【摘要】：當(dāng)雷達(dá)接收機(jī)的熱噪聲和外部噪聲小到可以被忽略時(shí),海雜波可以通過復(fù)合高斯模型建模,并且已經(jīng)在不同類型的海雜波復(fù)合高斯模型下發(fā)展出了一系列最優(yōu)和近最優(yōu)的相干檢測器。然而,噪聲總是存在于海面監(jiān)視雷達(dá)接收回波之中,而且至少在以下兩種情況下其影響不可忽略。第一種是在小擦地角和高空間分辨率情況下,小擦地角下小的海面散射系數(shù)和高分辨下小的空間分辨單元面積導(dǎo)致海雜波水平可能降低到與噪聲水平相當(dāng),噪聲影響不能忽略;第二種是當(dāng)雷達(dá)工作在長相干累積時(shí)間狀態(tài)時(shí),海雜波功率會(huì)非均勻地分布在多普勒域,在多普勒域的噪聲占優(yōu)區(qū)和雜波噪聲混合區(qū),噪聲的影響不能忽略。在這兩種情況下,如果錯(cuò)誤忽略了噪聲因素,模型失配會(huì)導(dǎo)致雜波模型的參數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確以及檢測器選擇不當(dāng),從而帶來檢測性能下降。本論文從雷達(dá)實(shí)際應(yīng)用的角度出發(fā),聚焦K分布雜波加高斯白噪聲背景下計(jì)算可實(shí)現(xiàn)、近似最優(yōu)相干檢測器的設(shè)計(jì)方法。本論文主要研究成果可概括如下:第二章首先回顧復(fù)合高斯模型下相干檢測理論和方法。然后,簡單介紹已有的K分布雜波加噪聲模型及模型參數(shù)的估計(jì)方法。并且,證明了非相關(guān)K分布雜波加噪聲模型下最優(yōu)相干檢測器具有復(fù)合高斯分布下最優(yōu)相干檢測器的通用結(jié)構(gòu),即匹配濾波輸出與數(shù)據(jù)依賴門限相比較的結(jié)構(gòu),該結(jié)構(gòu)有利于設(shè)計(jì)新的檢測器。第三章針對K分布雜波加噪聲背景下最優(yōu)相干檢測器檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量中含有復(fù)雜的數(shù)值積分難以應(yīng)用于雷達(dá)環(huán)境,其他檢測器又鮮見報(bào)道的問題,提出了匹配于等效形狀參數(shù)的近最優(yōu)檢測方法。為描述K分布雜波加噪聲環(huán)境下的非高斯特性,引入了依賴于雜噪比的等效形狀參數(shù)估計(jì)方法。提出的方法結(jié)合等效形狀參數(shù)和K分布雜波背景下近最優(yōu)檢測器?-MF檢測器的結(jié)構(gòu),符合最優(yōu)檢測器結(jié)構(gòu)且具有快速實(shí)現(xiàn)特性。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提方法及其自適應(yīng)版本的檢測性能。第四章針對建立在K分布雜波背景下的?-MF檢測器運(yùn)用于K分布雜波加噪聲背景下的性能損失問題,提出了基于雜噪比依賴的組合檢測方法。提出的方法是一個(gè)計(jì)算簡單的近最優(yōu)檢測方法,符合最優(yōu)檢測器結(jié)構(gòu)。首先,在非相關(guān)K分布雜波加噪聲模型下,將高斯環(huán)境下最優(yōu)檢測器匹配濾波器與K分布雜波背景下近似最優(yōu)的?-MF檢測器的結(jié)構(gòu)進(jìn)行融合,融合因子依賴于雜噪比,獲得新的檢測算法。然后,利用依賴于多普勒頻移的雜噪比代替已獲得的算法中的雜噪比,將該檢測算法推廣到了K分布雜波加高斯白噪聲背景。最后,基于仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測海雜波數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法及其自適應(yīng)版本在K分布雜波加高斯白噪聲背景下具有近似最優(yōu)的檢測性能。
【圖文】：

白噪聲背景下仿真實(shí)驗(yàn)檢測結(jié)果

參數(shù)估計(jì)
【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】：2018
【分類號】：TN957.51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2700329