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基于雜波圖的目標(biāo)檢測(cè)算法研究與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2021-03-12 11:37
  雷達(dá)需要在具有起伏特性的雜波、噪聲以及干擾的影響下進(jìn)行目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè),恒虛警處理是雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的核心。雜波圖恒虛警處理適用于空域強(qiáng)度變化劇烈的雜波環(huán)境,是雷達(dá)恒虛警處理的重要研究方向,且其作為零多普勒處理的重要組成部分,在低速目標(biāo)檢測(cè)中發(fā)揮著不可替代的作用。本文的研究重點(diǎn)是雜波圖恒虛警處理及其在低速目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用;谀趁}沖壓縮體制雷達(dá)信號(hào)處理系統(tǒng),本文結(jié)合Kalmus濾波器和改進(jìn)的選大雜波圖恒虛警處理,給出一種基于雜波圖的目標(biāo)檢測(cè)算法,其在雜波邊緣環(huán)境下具有更優(yōu)的低速目標(biāo)檢測(cè)性能。本文首先研究了雷達(dá)恒虛警處理的基本理論。分析了常規(guī)雷達(dá)雜波特性、Neyman-Pearson準(zhǔn)則及其作為雷達(dá)通用檢測(cè)準(zhǔn)則的原因;研究了確知恒定高斯白噪聲條件下的單脈沖最優(yōu)檢測(cè);對(duì)于恒虛警處理算法,重點(diǎn)研究了CA-CFAR、GO-CFAR、SO-CFAR三種ML類CFAR算法,仿真分析了每種算法的檢測(cè)過程及適用條件,研究了參考單元數(shù)目對(duì)ML類CFAR算法檢測(cè)性能的影響,并對(duì)比分析了三種ML類算法的檢測(cè)性能。針對(duì)隨時(shí)間變化緩慢,而空域變化劇烈的雜波環(huán)境,本文著重研究了雜波圖恒虛警處理。研究了雜波圖的基本原... 

【文章來源】:西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:104 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)算法發(fā)展概述
        1.2.1 目標(biāo)檢測(cè)及恒虛警處理
        1.2.2 雜波圖恒虛警處理
    1.3 論文主要內(nèi)容
第二章 雷達(dá)恒虛警處理
    2.1 常規(guī)雷達(dá)雜波特性
        2.1.1 雜波散射特性
        2.1.2 雜波統(tǒng)計(jì)特性
    2.2 假設(shè)檢驗(yàn)理論
        2.2.1 Bayes準(zhǔn)則
        2.2.2 Neyman-Pearson準(zhǔn)則
    2.3 固定門限檢測(cè)
    2.4 均值類恒虛警處理
        2.4.1 未知干擾對(duì)虛警概率的影響
        2.4.2 CA-CFAR
        2.4.3 CA-CFAR的局限性
        2.4.4 GO-CFAR和SO-CFAR
    2.5 恒虛警損失及均值類CFAR算法對(duì)比
    2.6 本章小結(jié)
第三章 雜波圖恒虛警處理
    3.1 雜波圖基本原理
    3.2 雜波圖恒虛警處理
        3.2.1 Nitzberg雜波圖檢測(cè)技術(shù)
        3.2.2 單元平均雜波圖CFAR平面檢測(cè)技術(shù)
        3.2.3 混合CM/L-CFAR檢測(cè)技術(shù)
    3.3 低速目標(biāo)檢測(cè)問題及解決思路
    3.4 基于雜波圖的低速目標(biāo)檢測(cè)算法
        3.4.1 Kalmus濾波器
        3.4.2 改進(jìn)的選大雜波圖CFAR處理
        3.4.3 基于雜波圖的低速目標(biāo)檢測(cè)算法
    3.5 雜波圖CFAR算法對(duì)比
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于雜波圖的目標(biāo)檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)
    4.1 信號(hào)處理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方案
    4.2 目標(biāo)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)
    4.3 DSP實(shí)現(xiàn)及算法復(fù)雜度分析
    4.4 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理及分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 研究總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]近距離慢速目標(biāo)檢測(cè)雜波抑制方法[J]. 鄭霖,姚偉偉,楊超,仇洪冰.  電子與信息學(xué)報(bào). 2018(10)
[2]基于MATLAB的雷達(dá)雜波建模與仿真研究[J]. 趙瑤瑤,周天.  火控雷達(dá)技術(shù). 2018(03)
[3]一種利用DDR3建立五維立體雜波圖的實(shí)現(xiàn)方法[J]. 王輝輝,任彥.  火控雷達(dá)技術(shù). 2017(04)
[4]多目標(biāo)環(huán)境中的自適應(yīng)學(xué)習(xí)恒虛警率檢測(cè)算法[J]. 羅朝義,程嗣怡,王玉冰.  火力與指揮控制. 2017(01)
[5]基于零頻抑制與雜波圖的地面慢速目標(biāo)檢測(cè)[J]. 溫博,鄭遠(yuǎn),劉兵.  電子設(shè)計(jì)工程. 2014(10)
[6]基于實(shí)采數(shù)據(jù)的海雜波與氣象雜波模擬[J]. 夏棟,察豪,秦華,夏奎.  現(xiàn)代雷達(dá). 2012(05)
[7]基于FPGA的氣象雜波圖設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 黃蕪炯,宋萬杰,吳順君.  火控雷達(dá)技術(shù). 2007(02)
[8]一種基于小波變換的信號(hào)恒虛警率檢測(cè)方法[J]. 簡(jiǎn)濤,何友,蘇峰,李炳榮.  信號(hào)處理. 2006(03)
[9]雷達(dá)自動(dòng)檢測(cè)和CFAR處理方法綜述[J]. 何友,關(guān)鍵,孟祥偉,陸大,彭應(yīng)寧.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2001(01)
[10]雜波圖CFAR平面技術(shù)在均勻背景中的性能[J]. 何友,劉永,孟祥偉.  電子學(xué)報(bào). 1999(03)

碩士論文
[1]機(jī)場(chǎng)跑道異物監(jiān)測(cè)雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D]. 李海翔.電子科技大學(xué) 2016
[2]某雷達(dá)的雜波抑制及幀間相關(guān)處理技術(shù)研究[D]. 李生龍.西安電子科技大學(xué) 2015
[3]雷達(dá)雜波圖CFAR算法研究及基于FPGA的實(shí)現(xiàn)[D]. 劉俊濤.西安電子科技大學(xué) 2006



本文編號(hào):3078236

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