機(jī)載氣象雷達(dá)系統(tǒng)能夠在飛行中實(shí)現(xiàn)對(duì)氣象目標(biāo)的探測(cè)。然而,近地氣象目標(biāo)易受到強(qiáng)地雜波干擾,從而導(dǎo)致目標(biāo)信息的缺失和檢測(cè)虛警。為了實(shí)現(xiàn)地雜波背景中氣象目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測(cè),本文提出了一種基于俯仰通道干涉相位的空域氣象目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)。首先利用俯仰雙通道系統(tǒng)獲取雷達(dá)回波數(shù)據(jù),經(jīng)過多視處理后生成干涉相位圖,對(duì)干涉相位圖進(jìn)行干涉相位補(bǔ)償后得到待檢測(cè)的干涉相位數(shù)據(jù);然后將干涉相位作為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,解析高斯雜波背景下地雜波與氣象目標(biāo)的干涉相位統(tǒng)計(jì)特性;最后嵌入該統(tǒng)計(jì)特性至恒虛警率檢測(cè)器中,實(shí)現(xiàn)氣象目標(biāo)的魯棒檢測(cè)。多組仿真與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明,相較于其他氣象目標(biāo)檢測(cè)方法,所提方法具有更高的檢測(cè)概率和更好的魯棒性。

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【部分圖文】：

圖１三維空間幾何接收模型

圖１三維空間幾何接收模型２干涉相位統(tǒng)計(jì)特性分析統(tǒng)計(jì)特性分析對(duì)于ＣＦＡＲ檢測(cè)器的設(shè)計(jì)尤為重要［１６－１８］。本文的重點(diǎn)在于獲得氣象目標(biāo)湮沒于地雜波時(shí)混合信號(hào)的概率密度函數(shù)（ＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙＤｅｎｓｉｔｙＦｕｎｃｔｉｏｎ，ＰＤＦ）。由于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中不可避免地存在著多種干擾［１９］....

圖２有無氣象目標(biāo)時(shí)干涉相位概率密度分布示例圖

具有相同的形式，但由于氣象目標(biāo)分量的存在，所涉及的參數(shù)會(huì)存在一些變化。根據(jù)式（１５），混合信號(hào)的干涉相位的ＰＤＦ可以表示為ｐ１（φ）＝Γｎ＋１２（）１－ρ２ｗ＋ｃ（）ｎρｗ＋ｃｃｏｓφ－φｗ＋ｃ（）２槡πΓｎ（）１－ρ２ｗ＋ｃｃｏｓ２φ－φｗ＋ｃ（）（）ｎ＋１２＋１－ρ２ｗ＋ｃ（....

圖３ρ＾ｃ的概率密度分布特性分析

（ａ）估計(jì)的ρ＾ｃ均值與理論值ρｃ之間的誤差隨多視數(shù)和理論值ρｃ的變化趨勢(shì)（ｂ）估計(jì)的ρ＾ｃ方差隨多視數(shù)和理論值ρｃ的變化趨勢(shì)圖３ρ＾ｃ的概率密度分布特性分析此外，式（１１）和式（１８）中的ｎ代表獨(dú)立樣本數(shù)量，即有效多視數(shù)。通常情況下，用于估計(jì)協(xié)方差矩陣的樣本并不總是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的。....

圖４基于干涉相位的空域氣象目標(biāo)檢測(cè)算法流程圖

ＰＯＤ＝ＴＰＴＰ＋ＦＮ＝１－∫φＴ－φＴｐ１φ（）ｄφ（２２）ＰＦＡ＝ＦＰＦＰ＋ＴＮ＝１－∫φＴ－φＴｐ０φ（）ｄφ（２３）式中，φＴ代表檢測(cè)門限。ＴＰ和ＴＮ分別表示正確檢測(cè)為氣象目標(biāo)和地雜波，ＦＰ和ＦＮ則表示檢測(cè)過程中產(chǎn)生的虛警和漏檢。此ＣＦＡＲ檢測(cè)器對(duì)應(yīng)的判決規(guī)則可以描述為φ....

本文編號(hào)：3936535