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Fast Detection Method for Low-Observable Maneuvering Target via Robust Sparse Fractional Fourier Transform

机译：通过鲁棒稀疏分数傅里叶变换的低可观察机动目标的快速检测方法

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In this letter, a novel fast detection algorithm, known as robust sparse fractional Fourier transform (RSFRFT), is proposed for low-observable maneuvering target detection in a clutter background. The discrete FRFT (DFRFT)-based detection method is time-consuming for large data volumes and the detection performance of sparse FRFT (SFRFT)-based algorithm will be significantly degraded in a heavy clutter background. Using two levels of detection, the defects of DFRFT and SFRFT algorithms are overcome using the proposed algorithm. The first-level detection is performed on the subsampled spectrum to estimate the target frequencies. The second-level detection is carried out after reconstruction for target detection. The simulation analysis and experiments using marine radar data show that the proposed method can achieve a good detection performance for low-observable maneuvering target detection in the clutter background with lower computational complexity.
机译：在这封信中，提出了一种新的快速检测算法，被称为鲁棒稀疏的分数傅里叶变换（RSFRFT），用于杂波背景中的低可观察到的机动目标检测。基于离散的FRFT（DFRFT）的检测方法对于大数据量而耗时，并且在沉重的杂波背景中将显着降低稀疏FRFT（SFRFT）的稀疏算法的检测性能。使用两个检测级别，使用所提出的算法克服了DFRFT和SFRFT算法的缺陷。对尺寸的频谱执行第一级检测以估计目标频率。在重建目标检测后进行二级检测。使用海洋雷达数据的仿真分析和实验表明，该方法可以在杂波背景下实现良好的检测性能，以较低的计算复杂性。

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