海杂波AR谱多重分形特性及微弱目标检测方法

该文研究了海杂波功率谱的多重分形特性。为了克服频谱傅里叶分析的缺点,用现代谱估计的方法来计算海杂波的功率谱。AR模型是一个线性预测模型,它通过序列的自相关函数矩阵来估计功率谱,并且具有更精确的频谱分辨率。该文主要分析基于AR谱估计的海杂波功率谱的多重分形特性,以及在微弱目标检测中的应用。首先,以分数布朗运动(FBM)模型为例,证明其功率谱具有多重分形特性。其次,根据X波段雷达的实测海杂波数据,通过多重去趋势分析法(MF-DFA)验证了海杂波AR谱的多重分形特性。最后,分析了海杂波AR谱的广义Hurst指数以及影响参数,并提出一种基于局部AR谱广义Hurst指数的目标检测方法。实验结果表明,该种检测方法具有海杂波背景下微弱目标检测的能力。与现有的分形检测方法和传统的CFAR检测方法对比,该算法在低信杂比情况下具有较好的检测性能。     

基于分形可变步长LMS算法的海杂波中微弱目标检测

该文主要研究了基于Hurst指数与可变步长LMS算法相结合的分析方法在海杂波微弱目标检测中的应用。一直以来,分形理论与统计理论是分别应用到目标检测中的,该文将分形可变步长LMS算法引入到海杂波微弱目标检测中,并在此基础上提出一个海杂波中的微弱目标检测模型,初步实现了基于LMS算法的检测方法与基于单一分形特征的检测方法的结合。最后,采用X波段雷达实测海杂波数据进行验证,结果表明该检测模型具有良好的检测海杂波中微弱目标的能力。     

基于多普勒谱非广延熵的海面目标检测方法

根据海杂波和目标多普勒谱的聚集性差异,可以用熵特征来检测海杂波背景下的小目标,然而常用的香农熵仅仅是统计学角度的宏观量值,并不能反映出海杂波的非线性特性。非广延熵是香农熵的推广,可以描述海杂波已被证实的多重分形特性。该文首先给出了非广延熵与分形维数的关系,然后结合有目标单元回波的多普勒谱较纯杂波单元回波的多普勒谱聚集性更强以及海杂波回波具有多重分形特性的特点,提出了基于多普勒谱非广延熵的海杂波背景下的小目标检测方法,最后通过实测数据进行实验比较,验证了该文算法的有效性,在观测时间较短的情况下,与现有的多重分形频域Hurst指数方法和基于香农熵的方法相比,该文算法具有更好的检测性能。      

基于LGF的海杂波中微弱目标检测方法

该文主要研究了海杂波的模糊分形特性以及模糊分形理论在海杂波微弱目标检测中的应用。模糊分形理论是在融合了模糊理论与分形理论的基础上提出来的,其两个重要概念是局部模糊分形维数与局部分形度。海杂波序列的分形程度可以构造为一种模糊属性,即模糊集,其具有良好的模糊理论中定义的 “度”的概念,且对海杂波与目标具有良好的区分能力。局部模糊分形维数与局部分形度是针对短时海杂波序列进行处理的,对长时间海杂波序列进行处理可以滑动处理单元实现。经X波段实测海杂波数据验证,该文所提方法具有良好的微弱目标检测能力。      

实测海杂波频域分形特性分析

该文主要研究海杂波在频域中的分形特性以及不同参数对频域分形特性的影响。首先,该文以分数布朗运动(FBM)为例,较为系统地阐述了在时域FBM具有分形特性的前提下,FBM频谱也具有分形特性。然后,采用X波段与S波段实测海杂波数据验证频域中海杂波的分形特性,并分析了不同参数对频域海杂波分形特性的影响。结果表明,实测海杂波频谱在统计意义下满足自相似条件,具有分形特性,且频域分形特征对海杂波与目标回波表现出一定的可分性,具有在海杂波微弱目标检测中应用的潜力。     

实测海杂波数据的多重分形特性分析

为充分描述海杂波时变特性和局部奇异性,将多重分形理论应用到雷达海杂波特性分析中,理论分析了海杂波的多重分形参数,并进一步分析了实测海杂波数据的多重分形谱、质量指数和奇异指数,结果表明海杂波具有明显的多重分形特性,该分析方法可以很好地解释海杂波内在非线性特性,并比传统的统计特性分析方法更加能确切地描述杂波的产生机理,为基于多重分形特性的雷达目标检测提供了依据。     

海杂波FRFT谱的多重分形特性与目标检测

本文主要研究海杂波在分数阶傅里叶变换（FRFT）域所表现出的多重分形特性及其在海杂波目标检测中的应用。由FRFT数学定义的尺度性质可推得,自相似过程在某一变换阶数下的FRFT谱在各尺度下不具有统一的自相似特性。针对这一特性,本文将多重分形理论引入到对海杂波FRFT谱的自相似结构分析中并研究FRFT域多重分形参数的影响因素,经S波段和C波段雷达实测数据验证表明,海杂波FRFT谱具有多重分形特性且FRFT域广义Hurst指数对海杂波和目标具有良好的区分能力。在此基础上,本文利用FRFT域广义Hurst指数与双参数恒虚警检测器相结合设计海杂波中目标检测方法并分析检测性能,结果表明本文所提方法相比于经典的时域分形检测方法具有较明显地性能提升。      

基于高尺度分形差量的海杂波背景下小目标检测

为了降低复杂海情对海杂波背景下小目标检测的影响,提高微弱信号检测准确度,文中采用多重分形去势波动分析法分析了海杂波数据在高尺度条件下的分形特性,将分形尺度q 扩展到[-30,30],对多重分形参数H(q)的估计进行了研究,得到了高尺度分形差量驻H(q),分析了尺度q 的选取对驻H(q)的影响,提出了一种基于高尺度分形差量的海杂波中小目标检测方法。实验结果表明:IPIX 海杂波数据的分形特性受到海情和雷达极性的影响,选择高尺度指数q 时,所提方法能够有效地区分动目标与纯海杂波之间的分形差异性,降低海杂波背景下小目标检测对海情的依赖性,相较于单尺度去势波动分析检测方法,大部分海情的检测门限提高了40% 以上,发挥了海杂波数据在高尺度多重分形上的优势。     

基于Hilbert谱脊线盒维数的微弱目标检测算法

 在目标检测领域,分形理论中的盒维数常被用来检测海杂波中的微弱目标,但直接采用盒维数检测目标却得不到的较好检测性能.为提高采用盒维数检测目标方法的检测性能,文章在Hilbert-Huang变换域分析了实测海杂波数据的Hilbert谱脊线盒维数特性以及目标的影响,提出了采用Hilbert谱脊线盒维数检测目标的方法.仿真结果表明,目标出现时海杂波的Hilbert谱脊线盒维数明显减小,采用Hilbert谱脊线盒维数检测海杂波中的微弱目标能够获得较好的检测性能,其性能要优于直接采用盒维数的目标检测方法和多脉冲单元平均恒虚警检测方法的检测性能.     

扫描模式海杂波中目标的多重分形检测

主要研究雷达扫描模式下海杂波的局部多重分形特征以及多重分形理论在雷达目标检测中的应用。目前绝大多数研究都是建立在雷达工作在驻留模式基础上的,而当雷达工作在扫描模式时,由于采样点数不足,一般难以运用分形理论来解决目标检测问题。将多重分形理论应用到雷达周期扫描所得回波序列中,解决采样点不足的问题,并运用模糊集理论中模糊决策的方法进行目标检测。最后,采用X波段与S波段海杂波实测数据进行验证并分析其目标检测的性能,实验结果表明文中所提检测方法对海杂波和目标具有良好的分类能力。     

Multifractal correlation characteristic for radar detecting low-observable target in sea clutter

This paper studies the multifractal correlation characteristic of sea clutter which can be applied to radar low-observable target detection in sea clutter. Multifractal correlation is a generalization of multifractal ‘single point’ statistic, and takes the spatial correlation of two points with different singularity intensity into account. The important content of this paper is the derivation of multifractal correlation from multifractal, and obtains the multifractal correlation spectrum. Then the multifractal correlation spectrum is used as a characteristic to analyze the membership degree to match board. In fact, radar target detection can be regarded as a binary-classification question, therefore the SVM (support vector machine) is applied to target detection. In the end, the real sea clutter under several conditions is used to verify the method proposed in this paper. The results show that the method has a strong performance of target detection and sea clutter suppression.     

海杂波数据的多重分形谱分析

由于海杂波的复杂多变性,多重分形谱被用来分析舰载雷达海杂波数据。从距离向观察纯净的海杂波数据,把有完整起伏的波包作为一个分析单元,通过单独和组合的方式进行多重分形谱分析,谱曲线均表现出很强的相似性。使用分段谱分析和整帧谱分析方法对复杂背景环境(包含人工目标和地杂波)中的海杂波进行研究,表现出与纯净海杂波不同的特性,可用于海杂波仿真和抑制。     

基于频域多尺度Hurst指数的海杂波中目标检测方法

本文主要研究海杂波频谱的扩展自相似特性及多尺度Hurst指数在海杂波目标检测中的应用.作为分数布朗运动的一种推广,扩展自相似过程采用多尺度Hurst指数来描述分形信号.多尺度Hurst指数可以描述分形信号在各尺度下的细节信息,弥补了单一Hurst指数只能从整体上描述分形信号粗糙度的不足.首先,本文在实测雷达数据基础上研究了海杂波频谱的扩展自相似性以及影响参数;然后,利用在最优频域尺度下海杂波频谱的多尺度Hurst指数对目标相对较敏感的特点设计恒虚警检测方法,实现海杂波中的目标检测.实测数据分析表明,海杂波频谱的多尺度Hurst指数比时域单一Hurst指数、时域多尺度Hurst指数具有更好的海杂波与目标区分能力,且由于Fourier变换可以有效提升信杂比,该检测方法具有检测海杂波中微弱运动目标的潜力.