為了提高海雜波中的小目標(biāo)檢測能力,提出了基于遞歸最小二乘線性預(yù)測的海面小目標(biāo)檢測方法。首先,建立線性預(yù)測模型;其次,利用遞歸最小二乘法動態(tài)調(diào)整模型的參數(shù);最后,計算絕對預(yù)測誤差的均值,通過閾值比較得到檢測目標(biāo)結(jié)果。采用加拿大IPIX雷達數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明,該方法的檢測性能優(yōu)于線性預(yù)測的檢測目標(biāo)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的檢測目標(biāo)方法的檢測性能;同極化方式下,HH極性的檢測效果優(yōu)于VV極性的檢測效果。該方法實時更新了預(yù)測模型參數(shù),同步跟蹤海雜波的變化,克服預(yù)測模型固定不變的局限,提高了目標(biāo)檢測的能力。 

【文章來源】：現(xiàn)代雷達. 2017,39(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)獨立性(IPIX54#)

數(shù)隨著海雜波自適應(yīng)地改變。這里采用遞歸最小二乘法優(yōu)化模型系數(shù)，實現(xiàn)預(yù)測模型系數(shù)的更新�；冢襆S線性預(yù)測方法(ＲLSLP)的原理框圖如圖2所示。圖2ＲLSLP方法的原理框圖ＲLSLP方法的實現(xiàn)步驟如下:步驟1根據(jù)信息量準(zhǔn)則，確定線性預(yù)測模型的階數(shù)。步驟2利用式(5)～式(7)更新預(yù)測模型系數(shù)。步驟3利用式(3)得到各距離單元的絕對預(yù)測誤差。步驟4得到絕對預(yù)測誤差四階矩的均值。步驟5利用恒虛警率方法［11］得到閾值，通過閾值比較，得到目標(biāo)檢測結(jié)果。3實驗及結(jié)果以IPIX雷達54#數(shù)據(jù)為實驗對象，分別計算了HH和VV極性下，ＲLSLP方法、線性預(yù)測檢測法［4］(LP)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成檢測法［2］的檢測結(jié)果，如圖3和圖4所示。圖3目標(biāo)檢測效果(HH極性)圖4目標(biāo)檢測效果(VV極性)由圖3和圖4可知，針對同一組海雜波數(shù)據(jù)，ＲLSLP方法的檢測性能較LP方法又有了提高，而LP方法的檢測效果要好于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成預(yù)測法的檢測效果。原因在于ＲLSLP方法利用遞歸最小二乘法實時修正預(yù)測模型系數(shù)，動態(tài)更新了預(yù)測模型，突出了含有目標(biāo)的海雜波和不含有目標(biāo)的海雜波的預(yù)測誤差的不同。此外，不同極性條件下，雷達回波的表現(xiàn)也不同，體現(xiàn)在目標(biāo)檢測結(jié)果中，HH極性比VV極性的檢測效果更好。原因在于雷達發(fā)射接收電磁波的方式不同，海浪對目標(biāo)的遮蔽作用使得檢測性能出現(xiàn)了差異。4結(jié)束語海雜波背景中的小目標(biāo)檢測，因為目標(biāo)的低信雜比的緣故，一直是目標(biāo)檢測中的難點問題。小目標(biāo)漂浮在海面，使得海雜波的固有結(jié)構(gòu)被破壞，體現(xiàn)在海雜波的相關(guān)性和獨立性方面。就是純海雜波的相關(guān)性小于含有小目標(biāo)海雜波的相關(guān)性，純海雜波一般視為獨立的、不相關(guān)或者弱相關(guān)的，而含有目標(biāo)的海雜波獨立性變?nèi)�，相關(guān)性變強。利用沒有小目標(biāo)的海雜波和有小

S線性預(yù)測方法(ＲLSLP)的原理框圖如圖2所示。圖2ＲLSLP方法的原理框圖ＲLSLP方法的實現(xiàn)步驟如下:步驟1根據(jù)信息量準(zhǔn)則，確定線性預(yù)測模型的階數(shù)。步驟2利用式(5)～式(7)更新預(yù)測模型系數(shù)。步驟3利用式(3)得到各距離單元的絕對預(yù)測誤差。步驟4得到絕對預(yù)測誤差四階矩的均值。步驟5利用恒虛警率方法［11］得到閾值，通過閾值比較，得到目標(biāo)檢測結(jié)果。3實驗及結(jié)果以IPIX雷達54#數(shù)據(jù)為實驗對象，分別計算了HH和VV極性下，ＲLSLP方法、線性預(yù)測檢測法［4］(LP)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成檢測法［2］的檢測結(jié)果，如圖3和圖4所示。圖3目標(biāo)檢測效果(HH極性)圖4目標(biāo)檢測效果(VV極性)由圖3和圖4可知，針對同一組海雜波數(shù)據(jù)，ＲLSLP方法的檢測性能較LP方法又有了提高，而LP方法的檢測效果要好于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成預(yù)測法的檢測效果。原因在于ＲLSLP方法利用遞歸最小二乘法實時修正預(yù)測模型系數(shù)，動態(tài)更新了預(yù)測模型，突出了含有目標(biāo)的海雜波和不含有目標(biāo)的海雜波的預(yù)測誤差的不同。此外，不同極性條件下，雷達回波的表現(xiàn)也不同，體現(xiàn)在目標(biāo)檢測結(jié)果中，HH極性比VV極性的檢測效果更好。原因在于雷達發(fā)射接收電磁波的方式不同，海浪對目標(biāo)的遮蔽作用使得檢測性能出現(xiàn)了差異。4結(jié)束語海雜波背景中的小目標(biāo)檢測，因為目標(biāo)的低信雜比的緣故，一直是目標(biāo)檢測中的難點問題。小目標(biāo)漂浮在海面，使得海雜波的固有結(jié)構(gòu)被破壞，體現(xiàn)在海雜波的相關(guān)性和獨立性方面。就是純海雜波的相關(guān)性小于含有小目標(biāo)海雜波的相關(guān)性，純海雜波一般視為獨立的、不相關(guān)或者弱相關(guān)的，而含有目標(biāo)的海雜波獨立性變?nèi)�，相關(guān)性變強。利用沒有小目標(biāo)的海雜波和有小目標(biāo)的海雜波在預(yù)測誤差方面的差異，可以使用預(yù)測模型方法來檢測海雜波中的小目標(biāo)。線性預(yù)測檢測方?

【參考文獻】：
期刊論文
[1]檢測海面弱目標(biāo)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法[J]. 劉允峰,索繼東,柳曉鳴,蘇曉宏.  電訊技術(shù). 2015(10)
[2]海雜波數(shù)據(jù)的多重分形譜分析[J]. 郭麗華,邢文革,董揚,陳棟,伍光新.  現(xiàn)代雷達. 2015(02)
[3]海雜波中的雷達目標(biāo)檢測技術(shù)綜述[J]. 何友,黃勇,關(guān)鍵,陳小龍.  現(xiàn)代雷達. 2014(12)
[4]偽隨機數(shù)序列的獨立性檢驗[J]. 于泳江.  計算機工程與設(shè)計. 1982(03)

博士論文
[1]海雜波的特性分析與目標(biāo)檢測處理[D]. 蘇曉宏.大連海事大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于RBF海雜波微弱目標(biāo)的檢測與提取[D]. 趙福立.吉林大學(xué) 2013



本文編號：3294165