基于对数Radon-Fourier变换的高速小目标检测与大气阻力效应补偿方法

针对高速小目标在复杂非线性运动及大气阻力影响下的检测难题，西北核技术研究所与国防科技大学团队提出了一种基于对数Radon-Fourier变换（LRFT）的创新算法。该研究通过建立目标运动状态的对数模型，解决了传统多项式模型无法精确补偿长积累时间内包络与相位迁移的问题，显著提升了信噪比（SNR）与主旁瓣比。仿真结果表明，LRFT在αv0TM超过阈值时，较传统RFT方法具有更优的积累增益与目标分辨能力，为高超音速小目标探测提供了新思路。

　　

在雷达探测领域，高速小目标的检测一直是技术难点。这类目标（如爆炸碎片或轻气枪弹丸）因体积小、速度高，其运动轨迹受大气阻力影响呈现复杂非线性特征，导致传统基于多项式模型的补偿方法（如Radon-Fourier变换RFT或Keystone变换KT）难以精确跟踪包络和相位迁移。尤其在长积累时间下，目标回波信号的信噪比（SNR）急剧下降，严重制约探测性能。西北核技术研究所与国防科技大学的Difeng Sun团队在《Digital Signal Processing》发表的研究，通过建立对数运动模型，提出了对数Radon-Fourier变换（LRFT）算法，为这一难题提供了突破性解决方案。

研究采用动态模拟生成目标距离-时间曲线，通过脉冲雷达回波信号仿真验证算法性能。关键技术包括：1）构建基于对数关系的运动模型以描述大气阻力效应；2）设计LRFT的遍历搜索与快速实现方法；3）理论分析谱峰位置与旁瓣特性。

动态运动模型建立
通过泰勒展开揭示传统多项式模型的局限性，提出以对数关系r(t)=r₀+(v₀/α)ln(1+αt)描述目标运动，其中α为衰减系数。该模型更贴合空气阻力导致的非线性减速过程，为后续相位补偿奠定基础。

LRFT算法实现
将传统RFT的线性速度搜索扩展为对数参数空间，通过匹配滤波实现包络对齐与相位校正。相比广义RFT（GRFT），LRFT在αv₀T_M>1时显著提升积累增益，主瓣幅度较旁瓣提高3dB以上。

旁瓣位置分析
脉冲雷达的周期性特性可能导致虚假谱峰。研究表明，LRFT通过精确匹配对数运动轨迹，可将旁瓣抑制在-25dB以下，有效降低误检率。

仿真验证
设定初始速度v₀=2000m/s、α=0.1的金属球目标，LRFT在T_M=2s时仍能保持清晰谱峰，而传统RFT因未考虑阻力效应已出现严重扩散。

该研究首次将目标动力学特性与相干积累技术深度融合，突破了传统多项式模型的阶次限制。LRFT不仅适用于高超音速目标探测，其对数建模思路还可推广至其他受非线性阻力影响的运动补偿场景。未来结合GPU并行计算，有望实现复杂环境下的实时处理，为下一代雷达系统提供核心算法支撑。