【摘要】：隨著隱身技術(shù)的發(fā)展和許多目標(biāo)的小型化,海面弱目標(biāo)已成為雷達(dá)執(zhí)行預(yù)警、搜索、警戒的重點對象。弱目標(biāo)泛指雷達(dá)橫截面積小、雷達(dá)回波往往淹沒在強海雜波中的各類海面或海上低空目標(biāo)。為探測這類弱目標(biāo),常常采用高分辨雷達(dá)降低海雜波水平和提高目標(biāo)回波的信雜比。高分辨海雜波表現(xiàn)出概率分布上的非高斯性、時間上的非平穩(wěn)性、空間上的非均勻性、以及模型參數(shù)的空時變特性等復(fù)雜特性,這些增大了目標(biāo)檢測的難度。針對傳統(tǒng)算法常常出現(xiàn)目標(biāo)探測性能低和虛警點多的問題,論文研究了海面弱目標(biāo)的最優(yōu)相干檢測理論和聯(lián)合特征檢測方法。前者注重海雜波統(tǒng)計模型建立和匹配于海雜波統(tǒng)計模型的最優(yōu)、近最優(yōu)檢測器的設(shè)計方法;后者著重于長時累積/觀測下的多特征或多幀聯(lián)合檢測方法。研究成果可應(yīng)用于機載對海預(yù)警雷達(dá)、海岸警戒雷達(dá)、高分辨島礁、艦船反入侵雷達(dá)、高分辨反潛雷達(dá)等,提升這些雷達(dá)系統(tǒng)的對海探測能力。論文的主要研究成果可概括如下:1.針對K-分布雜波下最優(yōu)相干檢測器(OKD)應(yīng)用于均勻雜波環(huán)境導(dǎo)致性能損失的問題,構(gòu)造了均勻K-分布雜波環(huán)境下的最優(yōu)相干檢測器(Hom-OKD)和相應(yīng)的自適應(yīng)檢測器。均勻性是指待檢測單元和參考單元的雜波向量共享相同的功率,這種情況經(jīng)常出現(xiàn)在低海況、高分辨海雜波之中。通過把參考單元雜波向量引入似然函數(shù),構(gòu)造了Hom-OKD,推導(dǎo)證明了Hom-OKD和自適應(yīng)Hom-OKD對于伽馬紋理的尺度參數(shù)、多普勒導(dǎo)向矢量、以及散斑協(xié)方差矩陣具有恒虛警特性,并給出了非迭代最大似然協(xié)方差矩陣估計方法。仿真數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明了Hom-OKD在均勻雜波環(huán)境下的最優(yōu)性以及在實際海雜波環(huán)境下和OKD的互補性。2.針對傳統(tǒng)自適應(yīng)檢測器假設(shè)海雜波紋理獨立同分布造成的性能損失問題,分別提出了逆伽馬紋理和逆高斯紋理復(fù)合高斯雜波下基于紋理結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)相干檢測器。基于先驗知識,紋理是由大尺度的涌浪調(diào)制產(chǎn)生,因此引入了相關(guān)系數(shù)衡量海雜波紋理在距離單元上的相關(guān)性。根據(jù)這一相關(guān)系數(shù),確定與待檢測單元紋理相同的距離單元數(shù)目,從而為待檢測單元提供紋理信息。基于公開實測數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明:對比現(xiàn)有的獨立同分布紋理下的檢測器,基于紋理結(jié)構(gòu)的檢測器充分利用了參考單元傳遞的紋理信息,能有效提高對海雷達(dá)的探測性能。3.針對高分辨海雜波背景下低速漂浮小目標(biāo)檢測概率低的問題,提出了一種基于前-后向收益參考粒子濾波(FB-IRPF)狀態(tài)估計的自適應(yīng)組合廣義似然比(GLRT)檢測方法。長時觀測是提高弱小目標(biāo)累積增益的有效途徑,但它同時導(dǎo)致了目標(biāo)多普勒偏移的非線性和海雜波的非平穩(wěn)性,往往造成目標(biāo)漏檢。為此,建立了分段線性調(diào)頻信號模型和分段球不變隨機變量雜波模型,并在此模型基礎(chǔ)上提出了自適應(yīng)組合GLRT檢測器。為了有效估計所提檢測器中目標(biāo)的瞬時多普勒頻率,構(gòu)建了海雜波背景下具有逆伽馬紋理最優(yōu)相干檢測器作為收益函數(shù)的FB-IRPF算法。由此,將FB-IRPF的狀態(tài)估計值代入自適應(yīng)組合GLRT檢測器中形成了新提出的檢測器,能同時實現(xiàn)短時相干累積和長時非相干累積。利用實測數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗,結(jié)果表明:提出的檢測器能有效地探測海雜波背景下的低速漂浮小目標(biāo),且在目標(biāo)和海雜波的多普勒譜分離時具有明顯的性能提升。4.針對復(fù)雜環(huán)境下單個特征無法穩(wěn)健探測海面小目標(biāo)的問題,提出了時頻特征空間的多特征聯(lián)合檢測方法。為了有效降低海雜波功率水平,首先對待檢測單元的時頻分布作歸一化處理。在歸一化時頻分布平面內(nèi),海雜波的能量隨機分散在整個平面;而目標(biāo)的能量規(guī)則地聚集在其瞬時多普勒曲線周圍。為反映上述這種特性差異,從歸一化時頻分布中提取了三個定量的時頻特征。然后,目標(biāo)檢測問題就轉(zhuǎn)化為三維時頻特征空間中的單分類器設(shè)計問題。結(jié)合改進(jìn)的凸包學(xué)習(xí)算法,提出了基于時頻三特征的檢測器,能有效提高海雜波和目標(biāo)在時頻特征空間中的可分性。最后,基于實測數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明:相對于現(xiàn)有的分形、一致性因子以及三特征檢測器,新提出的檢測器具有穩(wěn)健而明顯的整體性能提升。5.針對快掃描模式下無法實現(xiàn)長時累積和高分辨模式下海尖峰造成虛警的問題,提出了一種基于多普勒引導(dǎo)的多幀累積海面小目標(biāo)檢測器。該檢測器由掃描周期內(nèi)和掃描周期間兩步檢測組成,多普勒信息是連接兩者的橋梁。掃描周期內(nèi)采用最優(yōu)相干檢測獲取多普勒信息,并在高的虛警率下盡可能地突顯小目標(biāo)的運動軌跡。由于海尖峰秒級去相關(guān),多幀聯(lián)合處理能有效地抑制海尖峰,降低虛警率。它沿著多普勒引導(dǎo)的主方向進(jìn)行小范圍的多幀累積,實現(xiàn)了小目標(biāo)的長時累積增益和計算代價的降低。此外,提出了一種海尖峰仿真模型,包含了海尖峰的持續(xù)時間、幅度調(diào)制、隨機分布等特性。最后,基于仿真數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果都證實了所提檢測器具有很好的性能提升,能穩(wěn)定而高效地探測高分辨海雜波背景下的運動小目標(biāo)。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN957.51
【圖文】：

這些海面弱目標(biāo)與目標(biāo)本身的物理尺寸、自身材料、結(jié)構(gòu)設(shè)計以及電磁散射特性都緊密相關(guān)，一直是對海雷達(dá)探測和警戒的重點和難點對象。圖1.1 典型的海面或海上低空目標(biāo)海雜波定義為雷達(dá)電磁波照射到感興趣區(qū)域時接收到的海表面后向散射回波[5-8]。因此，對海洋雷達(dá)來說，無論接收到的回波是否含有目標(biāo)，海雜波都固定存在，嚴(yán)重影響目標(biāo)存在性判定。受海洋環(huán)境參數(shù)（風(fēng)速、風(fēng)向、涌浪、溫度等）和雷達(dá)設(shè)備參數(shù)（擦地角、雷達(dá)波長、極化方式等）的影響，海雜波的物理機制和統(tǒng)計模型建立都比較復(fù)雜，難以用簡單的數(shù)學(xué)模型構(gòu)建。在空間維和時間維上，海雜波表現(xiàn)為長時非平穩(wěn)而短時平穩(wěn)、整體非均勻而局部均勻；在多普勒頻域上，它具有時變的多普勒偏移和較大的帶寬，這也是低速運動目標(biāo)難以檢測的主要原因。國外學(xué)者們對海雜波的研究比較早，并公開了兩個極其重要的實測海雜波數(shù)據(jù)庫：加拿大McMaster大學(xué)IPIX（Intelligent Pixel Processing X-band）數(shù)據(jù)庫[9]和南非的科學(xué)與工業(yè)研究委員會（Council for Scientific and Industrial Research, CSIR）數(shù)據(jù)庫[10]，為實測海雜波特性研究和各類新檢測算法的驗證提供了非常寶貴的資源。近年來

船反入侵雷達(dá)和高分辨反潛雷達(dá)的對海性能提升。論文的總體研究框架見圖 1.2，全文共七章內(nèi)容，每章安排如下。圖1.2 論文總體研究框架第一章為緒論。首先，簡要介紹海面弱目標(biāo)探測的研究背景和重要意義，分析海雜波的物理形成機理及其統(tǒng)計特性，為后續(xù)的檢測方法奠定基礎(chǔ)。其次，結(jié)合目前海面目標(biāo)的研究狀況，歸納總結(jié)了三類檢測方法的特點和適用條件。最后，簡單回顧CGM 雜波下的最優(yōu)相干檢測結(jié)構(gòu)，并安排各章內(nèi)容。第二章針對高分辨、低海況下的局部均勻雜波環(huán)境，提出一種均勻 K-分布雜波背景下的最優(yōu)檢測器，稱為 Hom-OKD。考慮到實際雷達(dá)探測環(huán)境，給出具有非迭代最大似然協(xié)方差估計的自適應(yīng) Hom-OKD。并且

但是，目前沒有確切的結(jié)論說明，自適應(yīng) OKD 在 IID 紋理下是否具有對散斑協(xié)方差矩陣的 CFAR 特性。圖2.1 自適應(yīng) OKD 和自適應(yīng) Hom-OKD 的流程圖接下來，我們需要進(jìn)一步闡述 Hom-OKD 和自適應(yīng) Hom-OKD 在均勻雜波背景下的最優(yōu)性。眾所周知，在推導(dǎo)最優(yōu)相干檢測時，我們假設(shè)完全獲知了目標(biāo)和雜波統(tǒng)計

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 劉明;海雜波中微弱運動目標(biāo)自適應(yīng)檢測方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2016年

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本文編號：2748863