【摘要】：海雜波背景下的微弱漂浮目標(biāo)檢測(cè)是雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題。由于海雜波背景下的微弱漂浮目標(biāo)的回波能量低和多普勒頻率通常位于主雜波區(qū),傳統(tǒng)的自適應(yīng)類相參積累檢測(cè)方法無法有效檢測(cè)該類目標(biāo)�；谔卣黝惖哪繕�(biāo)檢測(cè)方法是解決海面漂浮目標(biāo)檢測(cè)問題的有效途徑。本文首先分別提取四個(gè)極化通道的三種時(shí)域和頻域特征(相對(duì)平均振幅、相對(duì)多普勒峰高和向量熵),然后在極化通道維度上進(jìn)行融合,獲得四極化通道融合特征。最后,在三維特征空間中使用快速凸包學(xué)習(xí)算法來確定海雜波的判決區(qū)域,從而完成檢測(cè)。實(shí)測(cè)海雜波數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了新方法的有效性,并表明其具有優(yōu)良的檢測(cè)性能。
[Abstract]:Weak floating target detection in sea clutter background is a hot and difficult problem in radar target detection. Because the low echo energy and Doppler frequency of weak floating targets in sea clutter background are usually located in the main clutter region, the traditional adaptive coherent accumulation detection method can not effectively detect such targets. The method of target detection based on feature class is an effective way to solve the problem of floating target detection. In this paper, we first extract three kinds of time-domain and frequency-domain features (relative average amplitude, relative Doppler peak height and vector entropy) of the four polarimetric channels, and then fuse on the polarization channel dimension to obtain the fusion features of the four-polarization channel. Finally, a fast convex hull learning algorithm is used to determine the decision region of sea clutter in 3D feature space. The experimental results of sea clutter data show that the new method is effective and has good detection performance.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61201296) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)(JB160224) 陜西省科協(xié)青年人才托舉計(jì)劃(20160205)
【分類號(hào)】：TN957.51

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本文編號(hào)：2208445