【摘要】：海防雷達(dá)系統(tǒng)在我國(guó)國(guó)防安全中扮演重要角色,雷達(dá)兵日常訓(xùn)練會(huì)影響雷達(dá)壽命,海防雷達(dá)仿真系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。通常雷達(dá)在接收目標(biāo)回波的同時(shí),不可避免的還有來(lái)自周圍環(huán)境的海浪回波,雨雪云霧回波以及雷達(dá)內(nèi)部噪聲干擾等。因此高效的雜波抑制算法對(duì)目標(biāo)檢測(cè)和追蹤有著重大意義。本文以雜波抑制算法為研究核心,首先對(duì)海雜波的產(chǎn)生機(jī)理進(jìn)行分析研究,根據(jù)海雜波的產(chǎn)生機(jī)理綜合分析現(xiàn)有的海雜波分布模型的適應(yīng)范圍、影響因素,其中包括Rayleigh分布,Lognormal分布,Weibull分布以及復(fù)合K分布,同時(shí)研究海雜波的時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性,分析證明海雜波具有混沌特性;然后分析粒子群算法(PSO)的軌跡收斂性和速度收斂性,發(fā)現(xiàn)由于粒子有可能出現(xiàn)"惰性",使進(jìn)化過(guò)早收斂到局部最優(yōu)點(diǎn),因此通過(guò)加入混沌擾動(dòng)優(yōu)化粒子群算法,利用優(yōu)化的混沌粒子群算法(CPSO)尋找支持向量機(jī)(SVM)的最優(yōu)參數(shù),結(jié)合相空間重構(gòu)理論對(duì)海雜波時(shí)間序列進(jìn)行回歸預(yù)測(cè),利用原始數(shù)據(jù)和回歸預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的差值,完成海雜波的初步抑制;最后介紹海防雷達(dá)仿真系統(tǒng)中雜波抑制模塊的設(shè)計(jì)思想及實(shí)現(xiàn)方法,利用奇異值分解法和中值濾波算法分別對(duì)海浪雜波和雨雪雜波展開進(jìn)一步抑制,并展示抑制效果圖。抑制效果證明,本文海防雷達(dá)仿真系統(tǒng)中的雜波抑制算法對(duì)各種海雜波產(chǎn)生較好的抑制效果,通過(guò)調(diào)節(jié)海浪抑制參數(shù)和雨雪抑制參數(shù),可以不同程度的消除海浪雜波和雨雪雜波。為海防雷達(dá)仿真系統(tǒng)中目標(biāo)檢測(cè)與追蹤提供有力幫助。
[Abstract]:The coastal defense radar system plays an important role in the national defense security of our country. The daily training of radar soldiers will affect the radar life, and the coastal defense radar simulation system emerges as the times require. At the same time of receiving the target echo, the radar inevitably also has the wave echo from the surrounding environment, rain, snow, cloud and fog echo, as well as the radar internal noise interference and so on. Therefore, efficient clutter suppression algorithm has great significance for target detection and tracking. In this paper, the clutter suppression algorithm is taken as the core of the research. Firstly, the mechanism of sea clutter generation is analyzed. According to the mechanism of sea clutter generation, the adaptive range of existing sea clutter distribution models and the influencing factors, including Rayleigh distribution, are analyzed synthetically. Lognormal distribution, Weibull distribution and compound K distribution. The temporal and spatial correlation of sea clutter is studied. The analysis shows that sea clutter has chaotic characteristics. Then, by analyzing the trajectory convergence and velocity convergence of particle swarm optimization (PSO) algorithm, it is found that the particle swarm optimization algorithm is optimized by adding chaos disturbance because of the possibility of "inertia" in particle evolution and premature convergence to local optimum. The optimized chaotic particle swarm optimization (CPSO) algorithm is used to find the optimal parameters of the support vector machine (SVM), and the phase space reconstruction theory is used to predict the sea clutter time series. The difference between the original data and the regression prediction data is used. The primary suppression of sea clutter is completed; Finally, the design idea and implementation method of clutter suppression module in sea defense radar simulation system are introduced. The singular value decomposition method and median filtering algorithm are used to further suppress wave clutter and rain and snow clutter, respectively, and display the suppression effect diagram. The suppression effect proves that the clutter suppression algorithm in the sea defense radar simulation system has good suppression effect on all kinds of sea clutter by adjusting the wave suppression parameters and the rain and snow suppression parameters. Can eliminate wave clutter and rain and snow clutter in varying degrees. It can provide powerful help for target detection and tracking in coastal defense radar simulation system.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN959;TP391.9

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本文編號(hào)：2363317