数据量的增加及新体制雷达的发展，对雷达探测技术提出了更高的要求。经典检测方法具有其优势，但同时也存在很多局限性，迫切需要创新雷达动目标检测方法以提升复杂背景和有限雷达资源条件下的雷达目标探测性能。该文介绍了稀疏傅里叶变换(SFT)的基本概念，在其基础上对稀疏分数阶傅里叶变换(SFRFT)的实现方法进行了系统描述。然后将SFRFT 算法应用于雷达信号处理中，提出了基于快速高分辨稀疏FRFT 的雷达机动目标检测算法，为雷达动目标探测能力的提高提供了新的思路。
雷达信号处理 机动目标检测 稀疏傅里叶变换 稀疏分数阶傅里叶变换 稀疏时频分析 radar signal processing maneuvering target detection sparse Fourier transform sparse fractional Fourier transform sparse time-frequency analysis
针对海面目标密集且类型多样、杂波虚警点多导致跟踪过程中错误关联率高的问题，提出一种基于速度分区与多信息利用的海面目标关联算法。该算法首先将所关心的目标按其速度大小分成3类，分别对应不同的速度区间; 在每个速度区间内，设置不同的距离和速度波门，并结合目标的形状大小、幅度、紧凑程度等特征信息分别采取不同的关联规则，然后对海面目标航迹进行滤波处理; 实测数据处理结果表明，该算法能够获得良好的跟踪效果。
海面目标 数据关联 速度分区 多特征信息 sea surface target data association speed partition multi-feature information
