強(qiáng)海雜波背景下目標(biāo)信號(hào)的自適應(yīng)頻譜窗檢測(cè)

雷 浩,郭東敏，汪儀林，王學(xué)敏

(西安機(jī)電信息技術(shù)研究所，陜西 西安 710065)

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強(qiáng)海雜波背景下目標(biāo)信號(hào)的自適應(yīng)頻譜窗檢測(cè)

雷 浩,郭東敏，汪儀林，王學(xué)敏

(西安機(jī)電信息技術(shù)研究所，陜西 西安 710065)

針對(duì)通過(guò)頻譜加固定矩形窗的頻域?yàn)V波檢測(cè)導(dǎo)彈目標(biāo)信號(hào)的方法對(duì)強(qiáng)海雜波適應(yīng)性較差的問題，提出了強(qiáng)海雜波背景下導(dǎo)彈目標(biāo)信號(hào)的自適應(yīng)頻譜窗檢測(cè)方法。該方法在實(shí)時(shí)估計(jì)的海雜波上限截止頻率和理論上彈目最大交會(huì)速度的基礎(chǔ)上，構(gòu)建頻帶范圍及形狀適應(yīng)于當(dāng)前頻譜、具有一定自適應(yīng)性的頻譜窗來(lái)抑制強(qiáng)海雜波對(duì)提取導(dǎo)彈目標(biāo)譜峰信息的干擾。仿真表明，該方法能有效抑制強(qiáng)海雜波對(duì)提取導(dǎo)彈目標(biāo)信號(hào)譜峰信息的干擾，提高了系統(tǒng)在強(qiáng)海雜波背景下檢測(cè)導(dǎo)彈目標(biāo)的性能。

無(wú)線電引信；目標(biāo)檢測(cè)；海雜波背景；高速小目標(biāo)；頻譜觀察窗

0 引言

艦炮實(shí)現(xiàn)防空反導(dǎo)過(guò)程中，彈丸掠海飛行時(shí), 經(jīng)海面散射電磁波形成的海雜波[1]會(huì)進(jìn)入無(wú)線電引信的信號(hào)處理系統(tǒng)，干擾導(dǎo)彈目標(biāo)信號(hào)的檢測(cè)。反艦導(dǎo)彈的RCS(雷達(dá)散射截面)很小，當(dāng)無(wú)線電引信掠海飛行時(shí)，回波信號(hào)的信噪比很低；當(dāng)彈丸離海面較近時(shí)，回波信號(hào)信噪比甚至小于0 dB。因此，根據(jù)信號(hào)的時(shí)域特征檢測(cè)導(dǎo)彈目標(biāo)的性能并不理想。

隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的不斷發(fā)展，無(wú)線電引信在時(shí)頻域進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)已成為可能。文獻(xiàn)[2]介紹了對(duì)空無(wú)線電引信在時(shí)頻域通過(guò)譜峰搜索提取目標(biāo)譜峰信息從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)信號(hào)檢測(cè)的方法，文獻(xiàn)[3]基于FPGA實(shí)現(xiàn)了該方法，驗(yàn)證了在時(shí)頻域檢測(cè)目標(biāo)信號(hào)的硬件可實(shí)現(xiàn)性以及實(shí)時(shí)性。文獻(xiàn)[4]給出了一種基于時(shí)頻分析進(jìn)行海雜波背景下目標(biāo)檢測(cè)的方法。該方法在時(shí)頻域中通過(guò)分析信號(hào)的時(shí)間-頻率特征區(qū)分目標(biāo)信號(hào)和雜波，比根據(jù)時(shí)域特征檢測(cè)目標(biāo)的方法對(duì)信噪比要求大大降低。當(dāng)海雜波的譜峰強(qiáng)度大于目標(biāo)信號(hào)譜峰強(qiáng)度時(shí)，該方法的性能會(huì)大大降低。

提取目標(biāo)信號(hào)譜峰是無(wú)線電引信在時(shí)頻域進(jìn)行目標(biāo)信號(hào)檢測(cè)的前提[2]。文獻(xiàn)[5]介紹了一種通過(guò)頻譜加窗實(shí)現(xiàn)頻域?yàn)V波方法，該方法通過(guò)頻譜窗來(lái)抑制干擾，提高了目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)抵抗強(qiáng)干擾雜波的性能。該頻譜窗是根據(jù)信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性設(shè)計(jì)的固定矩形窗，對(duì)于信號(hào)特性隨海情、彈速和彈道高度變化的強(qiáng)海雜波，這種頻譜窗適應(yīng)性較差：當(dāng)海雜波的頻帶范圍發(fā)生變化時(shí)，干擾信號(hào)有可能進(jìn)入信號(hào)通帶。針對(duì)此問題，本文提出了強(qiáng)海雜波背景下目標(biāo)信號(hào)的自適應(yīng)頻譜窗檢測(cè)方法。

1 頻域?yàn)V波技術(shù)

1.1 時(shí)頻分析

時(shí)頻分析是分析非平穩(wěn)信號(hào)的有力工具。目前應(yīng)用較廣的時(shí)頻分析方法包括短STFT、小波變換(WT)、Wigner-Ville分布等。這三種時(shí)頻分析方法的優(yōu)缺點(diǎn)如表1所示。

表1 三種時(shí)頻分析方法的優(yōu)缺點(diǎn)

目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中，為保證在資源有限情況下信號(hào)處理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，工程上一般采用STFT將一維時(shí)域信號(hào)變換到二維時(shí)頻域,根據(jù)信號(hào)的短時(shí)頻譜提取信息。

FFT是STFT的基礎(chǔ)。為抑制信號(hào)截?cái)嘈?yīng)對(duì)頻譜的影響，短時(shí)信號(hào)一般要經(jīng)過(guò)時(shí)域加窗再進(jìn)行FFT。現(xiàn)有的窗函數(shù)普遍采用對(duì)稱凹函數(shù)的形式來(lái)抑制截?cái)嘈?yīng)的影響，將窗的重點(diǎn)放在窗的中心，文獻(xiàn)[3]提出一種基于漢明窗(Hamming)的非對(duì)稱窗函數(shù)(如式(1)所示，M為窗長(zhǎng)度)，將窗的重點(diǎn)放在短時(shí)信號(hào)時(shí)間靠前的地方，提高了信號(hào)處理的實(shí)時(shí)性，適合于彈目交會(huì)過(guò)程中實(shí)時(shí)提取信號(hào)的頻譜信息。

(1)

1.2 頻譜加窗頻域?yàn)V波

與時(shí)域信號(hào)處理相比,在頻域通過(guò)頻譜加窗[6]進(jìn)行濾波、目標(biāo)檢測(cè)等處理具有簡(jiǎn)單直觀的優(yōu)勢(shì)，其原理框圖如圖1所示。

圖1 通過(guò)頻譜加固定矩形窗進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的原理框圖Fig.1 The principle diagram of detecting target by fixing spectrum with fixed rectangular window

在頻域根據(jù)目標(biāo)信號(hào)與干擾信號(hào)在頻域的差異可以設(shè)計(jì)出幅頻特性曲線最優(yōu)的濾波器來(lái)抑制干擾，獲得比時(shí)域信號(hào)處理更優(yōu)的濾波及抗干擾性能。圖2給出了通過(guò)固定矩形窗抑制干擾信號(hào)的結(jié)果，其中的頻譜窗根據(jù)目標(biāo)信號(hào)及干擾信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性設(shè)計(jì)，但是當(dāng)干擾信號(hào)的頻帶范圍發(fā)生變化進(jìn)入信號(hào)通帶時(shí)，干擾信號(hào)會(huì)對(duì)提取目標(biāo)信號(hào)譜峰特征造成干擾，如圖2中右圖所示。

圖2 頻譜加窗抑制干擾信號(hào)Fig 2 Restraining interfering signal by fixing spectrum with window

1.3 “面積法”估計(jì)頻譜寬度

頻域?yàn)V波需已知目標(biāo)信號(hào)或者干擾的分布范圍。對(duì)于頻帶范圍變化的海雜波，頻譜窗需根據(jù)海雜波的頻譜寬度進(jìn)行設(shè)計(jì)。海雜波能量在頻域主要分布在低頻段，海雜波頻譜的上限截止頻率足以體現(xiàn)海雜波的頻譜寬度，這里定義海雜波經(jīng) FFT得到的N點(diǎn)頻譜的上限截止頻點(diǎn)為參數(shù)m。由于實(shí)測(cè)信號(hào)隨機(jī)性較大，頻譜中存在較多奇異值，所以通過(guò)閾值搜索估計(jì)參數(shù)m性能較差。

“面積法”[6]根據(jù)局部頻譜譜線強(qiáng)度之和與整個(gè)頻譜譜線強(qiáng)度之和的比值來(lái)估計(jì)信號(hào)的頻譜寬度，易于得到海雜波頻譜上限截止頻率對(duì)應(yīng)的參數(shù)m，具有較好的抗奇異值干擾性能，并且，采用“面積法”估計(jì)參數(shù)m的運(yùn)算量較小，易于硬件實(shí)現(xiàn)。因此，相比閾值搜索,“面積法”更能滿足實(shí)時(shí)估計(jì)參數(shù)m的需求。

2 自適應(yīng)頻譜窗檢測(cè)方法

本文設(shè)計(jì)的強(qiáng)海雜波背景下導(dǎo)彈目標(biāo)信號(hào)的自適應(yīng)頻譜窗檢測(cè)方法的原理框圖如圖3所示。該方法相比于通過(guò)固定矩形窗抑制干擾來(lái)檢測(cè)目標(biāo)有三點(diǎn)不同：通過(guò)設(shè)定上限的“面積法”實(shí)時(shí)估計(jì)自適應(yīng)頻譜窗參數(shù)m；根據(jù)參數(shù)m構(gòu)建自適應(yīng)頻譜窗；采用自適應(yīng)頻譜窗對(duì)原始信號(hào)短時(shí)頻譜進(jìn)行幅度調(diào)制。

圖3 通過(guò)自適應(yīng)頻譜窗提取強(qiáng)海雜波背景下導(dǎo)彈目標(biāo)信號(hào)譜峰信息的原理框圖Fig.3 The principle diagram of extracting spectral peak information of missile target in strong sea clutter through adaptive spectrum observation window

2.1 通過(guò)設(shè)定上限的“面積法”實(shí)時(shí)估計(jì)參數(shù)m

海雜波的能量在頻域主要集中在低頻區(qū)域。引信掠海飛行過(guò)程中，取接收信號(hào)的片段通過(guò)FFT得到N點(diǎn)短時(shí)頻譜，參數(shù)m將混有強(qiáng)海雜波的信號(hào)頻譜劃分為兩部分：頻點(diǎn)1至頻點(diǎn)m為海雜波能量集中區(qū)，海雜波譜線強(qiáng)度較大；頻點(diǎn)m至頻點(diǎn)N為海雜波能量衰減區(qū)，海雜波譜線強(qiáng)度較小。參數(shù)m劃分混有強(qiáng)海雜波的信號(hào)頻譜示意圖如圖4所示。

由于海雜波的頻譜特性與季節(jié)、地域、天氣等有關(guān)，所以通過(guò)海雜波統(tǒng)計(jì)分布特性得到的參數(shù)m很難準(zhǔn)確反映當(dāng)前海面短時(shí)頻譜的特性。因此，在引信工作過(guò)程中，信號(hào)短時(shí)頻譜對(duì)應(yīng)的參數(shù)m需要實(shí)時(shí)估計(jì)得到。由于引信接收到的信號(hào)為實(shí)測(cè)信號(hào)，隨機(jī)性較大，因此本文通過(guò)“面積法”實(shí)時(shí)估計(jì)信號(hào)短時(shí)頻譜對(duì)應(yīng)的參數(shù)m。

目標(biāo)回波信號(hào)的頻帶范圍與彈目運(yùn)動(dòng)速度及交會(huì)姿態(tài)有關(guān)。當(dāng)彈目小角度(小于20°)交會(huì)時(shí)，目標(biāo)信號(hào)的頻帶范圍近似僅與彈目速度有關(guān)，目前導(dǎo)彈普遍為超音速導(dǎo)彈，而炮彈初速已知，因此根據(jù)彈速及空氣中聲速可以得到目標(biāo)信號(hào)譜峰的頻帶范圍下限從而給參數(shù)m設(shè)定一上限A：當(dāng)估計(jì)的參數(shù)m大于A時(shí)，令m取A的值，保證目標(biāo)信號(hào)出現(xiàn)時(shí)其譜峰信息可以盡可能被檢測(cè)到。

圖4 參數(shù)m劃分混有海雜波的信號(hào)頻譜Fig.4 Divideding spectrum of signal with sea clutter by parameterm

2.2 構(gòu)建自適應(yīng)頻譜窗

為抑制強(qiáng)海雜波給導(dǎo)彈目標(biāo)信號(hào)譜峰信息提取帶來(lái)的干擾，考慮到有可能進(jìn)入海雜波能量衰減區(qū)的海雜波強(qiáng)度較大譜線仍集中在低頻部分，本文根據(jù)海雜波和導(dǎo)彈目標(biāo)信號(hào)特性以及上文估計(jì)得到的參數(shù)m構(gòu)建如圖5所示的自適應(yīng)頻譜窗W。

窗W不同于1.2節(jié)中的固定矩形窗體現(xiàn)為II段的設(shè)計(jì)及I、 II、 III段的范圍由實(shí)時(shí)估計(jì)的參數(shù)m確定，具有一定自適應(yīng)性。其中，II段為抑制進(jìn)入海雜波能量衰減區(qū)的海雜波強(qiáng)度較大譜線對(duì)目標(biāo)信號(hào)的干擾而設(shè)計(jì)，采用開口向上半拋物線形式，一方面可以較好抑制低頻段海雜波能量的起伏并對(duì)可能出現(xiàn)的目標(biāo)信號(hào)產(chǎn)生較小干擾，另一方面半拋物線形式易于計(jì)算，利于硬件實(shí)現(xiàn)。II段終止頻點(diǎn)[1.2m]根據(jù)大量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析得到；III段、IV段之間由理論上彈目最大交會(huì)速度v進(jìn)行劃分，即根據(jù)速度門v排除高頻信號(hào)的干擾。

由于窗W根據(jù)當(dāng)前短時(shí)信號(hào)頻譜實(shí)時(shí)構(gòu)建，其相關(guān)參數(shù)由當(dāng)前短時(shí)信號(hào)頻譜特性確定，頻帶范圍及形狀適應(yīng)于當(dāng)前頻譜，具有一定自適應(yīng)性。

圖5 基于參數(shù)m構(gòu)建的頻譜窗Fig.5 The spectrum observation window based on parameterm

2.3 頻譜加窗提取譜峰信息

文獻(xiàn)[5]設(shè)計(jì)的頻譜窗為矩形窗，幅值由0和1構(gòu)成。采用這樣的頻譜窗抑制干擾僅需對(duì)幅值為1的頻帶范圍進(jìn)行目標(biāo)信號(hào)信息提取即可，本文設(shè)計(jì)的頻譜窗是非矩形的窗，窗的幅值包括0和1以外的數(shù)值，因此，采用本文設(shè)計(jì)的頻譜窗抑制強(qiáng)海雜波干擾時(shí)，需要通過(guò)該頻譜窗對(duì)原始信號(hào)頻譜進(jìn)行幅度調(diào)制以獲得新的短時(shí)頻譜。

在通過(guò)自適應(yīng)頻譜窗處理回波信號(hào)短時(shí)頻譜得到的新頻譜中，通過(guò)譜峰搜索提取導(dǎo)彈目標(biāo)信號(hào)譜峰信息的可靠性大大提高。

3 仿真驗(yàn)證

3.1 估計(jì)海雜波頻譜上限截止頻率參數(shù)m的仿真

有效估計(jì)得到海雜波頻譜上限截止頻率對(duì)應(yīng)的參數(shù)m是構(gòu)建自適應(yīng)頻譜窗的前提。

圖6給出了通過(guò)設(shè)定上限的“面積法”估計(jì)實(shí)測(cè)信號(hào)中海雜波頻譜對(duì)應(yīng)參數(shù)m的結(jié)果。可以看到，通過(guò)設(shè)定上限的“面積法”估計(jì)得到的參數(shù)m有效地將強(qiáng)海雜波背景下引信接收到信號(hào)的短時(shí)頻譜劃分為海雜波譜線強(qiáng)度較大部分和海雜波譜線強(qiáng)度較小兩部分，并且導(dǎo)彈目標(biāo)信號(hào)譜峰位于海雜波譜線強(qiáng)度較小的部分；當(dāng)實(shí)測(cè)信號(hào)出現(xiàn)特殊情形時(shí)，上限A保障了估計(jì)參數(shù)m的有效性，使得導(dǎo)彈目標(biāo)信號(hào)的譜峰出現(xiàn)在海雜波譜線強(qiáng)度較小的部分。

圖6 自適應(yīng)頻譜窗參數(shù)m的估計(jì)結(jié)果Fig.6 The estimation results of parameter m of adaptive spectrum observation window

3.2 自適應(yīng)頻譜窗抑制海雜波處理結(jié)果

有效估計(jì)得到當(dāng)前短時(shí)信號(hào)對(duì)應(yīng)的參數(shù)m后即可構(gòu)建相應(yīng)的頻譜窗，通過(guò)該自適應(yīng)頻譜窗處理當(dāng)前短時(shí)信號(hào)頻譜得到的結(jié)果，直觀體現(xiàn)本文設(shè)計(jì)的自適應(yīng)頻譜窗抑制海雜波干擾的效果。

圖7給出了強(qiáng)海雜波背景下2.5 m脫靶量導(dǎo)彈目標(biāo)信號(hào)片段的短時(shí)譜，以及經(jīng)過(guò)自適應(yīng)非矩形頻譜窗和矩形頻譜窗處理得到的新頻譜，初步驗(yàn)證了相比于矩形窗，通過(guò)自適應(yīng)非矩形頻譜加窗處理更好地抑制海雜波強(qiáng)度較大譜線，導(dǎo)彈目標(biāo)信號(hào)的短時(shí)譜譜峰信息可以通過(guò)譜峰搜索提取得到。

3.3 自適應(yīng)頻譜窗與固定窗處理結(jié)果對(duì)比

對(duì)于混有5級(jí)海情時(shí)探測(cè)器距海面5 m采集到的海雜波的2.5 m脫靶量導(dǎo)彈目標(biāo)回波信號(hào)，本文基于MATLAB對(duì)上述方法及采用矩形窗處理信號(hào)頻譜的方法進(jìn)行仿真，經(jīng)兩種方法處理得到的時(shí)間-頻率曲線如圖8所示，驗(yàn)證了經(jīng)過(guò)自適應(yīng)非矩形窗處理的結(jié)果優(yōu)于矩形窗的結(jié)果。

3.4 基于自適應(yīng)頻譜窗的強(qiáng)海雜波背景導(dǎo)彈目標(biāo)檢測(cè)性能及實(shí)時(shí)性分析

本小節(jié)對(duì)頻譜加自適應(yīng)非矩形窗與自適應(yīng)矩形窗兩種處理方法在5級(jí)海情下檢測(cè)海面5 m的導(dǎo)彈目標(biāo)信號(hào)的性能進(jìn)行仿真。

對(duì)于兩種方法提取到的信號(hào)瞬時(shí)頻率，通過(guò)相鄰多點(diǎn)頻率的連續(xù)平滑程度來(lái)檢測(cè)目標(biāo)，統(tǒng)計(jì)處理結(jié)果如表2所示。結(jié)果表明，基于回波信號(hào)頻譜加自適應(yīng)非矩形窗檢測(cè)目標(biāo)的方法相比加自適應(yīng)矩形窗的方法目標(biāo)檢測(cè)概率提高20%，虛警率降低10%，自適應(yīng)非矩形窗相比自適應(yīng)矩形窗可以更好地抑制強(qiáng)海雜波對(duì)導(dǎo)彈目標(biāo)譜峰信息的干擾。

圖7 混有強(qiáng)海雜波的2.5m脫靶量導(dǎo)彈目標(biāo)信號(hào)片段的頻譜和經(jīng)過(guò)自適應(yīng)加窗處理得到的新頻譜Fig.7 The spectrum of the signal of missile target in strong sea clutter and the new spectrum fixed by the adptive window

圖8 頻譜經(jīng)過(guò)自適應(yīng)頻譜窗與固定窗處理得到的時(shí)間-頻率曲線Fig.8 The time-frequency curveafter the spectrum fixed by the adaptive spectrum window and fixed window

目標(biāo)信號(hào)時(shí)域信號(hào)信噪比/dB自適應(yīng)非矩形窗檢測(cè)目標(biāo)的性能自適應(yīng)矩形窗檢測(cè)目標(biāo)的性能虛警率/%檢測(cè)率/%虛警率/%檢測(cè)率/%1.5m脫靶量導(dǎo)彈目標(biāo)回波信號(hào)-8.4559816872.5脫靶量導(dǎo)彈目標(biāo)回波信號(hào)-11.0369415733.5脫靶量導(dǎo)彈目標(biāo)回波信號(hào)-12.035891768

文獻(xiàn)[3]基于FPGA實(shí)現(xiàn)了通過(guò)STFT提取彈目交會(huì)過(guò)程中目標(biāo)信號(hào)瞬時(shí)頻率的方法，驗(yàn)證了通過(guò)STFT提取彈目交會(huì)過(guò)程中目標(biāo)信號(hào)瞬時(shí)頻率的實(shí)時(shí)性與工程可實(shí)現(xiàn)性。文獻(xiàn)[3]涉及的彈目交會(huì)速度與本文類似，具有一定參考價(jià)值。

當(dāng)采用N點(diǎn)FFT進(jìn)行處理，且參數(shù)m的估計(jì)值大于上限A(此時(shí)運(yùn)算量最大)時(shí)，本文所設(shè)計(jì)方法與文獻(xiàn)[3]所設(shè)計(jì)方法提取某一刻瞬時(shí)頻率的運(yùn)算量如表3所示。當(dāng)N=1 024時(shí)，本文設(shè)計(jì)的方法相比文獻(xiàn)[3]設(shè)計(jì)的方法運(yùn)算量總體增加3%，因此，本文設(shè)計(jì)的方法滿足實(shí)際應(yīng)用的實(shí)時(shí)性需求。

表3 本文所設(shè)計(jì)方法與文獻(xiàn)[3]所設(shè)計(jì)方法提取某一刻瞬時(shí)頻率的運(yùn)算量

4 結(jié)論

本文提出了強(qiáng)海雜波背景下導(dǎo)彈目標(biāo)信號(hào)的自適應(yīng)頻譜窗檢測(cè)的方法。該方法在實(shí)時(shí)估計(jì)的海雜波上限截止頻率和理論上彈目最大交會(huì)速度的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了頻帶范圍及形狀適應(yīng)于當(dāng)前頻譜、具有一定自適應(yīng)性的頻譜窗，抑制強(qiáng)海雜波對(duì)導(dǎo)彈目標(biāo)譜峰信息提取的干擾，提高檢測(cè)目標(biāo)的性能?；贛ATLAB的仿真結(jié)果表明，通過(guò)給強(qiáng)海雜波背景下回波信號(hào)的短時(shí)頻譜加上自適應(yīng)頻譜窗提取譜峰信息能有效抑制強(qiáng)海雜波對(duì)導(dǎo)彈目標(biāo)譜峰信息提取帶來(lái)的干擾，從而提升了引信檢測(cè)導(dǎo)彈目標(biāo)的性能。基于該方法進(jìn)行強(qiáng)海雜波背景下導(dǎo)彈目標(biāo)的檢測(cè)相比頻譜加固定窗的方法在虛警率和導(dǎo)彈目標(biāo)檢測(cè)率方面都有較大優(yōu)勢(shì)，具有一定應(yīng)用價(jià)值。

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Adaptive Target Signal Spectrum Window Detection with Strong Sea Clutter

LEI Hao, GUO Dongmin, WANG Yilin, WANG Xuemin

(Xi’an Institute of Electromechanical Information Technology，Xi’an 710065，China)

Aiming at the poor performance of frequency domain filtering method by fixed rectangle window to detect target signal with strong sea clutter, the adaptive spectrum observation window was put forward in this paper. The method built adaptive spectrum observation window ,whose band range and shape varied with the real-time estimated upper cut-off frequency of sea clutter and the max intersection speed in theory,to restrain strong sea clutter interfering the estimation of spectral peak information of the missile target signal. Simulation revealed that this method could restrain strong sea clutter interfering the estimation of spectral peak information of the missile target signal effectively and improve the performance of system in detecting the high-speed small target in strong sea clutter.

radio fuze; target detection; sea clutter; high-speed small target; spectrum observation window

2015-12-15

雷浩(1989—)，男，陜西三原人，碩士研究生，研究方向：目標(biāo)信號(hào)特征分析與檢測(cè)。E-mail:771898797@qq.com。

TJ43

A

1008-1194(2016)05-0052-06