SFT算法流程 64
4.3 基于SFT的SFRFT动目标检测方法 65
4.3.1 SFRFT的定义及原理 65
4.3.2 基于SFRFT的动目标检测流程 66
4.3.3 实验验证与分析 67
4.4 基于SFT的SFRAF动目标检测方法 69
4.4.1 SFRAF的定义及原理 69
4.4.2 SFRAF算法的性能分析 72
4.4.3 基于SFRAF的动目标检测流程 75
4.4.4 实验验证与分析 76
参考文献 79
第5章 基于自适应双门限SFT的雷达动目标检测方法 81
5.1 信号模型 82
5.2 稳健SFT（RSFT）算法原理及不足 82
5.2.1 RSFT原理 82
5.2.2 基于SFT和RSFT动目标检测的问题 83
5.2.3 仿真对比分析 84
5.3 ADT-SFT算法原理 87
5.4 基于ADT-SFT的动目标检测 89
5.5 实验验证与分析 91
5.5.1 仿真分析 91
5.5.2 实测数据处理 92
5.5.3 检测性能分析 98
5.5.4 算法复杂度分析 99
参考文献 100
第6章 稀疏分数阶表示域杂波抑制和动目标检测 102
6.1 RSFRFT雷达动目标检测算法 102
6.1.1 RSFRFT原理 103
6.1.2 杂波背景下RSFRFT动目标检测方法 105
6.1.3 实验验证与分析 106
6.2 SFRAF自适应杂波抑制和动目标检测算法 113
6.2.1 变换域自适应滤波算法原理 114
6.2.2 SFRAF域自适应滤波算法 115
6.2.3 SFRAF域杂波抑制和动目标检测方法 116
6.2.4 实验验证与分析 117
参考文献 128
第7章 稀疏长时间相参积累动目标检测方法 129
7.1 雷达长时间积累概念与内涵 130
7.1.1 正交波形MIMO雷达观测模型 130
7.1.2 长时间观测目标回波模型 131
7.1.3 检测前跟踪（TBD）长时间积累 137
7.1.4 先检测后跟踪（DBT）长时间积累 137
7.1.5 常见长时间积累处理方法 138
7.2 Radon高阶相位变换长时间相参积累动目标检测 140
7.2.1 Radon-FRFT长时间相参积累 141
7.2.2 相位差分Radon-Lv分布长时间相参积累 146
7.2.3 LTCI算法的局限和不足 157
7.3 Radon稀疏变换LTCI动目标检测 157
7.3.1 Radon稀疏变换长时间相参积累 157
7.3.2 稳健稀疏长时间相参积累 158
7.4 降维解耦非参数搜索LTCI动目标检测 163
7.4.1 非均匀采样尺度变换LTCI动目标检测 163
7.4.2 时间反转二阶KT变换SLTCI动目标检测 165
7.5 LTCI域目标与杂波特征差异虚警点剔除技术 178
7.5.1 同一单元杂波与动目标变换域能量聚集性 179
7.5.2 跨距离单元杂波与动目标LTCI域能量聚集性 180
参考文献 185
第8章 基于稀疏表示的阵列雷达空距频聚焦处理 189
8.1 频控阵MIMO雷达原理 190
8.1.1 频控阵MIMO雷达阵列结构设计及波束形成 190
8.1.2 频控阵MIMO雷达距离－角度联合参数估计 191
8.2 频控阵雷达空距频聚焦（SRDF）理论与方法 192
8.2.1 SRDF处理架构 192
8.2.2 基于稀疏表示的SRDF处理流程 193
8.3 仿真与分析 197
8.3.1 噪声背景下的仿真分析 197
8.3.2 杂波背景下的仿真分析 200
8.3.3 性能分析 202
参考文献 204
第9章 回顾与展望 207
9.1 内容回顾 207
9.2 研究展望 209
9.2.1 稀疏表示与新体制雷达信号处理 209
9.2.2 稀疏表示与高分辨成像 210
9.2.3 稀疏表示与深度学习 211
9.2.4 稀疏表示与目标识别 211
参考文献 212
附录A 雷达数据库与海杂波抑制 214
A.1 加拿大IPIX数据库 214
A.1.1 雷达探测环境 214
A.1.2 雷达参数 214
A.1.3 数据介绍 215
A.2 南非CSIR数据库 215
A.3 海军航空大学导航雷达数据库 217
A.4 稀疏域雷达海杂波抑制与目标检测 219
附录B 缩略语对照表 222
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| 內容試閱：
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前 言
雷达作为目标探测和监视领域的主要手段，在军事和民用领域都发挥着重要作用。然而，受复杂探测环境和目标复杂运动特性的影响，目标回波不同程度地表现出低可观测性。低可观测目标回波信杂比（SCR）低，且具有非平稳、非均匀特性，这增大了雷达探测的难度。此外，新体制雷达多采用数字化阵列技术，在提高信号采样质量的同时增加了数据量，对系统的实时处理性能提出了更高的要求。因此，迫切需要创新雷达探测技术，亟待发展高时频分辨率、大数据量、自适应以及适用于多分量信号分析的方法和手段。
本书在分析总结国内外主要工作的基础上，结合团队近五年的研究成果与工程实践经验，阐述稀疏变换理论雷达目标检测方法。团队在雷达目标检测领域已出版三本学术专著：第一本是《雷达目标检测与恒虚警处理》（清华大学出版社），全面介绍了近年来雷达目标检测领域的新技术和新进展，讨论如何自适应形成门限，实现恒虚警（CFAR）检测，目前已出版了第三版；第二本是《雷达目标检测的分形理论及应用》（电子工业出版社），主要通过非线性分形特征区分杂波和目标；第三本是《雷达目标检测分数域理论及应用》（科学出版社），该书获得2020年国家科学技术学术著作出版基金资助，主要从目标能量积累和信杂比改善的角度，介绍分数阶傅里叶变换（FRFT）抑制杂波和检测微动信号的方法与应用。本书则从精细化特征提取、大数据量高效处理等角度，介绍雷达目标检测的稀疏变换理论及应用，内容涵盖经典雷达动目标检测方法、稀疏表示、时频变换、分数阶傅里叶变换理论、稀疏傅里叶变换、长时间相参积累、杂波抑制、目标检测器设计等，结合稀疏表示和稀疏变换的优势，在稀疏域实现雷达回波的高分辨率、低复杂度时频表示，并进行目标检测和运动参数估计。书中部分方法已在导航雷达、机载对海搜索雷达、高分辨调频连续波雷达、探鸟雷达等系统中得到验证和应用。
全书分三部分，共9章，各章节的具体内容安排如下。
第一部分包括第1章～第3章，基于稀疏优化求解的稀疏变换理论，实现动目标高分辨时频表示。第1章对雷达动目标检测技术进行概述，介绍稀疏域动目标检测技术的研究现状，对其优势及存在的问题进行分析。第2章介绍稀疏表示的基本原理及常用的稀疏分解方法，并在时频分布模型的基础上采用实测数据分析雷达回波稀疏特性；第3章重点阐述短时稀疏分数阶表示域（ST-SFRRD）的理论模型及动目标检测方法。
第二部分包括第4章～第6章，基于稀疏傅里叶变换（SFT）的稀疏变换理论，实现杂波背景下动目标的快速CFAR检测。第4章重点介绍SFT的基本框架、快速实现方法，以及稀疏FRFT（SFRFT）和稀疏分数阶模糊函数（SFRAF）动目标检测器。第5章和第6章重点阐述稀疏变换杂波抑制和CFAR检测器设计方法，主要介绍自适应双门限SFT、稳健SFRFT、SFRAF自适应杂波抑制及动目标检测方法，实现强杂波背景中动目标的有效检测。
第三部分包括第7章～第9章，介绍新体制雷达稀疏变换长时间处理理论。第7章首先阐述雷达长时间积累的概念和模型，然后分别从参数搜索类长时间相参积累（LTCI）、稀疏变换LTCI、非参数搜索LTCI及杂波虚警点剔除等方面介绍稀疏LTCI动目标检测方法，实现跨距离和多普勒单元的动目标回波的快速积累和检测。第8章首先介绍基于稀疏表示的阵列雷达空距频聚焦处理方法。第 9 章介绍稀疏表示技术在雷达信号处理中的应用展望，主要包括稀疏表示与新体制雷达信号处理、高分辨成像、深度学习、目标识别等内容。
本书的出版得到了工业和信息产业科技与教育专著出版资金、国家自然科学基金、山东省自然科学基金、山东省重点研发计划等项目的支持。本书由陈小龙、关键、于晓涵、黄勇著，陈小龙统稿，薛永华、汪兴海、刘宁波、王国庆、赵志坚、丁昊、董云龙、张林、周伟、张海、苏宁远、陈宝欣、牟效乾、裴家正等参与了试验数据的采集与处理工作，在此向他们表示感谢。特别感谢何友院士、龙腾院士、廖桂生教授、陶然教授对我们的研究工作所给予的指导、关心和帮助，以及为本书提出的宝贵意见和建议。书中引用了一些作者的论著及研究成果，在此也向他们表示深深的感谢。
本书难以覆盖所有方面，书中若有不妥之处，恳请读者批评指正。
联系人：陈小龙；E-mail：cxlcxl1209@163.com。
2023年8月
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