高阶运动目标的长时间相参积累算法

针对具有任意阶运动的目标的长时间相参积累问题,提出一种基于多维非均匀快速傅里叶变换(non-uniform fast Fourier transform, NUFFT)的长时间相参积累算法。该算法先在快时间频域沿慢时间维利用多维NUFFT实现运动补偿,然后通过快速傅里叶逆变换(inverse fast Fourier transform, IFFT)最终实现相参积累。该算法积累性能接近理论最优且计算量小于已有算法。特别地,对于具有加加速度的运动目标进一步提出基于Wigner NUFFT的相参积累算法,该算法相比多维NUFFT,计算量大大减小,但对积累前单个脉冲的信噪比提出更高要求。仿真结果证明了所提算法的有效性。