發(fā)布時(shí)間：2019-05-09 12:28

【摘要】：為了提高海面雷達(dá)對(duì)海漂浮小目標(biāo)檢測(cè)能力,提出了一種基于目標(biāo)時(shí)頻特征的檢測(cè)算法。首先,驗(yàn)證了從接收的時(shí)間序列中提取的相對(duì)多普勒峰高、相對(duì)多普勒偏移、相對(duì)多普勒熵等特征在時(shí)間維度上可以有效地區(qū)分海雜波和小目標(biāo);其次,構(gòu)造了特征檢測(cè)器,給定虛警概率下的判決區(qū)域由凸包算法確定;最后,根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行了檢驗(yàn)。結(jié)果表明:當(dāng)虛警概率為0.01時(shí),采用雙特征檢測(cè)器可在512個(gè)脈沖下完全區(qū)分海雜波和實(shí)測(cè)小目標(biāo),雙特征檢測(cè)算法優(yōu)于傳統(tǒng)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。
[Abstract]:In order to improve the ability of sea surface radar to detect floating small targets, a detection algorithm based on target time-frequency features is proposed. Firstly, it is verified that the features extracted from the received time series such as relative Doppler peak height, relative Doppler shift and relative Doppler entropy can effectively separate sea clutter and small targets in the time dimension. Secondly, a feature detector is constructed, and the decision region under given false alarm probability is determined by convex hull algorithm. Finally, the algorithm is tested according to the measured data. The results show that when the false alarm probability is 0.01, the sea clutter and the measured small targets can be completely distinguished by the dual characteristic detector under 512 pulses, and the double feature detection algorithm is superior to the traditional moving target detection algorithm.
【作者單位】： 金陵科技學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院;南京電子技術(shù)研究所;
【基金】：金陵科技學(xué)院引進(jìn)人才資助項(xiàng)目(jit-b20151)
【分類號(hào)】：TN957.51

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2472764