本文關(guān)鍵詞：海雜波背景下的空時非相干檢測

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【摘要】：海雜波背景下目標(biāo)檢測一直是海洋監(jiān)視雷達(dá)的一項主要任務(wù),受到了廣泛的關(guān)注。海雜波的非平穩(wěn)和非高斯特性,嚴(yán)重影響了目標(biāo)檢測性能,使得海雜波背景下目標(biāo)檢測受到限制。因此,有必要對海雜波的特性進(jìn)行分析和研究。近年來,Pareto分布模型越來越多地被用于海雜波的分析、建模和仿真。Pareto分布下海雜波動目標(biāo)檢測問題已成為實際應(yīng)用中重要的研究課題。本文主要研究Pareto分布模型下海雜波的參數(shù)估計問題和匹配于形狀參數(shù)的空時非相干檢測方法。首先,分析了海雜波的特性和統(tǒng)計模型。主要回顧了幾種常見的海雜波幅度分布模型,對這幾種模型的適用范圍和優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了說明;接著分析了海雜波的時間相關(guān)性和空間相關(guān)性,并介紹了海雜波的復(fù)合高斯模型。其次,介紹了海雜波廣義Pareto強(qiáng)度分布的模型,并對該模型進(jìn)行參數(shù)估計。主要介紹了兩種參數(shù)估計的方法,分別是矩估計法和雙分位點(diǎn)估計法。針對樣本的異常值,本文采用了雙分位點(diǎn)估計方法,并將其應(yīng)用到機(jī)載大場景海雜波的非高斯特性估計中,結(jié)合仿真數(shù)據(jù)驗證了非高斯特性感知方法的有效性。仿真實驗表明,與傳統(tǒng)的矩估計相比,雙分位點(diǎn)估計方法具有抗異常樣本的能力并且估計效果更好。最后,本文首先回顧了傳統(tǒng)非相干CFAR檢測的基本結(jié)構(gòu),并說明了其CFAR性質(zhì)實現(xiàn)的隱含條件和局限性。然后,針對傳統(tǒng)非相干CFAR檢測器的局限性,提出了匹配于形狀參數(shù)的空時非相干檢測方法(即Pareto分布下比率中值檢測方法),而且,對該方法做了詳細(xì)的介紹,完成了恒虛警門限的設(shè)置和計算問題。證明了該檢測方法的門限僅取決于Pareto分布的形狀參數(shù)、參考單元數(shù)目、脈沖累積數(shù)和虛警概率,與尺度參數(shù)無關(guān)。接著,研究了空時參考單元的選取問題,給出了幾種不同的空時參考單元選取模式。最后,通過實驗驗證了Pareto分布下比率中值檢測方法具有全場景恒虛警的特性和抗異常干擾的特性,并證明了提出的空時二維參考單元選取方法可以改善檢測性能。
【關(guān)鍵詞】：海雜波 目標(biāo)檢測 雙分位點(diǎn)估計 恒虛警 空時非相干檢測
【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】：2015
【分類號】：P715;TN959
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號對照表10-11
• 縮略語對照表11-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 課題的研究背景及意義14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-18
• 1.3 論文研究內(nèi)容及安排18-20
• 第二章 海雜波的特性與統(tǒng)計模型20-32
• 2.1 海雜波的幅度分布特性20-26
• 2.1.1 瑞利分布21-22
• 2.1.2 對數(shù)-正態(tài)分布22-23
• 2.1.3 韋布爾分布23-24
• 2.1.4 K分布24-26
• 2.2 海雜波的相關(guān)性分析26-29
• 2.2.1 海雜波的時間相關(guān)性27-28
• 2.2.2 海雜波的空間相關(guān)性28-29
• 2.3 海雜波的復(fù)合高斯模型29-30
• 2.4 本章小結(jié)30-32
• 第三章 機(jī)載海雜波非高斯特性感知技術(shù)32-44
• 3.1 廣義Pareto分布模型33-37
• 3.1.1 逆Gamma紋理復(fù)高斯分布的幅度模型33-35
• 3.1.2 廣義Pareto強(qiáng)度(功率)分布模型35-37
• 3.2 非高斯特性參數(shù)的估計方法37-40
• 3.2.1 矩估計法38-39
• 3.2.2 雙分位點(diǎn)法估算形狀參數(shù)39-40
• 3.3 機(jī)載大場景海雜波非高斯特性估計40-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第四章 匹配于形狀參數(shù)的空時非相干檢測44-62
• 4.1 信號檢測的基本理論44-46
• 4.2 非相干CFAR檢測器的一般結(jié)構(gòu)46-49
• 4.3 匹配于形狀參數(shù)的空時非相干檢測49-54
• 4.4 空時參考單元的選取方法54-55
• 4.5 檢測結(jié)果和性能分析55-61
• 4.6 本章小結(jié)61-62
• 第五章 總結(jié)與展望62-64
• 5.1 總結(jié)62
• 5.2 展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 致謝68-70
• 作者簡介70-71

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 朱玉鵬;王宏強(qiáng);肖順平;;基于自適應(yīng)核時頻分布的機(jī)動目標(biāo)ISAR成像[J];現(xiàn)代雷達(dá);2009年03期

2 陳新敏;張明博;;基于時頻分布的海雜波背景下的小目標(biāo)物檢測[J];制導(dǎo)與引信;2008年02期

3 李曉瑋;種勁松;;基于小波分解的K-分布SAR圖像艦船檢測[J];測試技術(shù)學(xué)報;2007年04期

4 張風(fēng)麗;吳炳方;張磊;;基于小波分析的SAR圖像船舶目標(biāo)檢測[J];計算機(jī)工程;2007年06期

5 歐陽文;何友;靳煜;;基于統(tǒng)計模型的時-空相關(guān)海雜波仿真[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報;2006年02期

6 趙巨波;符燕;耿文東;;海雜波統(tǒng)計特性分析[J];現(xiàn)代雷達(dá);2005年11期

7 羅強(qiáng),羅莉,任慶利,何鴻君,楊萬海;一種基于小波變換的衛(wèi)星SAR海洋圖像艦船目標(biāo)檢測方法[J];兵工學(xué)報;2002年04期

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本文編號：806759