本文關(guān)鍵詞：海雜波AR譜多重分形特性及微弱目標(biāo)檢測方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：該文研究了海雜波功率譜的多重分形特性。為了克服頻譜傅里葉分析的缺點,用現(xiàn)代譜估計的方法來計算海雜波的功率譜。AR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AR譜估計的海雜波功率譜的多重分形特性,以及在微弱目標(biāo)檢測中的應(yīng)用。首先,以分?jǐn)?shù)布朗運動(FBM)模型為例,證明其功率譜具有多重分形特性。其次,根據(jù)X波段雷達(dá)的實測海雜波數(shù)據(jù),通過多重去趨勢分析法(MF-DFA)驗證了海雜波AR譜的多重分形特性。最后,分析了海雜波AR譜的廣義Hurst指數(shù)以及影響參數(shù),并提出一種基于局部AR譜廣義Hurst指數(shù)的目標(biāo)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(biāo)檢測的能力。與現(xiàn)有的分形檢測方法和傳統(tǒng)的CFAR檢測方法對比,該算法在低信雜比情況下具有較好的檢測性能。
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號處理國家重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 目標(biāo)檢測 海雜波 多重分形 AR譜估計
【基金】：國家部委基金(4010101030101)~~
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 1引言20世紀(jì)70年代文獻[1]首次提出了用分形理論來描述自然界中不光滑和不規(guī)則的復(fù)雜結(jié)構(gòu),它解釋了隨機信號中普遍存在的尺度不變性和自相似性。分形理論在雷達(dá)信號處理領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用,文獻[2]首次計算了海雜波的單一分形維數(shù),并應(yīng)用分形維數(shù)來檢測海雜波背景中的目標(biāo),隨

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本文編號：433864