【摘要】：為克服頻譜傅里葉分析的缺點,采用自回歸譜估計的方法來計算海雜波的功率譜.自回歸模型是一個線性預(yù)測模型,它通過序列的自相關(guān)函數(shù)矩陣來估計功率譜,并且具有更精確的頻譜分辨率.該文主要分析基于自回歸譜估計的海雜波功率譜的擴展分形特性,以及在微弱目標檢測中的應(yīng)用.首先,以分數(shù)布朗運動模型為例,證明其功率譜具有自相似性.其次,根據(jù)X波段雷達的實測海雜波數(shù)據(jù),分析了海雜波自回歸譜的多尺度Hurst指數(shù)及其最優(yōu)尺度區(qū)間.最后,提出一種基于自回歸譜多尺度Hurst指數(shù)的目標檢測方法.實驗結(jié)果表明,該種檢測方法具有海雜波背景下微弱目標檢測的能力.與現(xiàn)有基于擴展分形的目標檢測方法和傳統(tǒng)恒虛警檢測方法相比,該算法在低信雜比情況下具有較好的檢測性能.
[Abstract]:In order to overcome the shortcoming of spectrum Fourier analysis, the power spectrum of sea clutter is calculated by using the method of autoregressive spectrum estimation. The autoregressive model is a linear predictive model which estimates the power spectrum by the autocorrelation function matrix of the sequence and has a more accurate spectral resolution. This paper mainly analyzes the extended fractal characteristics of sea clutter power spectrum based on autoregressive spectrum estimation and its application in weak target detection. Firstly, the fractional Brownian motion model is taken as an example to prove that the power spectrum is self-similar. Secondly, based on the measured sea clutter data of X-band radar, the multiscale Hurst exponent and its optimal scale range of sea clutter autoregressive spectrum are analyzed. Finally, a target detection method based on autoregressive multiscale Hurst exponents is proposed. The experimental results show that this detection method has the ability of weak target detection in sea clutter background. Compared with the existing target detection methods based on extended fractal and traditional CFAR detection methods, the proposed algorithm has better detection performance in the case of low signal-to-clutter ratio.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達信號處理國家重點實驗室;
【基金】：國家重大科學(xué)儀器設(shè)備開發(fā)專項基金資助項目(2013YQ20060705)
【分類號】：TN957.52

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2406073