分形模型在海上雷达目标检测中的应用

在海杂波背景下进行了有效的海上目标检测是相当困难的。本文研究了海上目标雷达问波与海杂波的分维特性，提出了一种基于海面散射分维特性的检测方法。该方法以处处连续而不可导的非平稳不规则信号模型－分数布朗运动作为数学模型，提取出海杂波与目标回波的多种分维参数，并利用其固的差异进行检测。该方法用于仿真的舰船雷达弱目标的回波，取得了较好的检测效果。     

基于回声状态网络的OTHR海杂波抑制方法

在短相干积累时间(CIT)情况下,天波超视距雷达(OTHR)中低速目标检测很困难:低速目标靠近强大的海杂波频谱;短CIT导致多普勒分辨率低,使目标信号与海杂波更难区分。传统方法一般利用海杂波与目标信号的时频特征不同来抑制海杂波,目标速度较高时这些方法很有效,然而在短CIT、低速目标情况下目标与海杂波信号的时频特征的区分度很小,使得传统方法难以有效抑制海杂波。针对上述问题,考虑到海杂波与目标信号具有不同的动力学特征,提出一种基于回声状态网络的天波雷达海杂波抑制方法。该方法首先用海杂波参考信号训练回声状态网络,使该神经网络"记住"海杂波的混沌动态特征;然后用前述训练好的网络重构和预测天波雷达回波中...     

基于深度学习的海上目标一维序列信号目标检测方法

当前海面目标检测方法多基于统计理论,检测性能受背景统计特性假设的影响,本文从信号预测和特征分类两个角度,分别采用长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)对信号时间序列幅度信息进行处理,用于海上目标一维序列雷达信号检测,该方法不需事先假设背景统计特性,泛化能力更强。基于LSTM序列预测的目标检测方法通过用海杂波信号幅度时间序列对网络进行训练,再用训练后的网络对后续序列进行预测,并与后续实测信号进行比较,实现目标检测。基于CNN序列分类的目标检测方法中采用截取的海杂波信号和目标信号幅度序列作为数据集样本,对一维卷积核CNN进行训练,使其具有识别目标杂波信号特征能力,从而实现目标检测。最后,采用IPIX和CSIR实测海杂波数据对两种方法进行验证,结果表明两种方法均可实现一维序列信号中海面目标的检测,但LSTM预测方法对于长序列检测的实时性有待于进一步提高;CNN分类方法可实现实时检测,但仅利用信号幅度信息,检测性能仍需进一步提升。      

基于LOWESS回归的一阶海杂波识别算法

高频地波雷达在对低速目标进行检测时，回波信号中一阶海杂波影响目标检测，为在RD谱中确定一阶海杂波的位置从而规避海杂波影响，提出了一种基于LOWESS回归的一阶海杂波识别算法，该算法在对海杂波局部峰值检测的研究基础上，预先对数据进行了LOWESS回归平滑滤波，将一阶海杂波相对抬高，再结合脊背峰值检测和对称偏移检测的方法进行一 阶海杂波位置信息提取。实测数据的仿真结果表明，该方法能够很好地在RD谱中提取海杂波的位置信息，为海杂波的评估与抑制提供了理论依据。     

一种基于小波包变换的海面慢速小目标检测方法

研究了一种基于小波包变换的海杂波背景下的慢速小目标检测方法,并利用在实测海杂波数据中叠加慢速目标信号的方法对该检测方法进行了计算机仿真。仿真结果表明,与常规的动目标检测（MTD）方法相比,该方法能够以较高的检测能力对湮没在海杂波背景中的弱小目标信号进行检测。     

复杂动态海面与目标电磁散射及回波仿真研究现状与展望

海洋表面是一种高度不规则和时空不重复的复杂动态体系。海杂波是雷达电磁信号照射到海面产生的大量散射体回波的叠加,受风力、洋流、海浪等的影响呈现非均匀性和非平稳性。海杂波信号对海上目标的探测具有一定的干扰作用,尤其是高海情条件下,海浪起伏更加剧烈,目标信号极易淹没在强海杂波信号中,严重限制着雷达对海上目标的检测能力。海杂波及目标电磁散射特性研究是提升复杂海洋环境下目标检测能力的基础,以电磁波与实际复杂动态海面及目标电磁散射机理为基础,形成实际海洋环境下目标回波数据,对海杂波及目标雷达回波特征分析,实测数据集的补充,均存在重大意义。为了让更多相关研究者获得基于物理机理的复杂海环境与目标回波仿真方法近些年的发展和未来趋势,该文总结了回波仿真的3类方法,并针对海面与目标仿真场景特点,分析了3类方法的优劣和适应性,给出了部分仿真结果;还介绍了一些基于实测的回波数据集,可方便学者对回波特性进行分析;最后对复杂海面与目标回波仿真方法和特性研究的发展趋势进行了展望。     

采用改进型时频滤波的海杂波抑制方法

海洋环境下，海杂波具有明显的非平稳、非高斯特性，海杂波谱中心频率不固定、谱宽较宽，严重影响了雷达对海面目标的检测。传统的频域滤波器难以对复杂多变的海杂波进行有效抑制。本文通过分析海杂波的时频谱频率变化特征，定量计算各距离单元时频谱的中心频率平滑度，提出了采用基于时频谱能量分布的改进型时频滤波方法进行海杂波抑制。通过实测海杂波数据对杂波抑制效果进行分析，验证了该算法能够有效滤除海杂波信号和保护低速目标信号能量，提高目标信杂噪比，对提升雷达检测能力具有重要的作用。      

基于多普勒频率相关性的海杂波目标检测

针对较强海杂波背景下目标检测十分困难这一问题,提出一种应用目标多普勒频率相关性的方法检测较强海杂波背景下的运动目标。首先,对连续多个脉冲信号的多普勒频率进行相关性检测,并保留相关性较强的信号采样点;然后,将这些相关性较强的雷达脉冲信号通过地物杂波滤波器与运动杂波滤波器两级滤波器进行滤波;最后,通过多普勒频率相关性检测门限检测出目标。此方法不依赖于海杂波模型,具有较好的通用性与实效性。通过对实测雷达海杂波数据的处理,验证了该方法的有效性。     

基于混沌预测的雷达微弱目标检测研究综述

传统的雷达目标检测是将海杂波建模为随机过程,而最新的研究成果表明海杂波具有混沌特性,从而可将海杂波建模为非线性混沌模型。基于混沌预测检测微弱雷达目标信号是根据杂波信号和目标信号的动力学差异。通过海杂波训练预测器,假如待测信号当中含有雷达目标信号,则预测误差会突然增大,从而检测出目标信号。文章主要介绍了基于混沌预测检测雷达微弱目标在检测原理、国内外的研究现状以及未来的发展趋势。     

稀疏域海杂波抑制与微动目标检测方法

针对海上微动目标回波信号具有稀疏性的特点,该文研究了稀疏域微动特征提取和检测方法,提出一种基于形态成分分析(MCA)的海杂波抑制与微动目标检测方法.该方法充分利用海杂波和微多普勒信号组成成分的形态差异性,对不同源信号采用不同的字典进行稀疏表示,区分海杂波与微动目标.此外,提出的稀疏域海杂波抑制方法,能够在抑制海杂波的同时积累更多的信号能量,改善信杂比.仿真和实测数据验证了算法的正确性.     

一种船用雷达的海杂波抑制算法

海杂波是经雷达发射信号照射后从海洋表面反向散射的回波,它的存在严重干扰了雷达对海面目标的检测和定位跟踪性能。现有的海杂波抑制方法中,在对海杂波进行抑制的同时,也会对近处目标信号幅度造成衰减,甚至导致漏检的发生。本文从图像处理角度,提出了一种海杂波的抑制算法,包括如下几个步骤：初始化参数和数据、参数估计、海杂波的抑制和估...     

复合高斯杂波下抑制失配信号的自适应检测器

随着雷达分辨率的提高及擦地角的减小,海杂波幅度分布明显偏离瑞利分布,表现出很强的非高斯特性,复合高斯模型得到广泛应用。因此该文以复合高斯杂波为背景,研究当信号发生失配时的雷达目标检测问题。该文基于两步广义似然比(GLRT)检验,设计了复合高斯杂波下对失配信号具有选择性的自适应检测器。为了设计选择性检测器,在零假设下引入虚假干扰以修正原始二元假设,并假设该虚假干扰与实际目标信号在白化空间正交。该文提出的检测器对海杂波纹理分量及协方差矩阵恒虚警(CFAR)。最后利用仿真及实测海杂波数据,通过蒙特卡洛实验验证该检测器的有效性。实验表明,该文所提检测器有效提高了对失配信号的选择性,同时对距离扩展目标匹配信号的检测性能也有1～3 dB的提升。      

一种改进的天波雷达海杂波循环对消算法

在天波超视距雷达中,舰船等慢速目标的频谱通常靠近强大的海杂波谱,检测难度大,在短相干积累条件下,回波频谱的多普勒分辨率降低,进一步增加了目标检测难度。目前的海杂波抑制方法主要是循环对消法,但是传统的循环对消方法仅通过傅里叶变换后最大谱线来估计频率,频率估计精度不高,杂波残留严重,而且容易将目标信号也对消掉。针对该问题,提出了一种改进的循环对消算法,该算法中,首先给出了短相干积累下海杂波频率的高精度估计算法,利用最大的3根谱线进行插值来对粗估计得到的频率进行校正,从而精确估计海杂波频率,在此基础上估计时域的海杂波信号;为了避免将目标信号也对消掉,进一步给出了海杂波的频率界限,只在杂波界限内进行海杂波循环对消;与传统算法相比,所提算法能够对海杂波参数进行高精度估计,从而减少了对消过程中剩余杂波的能量,有利于舰船目标的峰值显露,而且杂波频率界限的使用能够避免将目标信号对消掉,提高了目标的检测效能。仿真和实测数据处理结果均表明,与传统循环对消法相比,所提算法能用更少的对消次数凸显出舰船目标,而且残留杂波能量更低。     

海杂波的分数布朗运动模型及其应用

海杂波常常严重地限制了雷达目标检测能力。通常是采用统计方法研究海杂波的特性，随着新理论、新技术的出现，不断尝试更好的方法研究海杂波。基于分形理论，利用实测的小擦地角海面雷达回波数据，比较了海杂波和分数布朗运动（FBM）的性质，得出海杂波与分数布朗运动有相似的增量统计特性。在此基础上，利用基于FBM模型的分维数提取方法对两组海杂波含目标信号进行处理，与利用脉冲回波相干处理以及变换法的分形处理方法相比，具有较好的效果。     

浅析海杂波抑制方法

海杂波是影响对海雷达工作性能的一个重要因素。检测和跟踪目标之前抑制海杂波是非常必要的。通过对海杂波和舰船目标的幅度特征、谱特征以及相关特征的分析，针对强海杂波环境下，目标检测的典型问题，从雷达工作模式、雷达信号处理两个方面探讨了抑制海杂波的几种途径。     

基于EMD的海杂波特性与目标检测

非线性非平稳是海杂波的重要特性之一,希尔伯特-黄变换（HHT）是一种全新的非线性非平稳信号的分析方法。含有目标的雷达信号在希尔伯特-黄变换过程中经过经验模式分解（EMD）后,其趋势分量及部分固有模态函数分量与海杂波的具有明显的区别。利用这种区别,本文提出一种海杂波环境下的目标检测新方法——趋势检测法,通过实测海杂波计算验证,该方法能够明显改善淹没于海杂波中的慢速小目标检测能力。     

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.     

PD雷达导引头海杂波回波信号模拟

在雷达系统模拟中所面临的一个重要背景环境是杂波,杂波的散射特性直接影响到雷达对目标的检测和跟踪性能。对弹载导引头而言,海杂波成为影响其性能的一个重要因素。文章结合反舰导弹的不同作战背景,对PD雷达体制下的海杂波进行了建模仿真,仿真实现了海杂波的后向散射系数、幅度统计特性、功率谱特性,以及在雷达发射信号为线性调频信号时的海杂波回波信号。仿真结果与理论相符,海杂波的模型可用于目标的检测和跟踪。     

基于子频带黎曼距离的海杂波背景下目标检测

海杂波背景下的目标检测对军事和民用均具有重要意义，是雷达信号处理领域的研究热点与难点。传统广义似然比检测器在具有较强空间非均匀特性的海杂波中检测性能明显下降。文中提出基于子频带黎曼距离的检测器。首先，利用一组线性相位离散傅里叶变换调制滤波器将回波分解到不同子频带；随后，在每个子频带中，利用参考单元数据在Hermitian正定矩阵流形上的几何均值或几何中值估计杂波协方差矩阵，将待检测单元协方差矩阵与杂波协方差矩阵之间的黎曼距离作为检测统计量。基于仿真杂波数据和实测海杂波数据验证了所提方法可以有效提高海杂波背景下的目标检测性能。     

海杂波背景下的非相干积累目标检测

海杂波具有强的时间和空间相关性,在海杂波的去相关时间内,海杂波是相关的。本文根据海杂波的时间相关性特点,提出了对雷达回波进行非相干积累的目标检测方法。由于海杂波是相关的,目标回波是不相关的,对雷达回波进行非相干积累,可以在保证目标回波能量不变的情况下,削弱海杂波的能量,从而提高目标检测性能。实验结果表明,海杂波背景下的非相干积累目标检测方法是可行的。