發(fā)布時間：2018-04-28 08:08

  本文選題：弱目標(biāo)檢測 + 分形特征��； 參考：《大連海事大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,海面弱目標(biāo)檢測已經(jīng)成為當(dāng)今軍防建設(shè)和艦船搜救的應(yīng)用焦點。而海雜波是由雷達(dá)接收自海表面的散射回波形成的,它會對雷達(dá)在冰山、油輪和其它海上弱目標(biāo)的定位和檢測造成影響。因此,研究海雜波特性對雷達(dá)回波信號和檢測海面弱目標(biāo)具有極其重要的意義。分形理論的提出和應(yīng)用是當(dāng)前目標(biāo)檢測的一個重大突破,它打破了傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計特性和基于混沌特性的目標(biāo)檢測方法,特別是在海雜波的建模與弱目標(biāo)檢測方面都得到了很好的應(yīng)用與發(fā)展。本文重點在研究如何利用分形基本理論來處理海雜波和弱目標(biāo)檢測,為了將理論與實驗相結(jié)合,本文采用IPIX實測雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析驗證分形方法在檢測目標(biāo)時的檢測性能。本文具體的研究內(nèi)容如下:介紹了分形基本理論,主要是豪斯道夫測度與維數(shù)、實測海雜波數(shù)據(jù)和多重分形的定義及其求解方法,應(yīng)用小波變換的Hurst分形指數(shù)驗證實測海雜波數(shù)據(jù)的分形特征并做仿真分析。先后研究了基于時域Hurst指數(shù)差異的海面弱目標(biāo)檢測和基于時域空間Hurst指數(shù)差異的海面弱目標(biāo)檢測,并對兩種檢測算法進(jìn)行了對比分析;接著介紹了多重分形降趨移動平均法(MFDMA),然后驗證了海雜波的多重分形的特性,在此基礎(chǔ)上采用多重分形降趨前向移動平均法(MFFDMA)、多重分形降趨后向移動平均法(MFBDMA)和多重分形降趨中心移動平均法(MFCDMA)三種算法進(jìn)行目標(biāo)檢測,并對比三種算法的目標(biāo)檢測效果,發(fā)現(xiàn)MFCDMA算法檢測效果是最好的。
[Abstract]:With the progress of science and technology, the detection of the weak target in the sea has become the focus of the military defense construction and ship search and rescue. The sea clutter is formed by the radar received from the sea surface, which will affect the positioning and testing of the radar in the icebergs, oil tankers and other weak targets at sea. Therefore, the study of the characteristics of the sea clutter for thunder It is of great significance to reach the echo signal and detect the weak target in the sea. The proposed and applied fractal theory is a major breakthrough in the current target detection. It breaks the traditional method of target detection based on statistical characteristics and chaotic characteristics, especially in the modeling of sea clutter and the detection of weak targets. Application and development. This paper focuses on how to use fractal theory to deal with sea clutter and weak target detection. In order to combine theory with experiment, this paper uses IPIX measured radar data to analyze and verify the detection performance of fractal method in detecting target. The specific research content of this paper is as follows: the basic theory of fractal is introduced. The definition and solution of Moorhouse DWF measure and dimension, the measurement of sea clutter data and multifractal, the fractal characteristics of the measured sea clutter data are verified by the Hurst fractal index of wavelet transform and the simulation analysis is done. The detection of sea surface weak target based on the difference in time domain Hurst index and the Hurst finger based on the time domain space are studied. Two kinds of detection algorithms are compared and analyzed. Then, the multifractal reduction moving average (MFDMA) is introduced, and then the multifractal characteristics of the sea clutter are verified. On this basis, the multi fractal descending forward moving average (MFFDMA) and the multifractal backward moving average method (MFBDM) are used. Three algorithms, A) and multi fractal approach center moving average (MFCDMA) algorithm, are used to detect target and compare the target detection results of the three algorithms. It is found that the MFCDMA algorithm is the best.

【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN957.51

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本文編號：1814465