本文關(guān)鍵詞： 海雜波 目標(biāo)檢測(cè) 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(duì)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(cè)過程中不希望探測(cè),并且想要通過信號(hào)處理方法進(jìn)行抑制的來自海表面的雷達(dá)回波。海雜波是一個(gè)非平穩(wěn)的隨機(jī)過程,這一特性構(gòu)成了海面目標(biāo)檢測(cè)的主要障礙,而在海雜波背景下的目標(biāo)檢測(cè)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(jì)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(jìn)行研究的。根據(jù)雷達(dá)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(duì)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(jiǎn)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(hào)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(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中也起著非常重要的作用。本文通過一組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算了海雜波的多普勒譜,并對(duì)頻譜偏移、帶寬以及能量隨著多普勒通道的波動(dòng)特性進(jìn)行了討論和分析。其次,本文回顧了時(shí)域中的幾種非相參目標(biāo)檢測(cè)方法,包括均值類恒虛警檢測(cè)器和有序統(tǒng)計(jì)類恒虛警檢測(cè)器,均值類恒虛警檢測(cè)器包括單元平均恒虛警檢測(cè)器、取大恒虛警檢測(cè)器和取小恒虛警檢測(cè)器。通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)這些檢測(cè)器的檢測(cè)性能進(jìn)行比較和分析,實(shí)驗(yàn)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(qiáng)干擾信號(hào)的時(shí)候,單元平均恒虛警檢測(cè)器有較好的檢測(cè)效果,當(dāng)參考單元內(nèi)有強(qiáng)干擾信號(hào)的時(shí)候,有序統(tǒng)計(jì)類檢測(cè)器的檢測(cè)性能優(yōu)于其他幾種檢測(cè)器。因?yàn)檫@幾種檢測(cè)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(qiáng)烈的時(shí)候才能進(jìn)行有效的檢測(cè)。最后,本文研究了海雜波背景下的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法,該方法是通過對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行離散傅里葉變換,然后對(duì)各通道數(shù)據(jù)進(jìn)行比率檢測(cè)來實(shí)現(xiàn)。在檢測(cè)過程中當(dāng)進(jìn)行臨界采樣傅里葉變換的時(shí)候,檢測(cè)性能會(huì)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(bǔ)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(yùn)用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)的時(shí)候,通過對(duì)檢測(cè)性能和計(jì)算的復(fù)雜度進(jìn)行折中考慮,發(fā)現(xiàn)過四采樣能夠達(dá)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN957.51

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