發(fā)布時(shí)間：2020-04-07 14:11

【摘要】：海面目標(biāo)探測(cè)已經(jīng)成為獲取海面信息的重要途徑,在軍事與民用領(lǐng)域有著舉足輕重的作用。對(duì)海觀測(cè)雷達(dá)在探測(cè)海面目標(biāo)時(shí),有以下幾類目標(biāo):小木船、潛望鏡等小尺寸目標(biāo);隱身艦艇、隱身潛艇等隱身目標(biāo);巡航導(dǎo)彈、預(yù)警機(jī)等高機(jī)動(dòng)目標(biāo);遠(yuǎn)海打撈漁船、遠(yuǎn)海救援目標(biāo)等遠(yuǎn)距離目標(biāo),這幾類目標(biāo)通常具有低可觀測(cè)特性,統(tǒng)稱為弱目標(biāo)。弱目標(biāo)的低可觀測(cè)特性和海雜波的復(fù)雜特性導(dǎo)致雷達(dá)回波的信雜比較低,如何從雷達(dá)回波信號(hào)中有效檢測(cè)出海面弱目標(biāo)成為了亟需解決的重大科學(xué)問(wèn)題。本論文構(gòu)造了一個(gè)具有高區(qū)分度的特征空間,并采用支持向量機(jī)作為分類器,完成了從雷達(dá)回波信號(hào)中檢測(cè)弱目標(biāo)的目的。在特征空間的構(gòu)造中,經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)目標(biāo)信號(hào)相較于海雜波在幅度分布上具有更高的非平穩(wěn)性,這種差異性可以用信息熵去量化,因此本論文基于信息熵作為區(qū)分指標(biāo)構(gòu)建一維特征空間。然而,在惡劣海洋環(huán)境下,海雜波中會(huì)存在大量的海尖峰,使得海雜波的非平穩(wěn)度也大幅增加,從而導(dǎo)致信息熵對(duì)于目標(biāo)信號(hào)和海雜波的區(qū)分度有可能被嚴(yán)重削弱。針對(duì)這種現(xiàn)象,通過(guò)進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),雷達(dá)回波信號(hào)的分形特形在一定程度上可以避免海尖峰對(duì)目標(biāo)信號(hào)的影響。因此,本文提取可以用以描述雷達(dá)回波信號(hào)分形特性的赫斯特指數(shù),與信息熵一同構(gòu)建二維特征空間。有趣的是,在研究過(guò)程中,還發(fā)現(xiàn)當(dāng)雷達(dá)回波信號(hào)經(jīng)過(guò)離散傅里葉變換后,目標(biāo)信號(hào)相較于海雜波在頻域中的尖峰聚集程度更為明顯。基于此,設(shè)計(jì)了頻域峰均比這一指標(biāo)量化這種現(xiàn)象。通過(guò)IPIX雷達(dá)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)表明,有些數(shù)據(jù)在由信息熵、赫斯特指數(shù)以及頻域峰均比構(gòu)造的特征空間中呈現(xiàn)出線性可分性,然而有些數(shù)據(jù)在特征空間中表現(xiàn)出非線性可分性。這也就要求檢測(cè)器能夠處理線性可分和線性不可分的數(shù)據(jù)。而支持向量機(jī)作為機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種經(jīng)典方法,對(duì)于線性可分或線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)均具有良好的分類效果。雖然,在以往的研究中,也有采用支持向量機(jī)作為區(qū)分目標(biāo)信號(hào)和海雜波的檢測(cè)器。但是,鮮有文獻(xiàn)研究在定量虛警概率下基于支持向量機(jī)的檢測(cè)器對(duì)弱目標(biāo)的檢測(cè)概率。因此,本文針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,通過(guò)設(shè)計(jì)算法,使得支持向量機(jī)能夠在給定虛警概率下工作。并研究基于支持向量機(jī)的檢測(cè)器在給定虛警概率下的檢測(cè)性能。采用IPIX雷達(dá)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)集測(cè)試并分析信雜比、采樣時(shí)長(zhǎng)以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不同對(duì)檢測(cè)器性能所造成的影響。同時(shí)與已有的一些經(jīng)典算法進(jìn)行對(duì)比,本論文設(shè)計(jì)的檢測(cè)器大幅提高了對(duì)弱目標(biāo)的檢測(cè)概率。
【圖文】：

圖 4-1 懲罰因子影響超平面形成示意圖在海洋弱目標(biāo)探測(cè)中，，檢測(cè)概率都是在一定的虛警概率下得到的，為了適應(yīng)海上目標(biāo)探測(cè)這一領(lǐng)域的需求，本文通過(guò)設(shè)計(jì)算法調(diào)節(jié)懲罰因子，從而控制超平面的位置，進(jìn)而得到在確定虛警概率下的檢測(cè)概率。對(duì)于式(4-3)的約束優(yōu)化問(wèn)題通過(guò)拉格朗日變換將上述優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為對(duì)偶問(wèn)題 1 , 10111max ,2s.t. C1: 0 , 0, 1, ,C2 : 0 , 0 , 1, ,C3 : 0n ni i j i j i ji i ji ii ini iiy y k x xy i Ny i Ny (4 4)式中 代表的是拉格朗日乘子，只有支持向量的乘子為非零，k( )代表的是核函數(shù)。而對(duì)于此問(wèn)題的求解，在 1998 年 J.Platt 針對(duì)上述問(wèn)題提出序列最小優(yōu)化（SMO）算
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP181;P714

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2618005