A Fast Maneuvering Target Motion Parameters Estimation Algorithm Based on ACCF
A Fast Maneuvering Target Motion Parameters Estimation Algorithm Based on ACCF
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一种基于ACCF的快速机动目标运动参数估计算法
DOI：
10.1109/lsp.2014.2358230
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发表时间：
2015-03
影响因子：
3.9
通讯作者：
Kong Lingjiang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li Xiaolong;Cui Guolong;Yi Wei;Kong Lingjiang
本文研究了任意参数运动机动目标的运动参数估计问题。将目标的倾斜距离模型化为多个运动参数的多项式函数，提出了一种基于邻域互相关函数的快速估计方法，该方法利用迭代邻域互相关运算去除距离偏移，降低了多普勒频率偏移的阶数。然后通过傅里叶变换估计运动参数。与广义Radon傅立叶变换(GRFT)相比，该方法无需搜索，在高信噪比条件下估计性能接近，且计算量小得多。最后，通过仿真验证了该方法的有效性。
This letter considers the motion parameters estimation problem for a maneuvering target with arbitrary parameterized motion. The slant range of the target is modeled as a polynomial function in terms of its multiple motion parameters and a fast estimation method based on adjacent cross correlation function (ACCF) is proposed, where the iterative adjacent cross correlation operation is employed to remove the range migration and reduce the order of Doppler frequency migration. Then the motion parameters are estimated via Fourier transform. Compared with the generalized Radon Fourier transform (GRFT), the proposed method can estimate the parameters without searching procedure and acquire close estimation performance at high signal-to-noise ratio (SNR) with a much lower computational cost. Finally, simulations are provided to demonstrate the effectiveness.
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