La detección y estimación de parámetros de objetivos maniobrando con un movimiento brusco son algunos de los problemas desafiantes para los sistemas de radar modernos. Tales objetivos suelen introducir problemas de migración de rango (MR) y migración de frecuencia Doppler (MFD) que conducen a una degradación seria del rendimiento en la detección. Para abordar estos problemas, se propone un algoritmo de integración coherente (CI) novedoso basado en una nueva función de autocorrelación instantánea simétrica (NSIAF), que puede utilizarse para reducir el orden en el tiempo lento y eliminar primero la migración de rango lineal (MRL). Luego, se estiman el tirón y la aceleración del objetivo después de aplicar la transformada keystone (KT) y la transformada de Fourier escalada (SFT); ambos se utilizan para construir la función de referencia para el filtrado coincidente. Finalmente, la CI y la detección del objetivo pueden lograrse mediante la transformada de Fourier inversa escalada (SCIFT) después del filtrado coincidente. Se procesaron datos de simulación (este trabajo) y datos de experimentos de radar prácticos (conjunto de datos de otros) para validar el algoritmo propuesto. En comparación con otros algoritmos representativos, nuestro algoritmo puede lograr un buen equilibrio entre complejidad computacional y rendimiento de detección.