發(fā)布時間：2017-12-28 23:02

  本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜異質(zhì)分布下的雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)研究　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：復(fù)雜異質(zhì)的雜波背景是目前機(jī)載非正側(cè)視雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)研究面臨的主要問題。非正側(cè)視的工作方式使地雜波回波產(chǎn)生距離與多普勒頻率間的依賴性,近程雜波在雜波背景中形成一條明顯的眉毛線。這種情況對傳統(tǒng)的空時自適應(yīng)處理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)算法造成較大影響,異質(zhì)樣本使協(xié)方差矩陣估計精度下降。本文針對這種復(fù)雜異質(zhì)的雜波背景,提出利用樣本的統(tǒng)計特性進(jìn)行同質(zhì)性檢驗,旨在將統(tǒng)計特性相同的樣本數(shù)據(jù)用同一分區(qū)標(biāo)識進(jìn)行標(biāo)記作為STAP算法的前期處理。接著在進(jìn)行常用的STAP處理時,根據(jù)不同的分區(qū)標(biāo)識進(jìn)行協(xié)方差矩陣估計樣本的選擇,提高估計精度,改善STAP算法應(yīng)用到實(shí)際雷達(dá)數(shù)據(jù)的性能。本文的具體研究內(nèi)容如下:1、對機(jī)載雷達(dá)回波數(shù)據(jù)特性的分析,及傳統(tǒng)STAP方法原理的介紹。分析了機(jī)載雷達(dá)由于正前視的工作方式,帶來了雜波的距離多普勒依賴性,導(dǎo)致雜波背景復(fù)雜異質(zhì)。同時介紹傳統(tǒng)STAP算法的原理,STAP雜波抑制性能取決于協(xié)方差矩陣的估計精度,用于估計的樣本要求獨(dú)立同分布。此部分研究主要為后續(xù)根據(jù)樣本統(tǒng)計特性進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)奠定理論基礎(chǔ)。2、對同質(zhì)性檢驗方法進(jìn)行深入研究。對E距離同質(zhì)性檢驗、AD同質(zhì)性檢驗、K樣本AD檢驗(K-AD同質(zhì)性檢驗)的原理進(jìn)行了介紹。通過仿真實(shí)驗驗證它們具有分辨不同概率分布的能力,同時對各自的性能進(jìn)行探究。經(jīng)過對實(shí)驗結(jié)果及運(yùn)行時間的比較,本文決定采用K樣本AD檢驗作為本文所使用的同質(zhì)性檢驗方法,記做K-AD同質(zhì)性檢驗。3、提出基于K-AD同質(zhì)性檢驗的分區(qū)算法。K-AD同質(zhì)性檢驗是通過計算兩序列間的K-AD檢測量,并對比檢測量與經(jīng)驗閾值間的大小關(guān)系進(jìn)行判斷兩序列是否滿足相同概率分布。本文根據(jù)實(shí)際雷達(dá)回波數(shù)據(jù)的形式,利用參考窗口制定適用的分區(qū)算法,得到綜合考慮到整體數(shù)據(jù)樣本統(tǒng)計特性的分區(qū)結(jié)果。4、提出基于K-AD同質(zhì)性檢驗分區(qū)的STAP算法�；贙-AD同質(zhì)性檢驗的分區(qū)算法能夠?qū)崿F(xiàn)對實(shí)際雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中統(tǒng)計特性相同的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行劃分,根據(jù)此分區(qū)則可以選擇與檢測樣本相同概率分布的數(shù)據(jù)樣本作為參考單元進(jìn)行有效的協(xié)方差矩陣估計。本方法的重點(diǎn)在于參考單元的選擇,后續(xù)的STAP算法采用的是性能較優(yōu)越的3DT-STAP。采用在仿真數(shù)據(jù)及實(shí)測數(shù)據(jù)中加入仿真目標(biāo)的方式,觀察目標(biāo)處處理前后的信干噪比(SINR)變化,驗證該算法具有雜波抑制的能力,能夠?qū)崿F(xiàn)對雜波的有效抑制。5、利用廣義內(nèi)積算法、自適應(yīng)功率剩余算法、功率選擇訓(xùn)練算法及基于K-AD同質(zhì)性檢驗分區(qū)的STAP算法對實(shí)際雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。通過考察處理后仿真目標(biāo)位置處的SINR大小分析算法處理性能,對比觀察本文所提算法的雜波抑制能力。
[Abstract]:Complex heteroclutter background is the main problem in the research of airborne non - positive side view radar target detection technology. The way of non side looking work makes the dependence of the distance between the clutter echo and the Doppler frequency on the ground clutter, and the short distance clutter forms a distinct eyebrow line in the clutter background. This situation has great influence on the traditional Space-Time Adaptive Processing (STAP) algorithm, and the accuracy of covariance matrix estimation is reduced by heterogeneous samples. Aiming at this complex and heterogeneous clutter background, we propose to use the statistical characteristics of samples to homogeneity test, aiming to mark the same sample data with the same partition mark as the pre processing of STAP algorithm. Then, in the commonly used STAP processing, the selection of the covariance matrix estimation samples is done according to the different partition identities, which improves the estimation accuracy and improves the performance of the STAP algorithm applied to the actual radar data. The main contents of this paper are as follows: 1. The analysis of the characteristics of the airborne radar echo data and the introduction of the principle of the traditional STAP method. This paper analyzes the working mode of airborne radar which is forward looking forward, which brings the distance Doppler dependence of clutter, which leads to complex background heterogeneity of clutter. At the same time, the principle of traditional STAP algorithm is introduced. The performance of STAP clutter suppression depends on the estimation accuracy of covariance matrix, and the estimated samples require independent and identical distribution. This part of the study lays a theoretical foundation for subsequent data zoning according to the statistical characteristics of the sample. 2. Study on the method of homogeneity test. The principle of E distance homogeneity test, AD homogeneity test and K sample AD test (K-AD homogeneity test) is introduced. The simulation experiments show that they have the ability to distinguish the different probability distribution, and explore their respective performance. After comparing the experimental results and the running time, this paper decides to use the K sample AD test as the homogeneity test method used in this paper, and record the K-AD homogeneity test. 3. A partition algorithm based on K-AD homogeneity test is proposed. K-AD homogeneity test is to determine whether the two sequences satisfy the same probability distribution by calculating the K-AD detection volume between two sequences, and comparing the relationship between the detection volume and the empirical threshold. Based on the actual radar echo data, we use the reference window to draw up the applicable partition algorithm, and get the partition result considering the statistical characteristics of the whole data sample. 4, a STAP algorithm based on K-AD homogeneity test partition is proposed. The K-AD algorithm partition homogeneity test can be achieved on the statistical characteristics of the radar echo data in the same data samples based on the partition, the partition can choose according to the same sample and detection probability distribution of the data sample as a reference unit for covariance matrix estimation effectively. The focus of this method is the selection of the reference unit, and the subsequent STAP algorithm uses a better performance 3DT-STAP. Using the way of adding simulation target in simulated data and measured data, we can observe the change of signal to noise ratio (SINR) before and after processing, verify that the algorithm has the ability of clutter suppression, and can effectively suppress clutter. 5, we use generalized inner product algorithm, adaptive power residual algorithm, power selection training algorithm and STAP algorithm based on K-AD homogeneity test partition to process actual radar data. By investigating the performance of the SINR size analysis algorithm at the position of the simulated target, the clutter suppression ability of the proposed algorithm is compared.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN957.51

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本文編號：1347763