【摘要】：雷達目標檢測算法在軍用和民用等各領(lǐng)域都具有很高的應(yīng)用意義,提高檢測目標可靠性是雷達的重要作用之一。針對在海雜波背景中弱動目標的檢測,傳統(tǒng)的方法是從統(tǒng)計意義的角度對海雜波進行建模,實現(xiàn)雷達對目標有無的自動檢測,然而在更加復(fù)雜的海雜波背景下,統(tǒng)計模型并不能完全體現(xiàn)海雜波的全部特征。在時頻分析方法中,提取目標的頻率信息可將目標回波近似為LFM信號,FRFT非常適合處理此類非平穩(wěn)信號。因此,本文主要研究基于分數(shù)階Fourier變換的雷達目標檢測算法,結(jié)合分形理論,從而提高系統(tǒng)對動目標的檢測能力。本文首先給出了 FRFT的定義和時頻特性,以及用到的性質(zhì)和特點,并介紹了一種快速離散計算方法。隨后重點討論了三種估計最優(yōu)階次的方法,特別是對分數(shù)階域中心矩的方法進行詳細的討論,此方法可更快速有效地找到最佳旋轉(zhuǎn)角,為檢測做好前期工作。其次,利用FRFT針對海雜波和目標回波信號的能量集聚性不同來實現(xiàn)目標檢測。其中先根據(jù)多普勒效應(yīng)對雷達回波信號建模,介紹了實驗用到的IPIX雷達數(shù)據(jù)和統(tǒng)計模型擬合分析,并針對不同統(tǒng)計模型下的海雜波進行檢測驗證。針對低信雜比情況下檢測能力下降問題給出了移位對消改進方法,即將信號延遲前后在最佳旋轉(zhuǎn)角時的模值相對消,從而改變信雜比,提高檢測性能,其中重點討論了延遲時間對檢測的影響。最后,結(jié)合FRFT域分形差異對目標進行檢測。首先需要對回波進行FRFT,在其最佳分數(shù)階域上信號的信雜比得以改善,利用小波Hurst指數(shù)法計算分數(shù)階域IPIX雷達數(shù)據(jù)有無目標單元時的Hurst指數(shù),根據(jù)不同距離單元Hurst指數(shù)不同實現(xiàn)海雜波與目標回波的有效區(qū)分,其中著重分析了最佳選轉(zhuǎn)角的選取問題。隨后與時域分形差異檢測方法進行比較,證明在低信雜比時經(jīng)過FRFT預(yù)處理的檢測性能比時域分形檢測更高。
[Abstract]:Radar target detection algorithm has high application significance in military and civilian fields. Improving the reliability of target detection is one of the important functions of radar. For the detection of weak moving targets in sea clutter background, the traditional method is to model the sea clutter from the point of statistical significance, to realize the automatic detection of radar target, but in the more complex sea clutter background, The statistical model can not fully reflect all the characteristics of sea clutter. In the time-frequency analysis method, extracting the frequency information of the target can approximate the echo of the target to LFM signal, and FRFT is very suitable for dealing with this kind of non-stationary signal. Therefore, this paper mainly studies the radar target detection algorithm based on fractional Fourier transform, and combines fractal theory to improve the detection ability of the system. In this paper, the definition and time-frequency characteristics of FRFT are given, as well as the properties and characteristics used, and a fast discrete calculation method is introduced. Then three methods of estimating the optimal order are discussed in detail, especially the method of center moment in fractional order domain. This method can find the best rotation angle more quickly and effectively, and do the preliminary work well for detection. Secondly, FRFT is used to realize target detection by using different energy concentration of sea clutter and target echo signal. Firstly, the radar echo signal is modeled according to the Doppler effect, and the IPIX radar data and statistical model used in the experiment are introduced, and the sea clutter under different statistical models is detected and verified. An improved method of shift cancellation is presented to solve the problem of low signal-to-clutter ratio (LSRR), that is, the relative elimination of the modulus value before and after the signal delay at the optimal rotation angle, so that the signal-to-clutter ratio can be changed and the detection performance can be improved. The effect of delay time on detection is discussed. Finally, combining the fractal difference in FRFT domain, the target is detected. Firstly, it is necessary to improve the signal-to-clutter ratio of FRFT, signal in its optimal fractional order domain. The wavelet Hurst exponent method is used to calculate the Hurst exponent when there is a target unit in the fractional order IPIX radar data. According to the different Hurst exponents of different distance units, the effective distinction between sea clutter and target echo is realized, and the selection of optimal rotation angle is emphatically analyzed. Then compared with the time domain fractal difference detection method, it is proved that the detection performance of FRFT pretreatment is better than that of time domain fractal detection at low signal-to-clutter ratio.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN957.51

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本文編號：2358965