海雜波是指海洋表面的雷達(dá)反射回波，它的存在嚴(yán)重的干擾了船艦雷達(dá)的目標(biāo)檢測(cè)能力。隨著海上貿(mào)易事業(yè)的發(fā)展，海上安全已越來(lái)越重要。因此研究海雜波的特性以及在海雜波背景下的目標(biāo)檢測(cè)有著深刻長(zhǎng)遠(yuǎn)的意義。本文分別基于海雜波的統(tǒng)計(jì)特性和混沌特性對(duì)其進(jìn)行了深入分析。基于統(tǒng)計(jì)學(xué)特性我們把海雜波看成是一種隨機(jī)過(guò)程模型，采用ZMNL和SIRP兩種建模方法產(chǎn)生具有一定概率分布的相關(guān)隨機(jī)序列。并用瑞利分布、Log-Normal分布、Weibull分布和K分布對(duì)海雜波進(jìn)行模擬。然而實(shí)際上，海雜波是一個(gè)自然存在的物體，只是表面上看似隨機(jī)過(guò)程，因此無(wú)論何種統(tǒng)計(jì)分布模型，都不可能反映出海雜波的本質(zhì)。通過(guò)研究海雜波的Lyapunov指數(shù)和Kolmogorov熵等混沌不變量，都表明海雜波具有確定因素，至少短時(shí)間內(nèi)是可以預(yù)測(cè)的，是一種混沌信號(hào)，所以混沌特性更能揭示海雜波的內(nèi)在特性。本文基于海雜波統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)方法即恒虛警率目標(biāo)檢測(cè)法（CFAR）。此目標(biāo)檢測(cè)法認(rèn)為海雜波是線性的，目標(biāo)的回波幅度遠(yuǎn)大于海雜波幅度，基于此設(shè)定一個(gè)檢測(cè)門限，通過(guò)驗(yàn)證此目標(biāo)檢測(cè)方法檢測(cè)幅度較大的海上目標(biāo)性能較好。因?yàn)榛诤ｋs波混沌動(dòng)力學(xué)特性，可以... 

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【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 論文研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r
        1.2.1 海雜波特性與建模研究現(xiàn)狀
        1.2.2 海雜波背景下目標(biāo)檢測(cè)算法研究現(xiàn)狀
    1.3 論文內(nèi)容和框架
第二章 海雜波特性分析及建模
    2.1 海雜波統(tǒng)計(jì)特性分析及建模
        2.1.1 幅度特性
        2.1.2 相關(guān)特性
        2.1.3 海雜波建模
    2.2 海雜波混沌特性分析
        2.2.1 混沌特性的概念
        2.2.2 Lyapunov 指數(shù)
        2.2.3 Kolmogorov 熵
    2.3 IPIX 雷達(dá)數(shù)據(jù)分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 海雜波背景下恒虛警率目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)分析
    3.1 恒虛警率目標(biāo)檢測(cè)方法原理
    3.2 高斯類恒虛警率目標(biāo)檢測(cè)法工作原理
        3.2.1 均值類恒虛警率檢測(cè)器工作原理
        3.2.2 有序統(tǒng)計(jì)類恒虛警率檢測(cè)器工作原理
    3.3 非 GAUSS 分布海雜波恒虛警率處理方法
        3.3.1 非 Gauss 分布的單元平均恒虛警率處理方法
        3.3.2 Weibull 分布有序統(tǒng)計(jì)恒虛警率檢測(cè)方法
    3.4 恒虛警率目標(biāo)檢測(cè)方法仿真
        3.4.1 大幅度目標(biāo)恒虛警目標(biāo)檢測(cè)算法仿真
        3.4.2 弱小目標(biāo)恒虛警目標(biāo)檢測(cè)算法仿真
    3.5 本章小結(jié)
第四章 海雜波背景下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)分析
    4.1 RBF 和 GRNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析
        4.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
        4.1.2 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析
        4.1.3 GRNN 網(wǎng)絡(luò)模型分析
    4.2 GRNN 檢測(cè)方法
        4.2.1 相空間重構(gòu)
        4.2.2 海雜波背景下 GRNN 網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)法
    4.3 仿真結(jié)果比較
        4.3.1 基于 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的仿真
        4.3.2 基于 GRNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的仿真
    4.4 本章小結(jié)
第五章 海雜波特性仿真及目標(biāo)檢測(cè)平臺(tái)設(shè)計(jì)
    5.1 仿真平臺(tái)總體設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)原則
    5.2 平臺(tái)各個(gè)模塊的分析
        5.2.1 海雜波模型仿真和建模模塊
        5.2.2 恒虛警率目標(biāo)檢測(cè)模塊
        5.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)模塊
    5.3 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間發(fā)表的論文和科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]高頻雷達(dá)海洋回波混沌特性研究[J]. 田建生,劉鐵軍.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2007(05)
[2]基于徑向基函數(shù)的海雜波時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法[J]. 陳曉楠,許小可,索繼東.  大連海事大學(xué)學(xué)報(bào). 2007(01)
[3]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海雜波建模[J]. 陳瑛,羅鵬飛,曾勇虎.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2007(03)
[4]一種改進(jìn)的Weibull分布雜波仿真方法[J]. 姜斌,和湘,黎湘,王宏強(qiáng),郭桂蓉.  中國(guó)工程科學(xué). 2007(01)
[5]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌背景下瞬態(tài)弱信號(hào)檢測(cè)[J]. 朱麗莉,張永順,李興成.  空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2006(02)
[6]基于海雜波混沌特性的目標(biāo)檢測(cè)[J]. 劉劍,趙艷麗,羅鵬飛.  現(xiàn)代雷達(dá). 2004(02)
[7]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海雜波模型[J]. 林三虎,朱紅,趙亦工.  紅外與毫米波學(xué)報(bào). 2004(01)
[8]高頻雷達(dá)海雜波混沌特性的實(shí)驗(yàn)研究[J]. 董華春,劉梅,權(quán)太范.  高技術(shù)通訊. 2000(03)

博士論文
[1]海雜波混沌分形特性分析、建模及小目標(biāo)檢測(cè)[D]. 王福友.哈爾濱工程大學(xué) 2009

碩士論文
[1]基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海雜波抑制技術(shù)研究[D]. 王春萍.哈爾濱工程大學(xué) 2009
[2]雷達(dá)海雜波背景下的恒虛警率目標(biāo)檢測(cè)方法研究及實(shí)現(xiàn)[D]. 張劍.哈爾濱工程大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3088191