李星星,姚汉英,孙文峰,林澄清

(1.空军预警学院，湖北武汉430019;2.94816部队，福建福州350000)

0 引言

弹道目标微动特征的分析与提取是弹道导弹防御系统中真假弹头识别的主要发展方向之一。近年来，基于微动效应的弹道目标特征提取与识别得到了深入的研究[1-3]。从公开文献[4-8]看，现有的弹道目标微动特征提取方法大多假设目标平动已被精确补偿，从而将特征曲线等效为正弦曲线或多个正弦分量的合成，进而应用时频分析，扩展Hough变换[9]等方法实现微动参数估计与特征提取。但实际情况下，目标平动难以完全补偿，这导致时间-距离像中提取的曲线附加了平动引起的调制项，这给后续的弹道目标特征提取与成像带来了困难。文献[10]基于弹道目标的微多普勒曲线极值点信息，利用最小二乘辨识方法实现了平动补偿，文献[11]基于弹道目标的微距离变化曲线，利用经验模式分解方法实现了趋势项的估计，进而完成了弹道目标平动补偿，文献[12]基于距离和差值序列信息完成了复杂运动目标摆动周期及平动参数估计;但上述方法要求微多普勒曲线和微距离曲线是连续的，在实际应用中，由于弹道目标的散射强度受视线角的变化而改变，其时间 距离像会出现消隐现象[13]，此时，该条件无法满足。针对这一问题，本文提出了一种在时间-距离像消隐情况下实现弹道目标平动参数和进动频率联合估计的方法，实验结果表明，此方法参数估计精度高且鲁棒性较强。……