本文關(guān)鍵詞：基于背景在線信息提取的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)

  更多相關(guān)文章： 機(jī)載雷達(dá) 目標(biāo)檢測(cè) 背景分割 在線信息提取 自適應(yīng)CFAR檢測(cè)

【摘要】：本文以機(jī)載前視雷達(dá)系統(tǒng)為背景,面向?qū)嶋H工程,主要對(duì)雷達(dá)檢測(cè)背景進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)更適應(yīng)于復(fù)雜雜波環(huán)境的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法。機(jī)載雷達(dá)與地基雷達(dá)相比,它的視野更大,對(duì)低空慢速飛行目標(biāo)的探測(cè)距離更遠(yuǎn),機(jī)動(dòng)性更強(qiáng)。但由于機(jī)載前視雷達(dá)的下視工作方式,使其回波具有很強(qiáng)的地物雜波,另外載機(jī)的運(yùn)動(dòng)和天線掃描方位的變化加劇造成了檢測(cè)背景的復(fù)雜化。機(jī)載雷達(dá)檢測(cè)背景中包含同質(zhì)(均勻)/異質(zhì)(非均勻)區(qū)域,導(dǎo)致檢測(cè)背景中多類型雜波分布的同時(shí)存在,這些給機(jī)載雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)造成了很大困難。因此,本文對(duì)機(jī)載雷達(dá)檢測(cè)背景環(huán)境的特點(diǎn)和目標(biāo)檢測(cè)遇到的難點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)分析。根據(jù)機(jī)載雷達(dá)檢測(cè)背景的復(fù)雜化和多樣化特征,為解決機(jī)載雷達(dá)下視工作復(fù)雜雜波背景下雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)檢測(cè)概率較低和虛警概率較高的問題,本文提出一種機(jī)載雷達(dá)基于背景在線信息提取的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括機(jī)載雷達(dá)檢測(cè)背景中的雜波特性和目標(biāo)特性分析,檢測(cè)背景區(qū)域分割,背景在線信息提取和多策略CFAR檢測(cè)等部分。本文具體研究?jī)?nèi)容如下:1.對(duì)機(jī)載雷達(dá)的雜波特性和目標(biāo)特性進(jìn)行研究,介紹了檢測(cè)背景呈現(xiàn)的復(fù)雜特征,分析均勻區(qū)域和非均勻區(qū)域產(chǎn)生的機(jī)理,另外對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)背景下目標(biāo)在距離譜和多普勒譜方向上的展寬進(jìn)行了分析,這些為后續(xù)的背景在線信息提取和目標(biāo)檢測(cè)奠定基礎(chǔ)。2.介紹了兩種機(jī)載雷達(dá)檢測(cè)背景分割方法,基于同質(zhì)/異質(zhì)分布、統(tǒng)計(jì)分布差異的檢測(cè)背景分類方法和基于雜波圖像特征的檢測(cè)背景分類方法。前者能夠有效的度量不同區(qū)域的統(tǒng)計(jì)分布差異,將雷達(dá)檢測(cè)背景分割為均勻區(qū)域和非均勻區(qū)域兩個(gè)部分�；陔s波圖像特征的背景分類是利用最大類間方差的方法,能夠自動(dòng)確定均勻區(qū)域和非均勻區(qū)域的分割門限值。通過對(duì)檢測(cè)背景的分割,有利于對(duì)背景雜波分布的統(tǒng)計(jì)分析。3.介紹了機(jī)載雷達(dá)檢測(cè)背景的在線信息提取方法,根據(jù)雷達(dá)檢測(cè)背景的分類結(jié)果,統(tǒng)計(jì)分析了各區(qū)域檢測(cè)背景的雜波分布特性,實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)背景(雜波)統(tǒng)計(jì)模型的識(shí)別和統(tǒng)計(jì)參數(shù)的估計(jì),然后根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)檢測(cè)背景數(shù)據(jù)進(jìn)行指數(shù)歸一化處理,實(shí)現(xiàn)檢測(cè)背景的均勻化處理。4.根據(jù)背景在線信息提取的結(jié)果,提出一種自適應(yīng)背景信息變化的CFAR(BIA-CFAR)檢測(cè)方法。該方法能充分利用背景信息來調(diào)整設(shè)計(jì)檢測(cè)器以提高機(jī)載雷達(dá)檢測(cè)性能。并且通過仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)檢測(cè)分析,將基于背景在線信息提取的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法與傳統(tǒng)的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法進(jìn)行了對(duì)比,證明了其檢測(cè)性能的提高。本文提出的基于背景在線信息提取的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法,通過在線提取檢測(cè)背景的信息,提高雷達(dá)檢測(cè)器適應(yīng)目標(biāo)所處復(fù)雜背景環(huán)境的能力,形成自適應(yīng)多策略CFAR檢測(cè)系統(tǒng),提高機(jī)載雷達(dá)目標(biāo)的檢測(cè)性能。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)載雷達(dá) 目標(biāo)檢測(cè) 背景分割 在線信息提取 自適應(yīng)CFAR檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN959.73
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義10-11
• 1.2 雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)的發(fā)展概況11-14
• 1.2.1 國(guó)外雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)發(fā)展概況12-13
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)發(fā)展概況13-14
• 1.3 雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)存在問題14-15
• 1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容15-18
• 第2章 機(jī)載雷達(dá)雜波特性和目標(biāo)特性分析18-24
• 2.1 引言18
• 2.2 機(jī)載雷達(dá)雜波特性分析18-20
• 2.3 機(jī)載雷達(dá)實(shí)測(cè)目標(biāo)特性分析20-22
• 2.4 本章小結(jié)22-24
• 第3章 機(jī)載雷達(dá)檢測(cè)背景分割方法研究24-30
• 3.1 引言24
• 3.2 基于同質(zhì)/異質(zhì)分布、統(tǒng)計(jì)分布差異的檢測(cè)背景分類方法24-27
• 3.2.1 KL散度25
• 3.2.2 檢測(cè)背景分類25-27
• 3.3 基于雜波圖像特征的檢測(cè)背景分類方法27-28
• 3.4 KL散度和大津法的聯(lián)合處理28-29
• 3.5 本章小結(jié)29-30
• 第4章 機(jī)載雷達(dá)檢測(cè)背景在線信息提取30-44
• 4.1 引言30
• 4.2 背景統(tǒng)計(jì)分布模型的匹配30-35
• 4.2.1 雜波概率分布模型30-33
• 4.2.2 雜波分布模型檢驗(yàn)方法33-35
• 4.3 剩余雜波統(tǒng)計(jì)分布參數(shù)估計(jì)方法35-40
• 4.3.1 Weibull分布的參數(shù)估計(jì)方法36-38
• 4.3.2 Log-normal分布的參數(shù)估計(jì)方法38-40
• 4.4 檢測(cè)背景指數(shù)歸一化40-42
• 4.5 本章小結(jié)42-44
• 第5章 基于背景信息的自適應(yīng)CFAR檢測(cè)44-64
• 5.1 引言44-45
• 5.2 自適應(yīng)背景信息變化的CFAR檢測(cè)器45-49
• 5.2.1 均勻區(qū)域檢測(cè)器設(shè)計(jì)46-47
• 5.2.2 雜波區(qū)域檢測(cè)器設(shè)計(jì)47-48
• 5.2.3 雜波邊緣條件下的自適應(yīng)檢測(cè)器設(shè)計(jì)48-49
• 5.3 自適應(yīng)背景信息變化的CFAR檢測(cè)器仿真性能分析49-58
• 5.3.1 均勻區(qū)域仿真性能分析49-54
• 5.3.2 雜波區(qū)域仿真性能分析54-57
• 5.3.3 雜波邊緣條件下仿真性能分析57-58
• 5.4 采用注入目標(biāo)的方式結(jié)合實(shí)測(cè)雜波背景的算法性能分析58-62
• 5.4.1 均勻區(qū)域檢測(cè)性能58-60
• 5.4.2 雜波區(qū)域檢測(cè)性能60-62
• 5.5 本章小結(jié)62-64
• 結(jié)論64-66
• 參考文獻(xiàn)66-71
• 致謝71

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：543575