本文關(guān)鍵詞： 海雜波 目標(biāo)檢測 恒虛警 過采樣　出處：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著科技的發(fā)展,人們對海洋的探索力度不斷加大,這就使得海雜波在軍事和民用領(lǐng)域都受到了廣泛的關(guān)注。海雜波是指在海面目標(biāo)檢測過程中不希望探測,并且想要通過信號處理方法進行抑制的來自海表面的雷達回波。海雜波是一個非平穩(wěn)的隨機過程,這一特性構(gòu)成了海面目標(biāo)檢測的主要障礙,而在海雜波背景下的目標(biāo)檢測問題中,海雜波特性的研究又是必不可少的。到目前為止,統(tǒng)計建模法仍然是描述海雜波特性的主要方法,海雜波的幅度分布模型就是基于該方法進行研究的。根據(jù)雷達入射角度、分辨率以及頻譜寬度的不同,海雜波的幅度特性可以用瑞利分布、對數(shù)-正態(tài)分布、韋布爾分布以及K分布模型來描述。本文簡要介紹了這幾種分布模型,并給出了產(chǎn)生這幾種分布信號的方法。除了幅度分布特性外,海雜波的多普勒譜特性在多普勒域的動目標(biāo)檢測中也起著非常重要的作用。本文通過一組實測數(shù)據(jù)計算了海雜波的多普勒譜,并對頻譜偏移、帶寬以及能量隨著多普勒通道的波動特性進行了討論和分析。其次,本文回顧了時域中的幾種非相參目標(biāo)檢測方法,包括均值類恒虛警檢測器和有序統(tǒng)計類恒虛警檢測器,均值類恒虛警檢測器包括單元平均恒虛警檢測器、取大恒虛警檢測器和取小恒虛警檢測器。通過實測數(shù)據(jù)對這些檢測器的檢測性能進行比較和分析,實驗結(jié)果表明在雜波環(huán)境比較平穩(wěn)且在參考單元內(nèi)沒有強干擾信號的時候,單元平均恒虛警檢測器有較好的檢測效果,當(dāng)參考單元內(nèi)有強干擾信號的時候,有序統(tǒng)計類檢測器的檢測性能優(yōu)于其他幾種檢測器。因為這幾種檢測器都只用到了回波的幅度信息,所以只有在目標(biāo)回波非常強烈的時候才能進行有效的檢測。最后,本文研究了海雜波背景下的動目標(biāo)檢測方法,該方法是通過對時域信號進行離散傅里葉變換,然后對各通道數(shù)據(jù)進行比率檢測來實現(xiàn)。在檢測過程中當(dāng)進行臨界采樣傅里葉變換的時候,檢測性能會有部分損失,這是由于多普勒通道中的傅里葉變換結(jié)果與多普勒導(dǎo)向矢量失配引起的。因此,本文提出了過采樣傅里葉變換方法來彌補性能損失,并且判決門限采用依賴于幅度分布形狀參數(shù)的方法獲得。運用實測數(shù)據(jù)進行檢測的時候,通過對檢測性能和計算的復(fù)雜度進行折中考慮,發(fā)現(xiàn)過四采樣能夠達到比較好的效果。
[Abstract]:With the development of science and technology, the exploration of the sea has been intensified, which makes the sea clutter receive extensive attention in both military and civil fields. Sea clutter refers to the fact that the sea surface target detection process does not want to be detected. And the radar echo from the sea surface is suppressed by signal processing method. The sea clutter is a non-stationary random process, which constitutes the main obstacle of sea surface target detection. In the problem of target detection under sea clutter background, it is necessary to study the characteristics of sea clutter. Up to now, the statistical modeling method is still the main method to describe the characteristics of sea clutter. The amplitude distribution model of sea clutter is based on this method. According to the difference of radar incident angle, resolution and spectrum width, the amplitude characteristics of sea clutter can be obtained by Rayleigh distribution, logarithmic normal distribution. Weibull distribution and K distribution model are described. This paper briefly introduces these distribution models and gives the methods to produce these distributed signals. The Doppler spectrum characteristics of sea clutter also play an important role in the detection of moving targets in Doppler domain. In this paper, the Doppler spectrum of sea clutter is calculated by a set of measured data, and the spectrum is offset. The characteristics of bandwidth and energy fluctuation with Doppler channel are discussed and analyzed. Secondly, several non-coherent target detection methods in time domain are reviewed, including mean class CFAR detector and ordered statistical CFAR detector. The mean class CFAR detector includes unit average CFAR detector, large CFAR detector and small CFAR detector. The experimental results show that when the clutter environment is stable and there is no strong interference signal in the reference unit, the unit average CFAR detector has a better detection effect, and when there is a strong interference signal in the reference unit, The detection performance of ordered statistical detectors is superior to that of other detectors. Because these detectors only use the amplitude information of echo, they can only be detected effectively when the target echo is very strong. Finally, In this paper, the method of moving target detection under sea clutter background is studied. The method is based on discrete Fourier transform (DFT) of time domain signal. In the detection process, when the critical sampling Fourier transform is carried out, the detection performance will be partially lost. This is due to the mismatch between the Fourier transform results in the Doppler channel and the Doppler steering vector. Therefore, an oversampling Fourier transform method is proposed to compensate for the performance loss. And the decision threshold is obtained by the method of depending on the shape parameter of amplitude distribution. When the measured data is used to detect, the detection performance and computational complexity are considered in a compromise, and it is found that four sampling can achieve better results.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN957.51

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本文編號：1545757