随着隐身技术和低截获雷达的飞速发展,使得雷达检测目标的信噪比通常较低,因此针对低信噪比下的高增益信号处理成为了雷达目标检测的研究热点。本文研究了基于相参积累的Keystone变换和基于非相参积累的Hough变换,用于微弱目标的检测。Keystone变换可以在目标运动速度未知的情况下,校正相参积累时间内由于目标跨距离门运动而造成的距离走动,从而保证相参积累的性能。首先介绍了Keystone变换的原理。接着通过对线性调频连续波(LFM-CW)雷达回波模型的描述,说明了距离走动产生原因,并给出了Keystone变换进行距离走动校正的实现方法和步骤。最后通过数据仿真验证了Keystone变换在低信噪比下对于微弱目标检测能力的改善。Hough变换利用了检测前跟踪的思想,通过多帧数据的联合处理达到了微弱目标航迹检测的目的。首先介绍了Hough变换的基本原理和检测性能。接着对Hough变换算法中关键步骤做出了分析:针对参数空间量化间隔进行了研究,给出了基于投票置信因子的改进权值积累方式,利用重心算法提取参数空间峰值实现目标航迹检测。最后通过数据仿真说明了Hough变换对于微弱目标航迹检测的有效性。