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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... 相似文献
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海面上低空小目标通常具有RCS(雷达散射截面)小、速度快的特点,并且容易湮没在海杂波背景中,很难被雷达系统检测到。文中首先分析了海杂波数据的统计特性;然后在此基础上,利用海杂波和目标在相关特性上的差异,提出了一种熵加权非相参积累方法,该方法能够抑制海杂波,并且积累目标能量;为了进一步降低检测门限,采用了TBD(检测前跟踪)技术。某S波段雷达搜索模式下低分辨实测数据的处理结果表明,熵加权非相参积累和TBD方法能够有效降低海杂波背景下低空小目标信号的最小可检测信杂比。 相似文献
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掠海飞行慢速小目标的检测一直是雷达信号处理领域研究的热点问题。分析了海杂波数据的统计特性,利用天线扫描间海杂波非相关特性,采取单次扫描脉冲间非相参积累,结合天线扫描间积累和杂波图迭代平滑处理技术,抑制海杂波,积累目标能量,改善检测性能。仿真结果表明利用本方法毫米波雷达能有效检测海杂波环境下的慢速小目标。 相似文献
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针对传统舰载雷达和岸基雷达很难检测出海杂波背景下小目标的现状,提出一种基于Hurst指数差异的方法来检测海杂波背景下小目标。该算法基于小波分析法:计算各种极化方式下不同距离门的海杂波的Hurst指数,分析发现距离门含有小目标的Hurst指数明显大于距离门只含有海杂波的Hurst指数,而只含有海杂波的不同距离门间Hurst指数变化较小,因此可基于不同距离门的Hurst指数差值作为检测小目标的标准。实验证明,该算法可在没有任何先验知识条件较准确地检测出海杂波背景下的小目标。 相似文献
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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。 相似文献
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利用海杂波有效探测海上小目标是目前雷达探测领域的热点问题,具有重要的应用价值。鉴于海杂波是一种非线性非平稳性的雷达回波信号,充分发挥整体平均经验模式分解的优势,将海杂波分解为若干个不同尺度的独立分量。通过研究发现有目标时,分解出的前5个分量与未分解前信号的相关系数明显减小,因此提出了一种新的海杂波背景下的目标检测方法。通过实测和模拟的海杂波数据进行训练和测试,研究结果表明,该方法能有效地实现海杂波下目标的探测,性能优于经典时域下、分数阶傅里叶变换域下以及平均经验模式分解后的广义Hurst指数的目标检测方法。 相似文献
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《电光与控制》2017,(1)
针对雷达杂波中单帧检测虚警概率高的问题,提出了基于速匹配的扫描间积累杂波抑制方法。该方法首先根据场景中目构造不同速度和加速度的运动模板,覆盖所有可能的目标运动。用不同的模板去匹配场景中的运动目标,实现目标的二元积累决,积累过程中根据多普勒信息对CFAR点迹进行辅助判决,进一步除雷达杂波虚警对扫描间积累性能的影响。最后,通过实测海杂验证所提方法的有效性。针对雷达杂波中单帧检测虚警概率高的问题,提出了基于速度模板匹配的扫描间积累杂波抑制方法。该方法首先根据场景中目标运动特征构造不同速度和加速度的运动模板,覆盖所有可能的目标运动轨迹。利用不同的模板去匹配场景中的运动目标,实现目标的二元积累和检测判决,积累过程中根据多普勒信息对CFAR点迹进行辅助判决,进一步剔除雷达杂波虚警对扫描间积累性能的影响。最后,通过实测海杂波数据验证所提方法的有效性。 相似文献
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针对低信噪比海情下的小目标检测效果不理想的问题,利用消除趋势波动分析法提取海杂波分形参数,分析了海杂波的功率谱及其熵特征,提出了海杂波背景下的联合特征目标检测方法.在雷达回波中提取海杂波的分形参数和功率谱熵特征组成二维向量,利用凸包训练算法获得纯海杂波判别区域,同样对先验知识下的待测海杂波提取这两个特征参量,以此特征参量所对应的点是否在此判别区域内来判别是否存在目标.利用加拿大IPIX雷达数据,证明了所提算法优于用单个特征差异作为统计量的方法,在相同虚警概率下检测效果明显提高,为雷达目标检测提供了新的检测方案. 相似文献
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海杂波背景下的雷达目标检测对民用和军事都有着重要的意义。随着海面目标的小型化和隐身化,海面慢速、漂浮小目标已经成为了雷达警戒的重点对象。关于此类小目标的检测一直以来都是海杂波背景下目标检测中的难题。通常,漂浮小目标的雷达散射横截面积(RCS)微弱,并且运动速度慢,常常在时域和频域均存在“超杂波检测”的困难。传统目标检测方法对漂浮小目标的检测存在明显的性能瓶颈。对于海面漂浮小目标的检测,采用高多普勒和高距离分辨体制(“双高”体制)是从雷达体制上解决这个问题的有效途径。在双高体制下,雷达接收的目标回波提供了更多的可用信息。然而,如何将这些更加精细化的信息转化为探测性能的提升,一直以来都是雷达届关注的难点,相关科研成果也一直在不断地推陈出新。近些年,在双高雷达体制下,学者们提出了多种基于特征的目标检测方法,作为对海智能检测的人工特征工程阶段,这些方法缓解了仅依靠能量信息较难检测小目标的困难局面,极大程度地改善了对漂浮小目标的检测性能。为了更好地让相关雷达从业者了解该领域这些年的发展和未来的趋势,该文首先总结了对海检测的难点和常用的目标检测方法,然后分析了特征检测的原理和通用框架以及国内外几种典型的基于特征的检测方法,最后对特征检测方法发展趋势进行了展望。 相似文献
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海杂波背景下的微弱漂浮目标检测是雷达目标检测的热点和难点问题。由于海杂波背景下的微弱漂浮目标的回波能量低和多普勒频率通常位于主杂波区,传统的自适应类相参积累检测方法无法有效检测该类目标。基于特征类的目标检测方法是解决海面漂浮目标检测问题的有效途径。本文首先分别提取四个极化通道的三种时域和频域特征(相对平均振幅、相对多普勒峰高和向量熵),然后在极化通道维度上进行融合,获得四极化通道融合特征。最后,在三维特征空间中使用快速凸包学习算法来确定海杂波的判决区域,从而完成检测。实测海杂波数据实验验证了新方法的有效性,并表明其具有优良的检测性能。 相似文献
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在机载预警雷达对海洋背景运动目标的探测过程中,雷达平台的高速运动状态使得海杂波多普勒谱发生严重展宽现象,影响目标的检测性能。针对此问题,空-时自适应处理是一种有效的杂波抑制技术,该技术利用杂波的空-时2维耦合特性进行杂波抑制。但相对于陆地杂波而言,海杂波的内部复杂运动特性使得杂波空-时谱发生展宽现象,导致杂波多普勒频率与空间锥角不再保持一一对应关系,从而影响杂波抑制效果。针对海杂波的运动特性,该文提出一种稳健的基于子空间投影的杂波抑制处理算法,所提算法通过滤波凹口自适应展宽技术和先滑窗滤波后自适应处理技术来提高杂波抑制的稳健性。最后通过仿真的海杂波数据和实测海杂波数据验证了所提算法的有效性。 相似文献
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在机载预警雷达对海洋背景运动目标的探测过程中,雷达平台的高速运动状态使得海杂波多普勒谱发生严重展宽现象,影响目标的检测性能.针对此问题,空-时自适应处理是一种有效的杂波抑制技术,该技术利用杂波的空-时2维耦合特性进行杂波抑制.但相对于陆地杂波而言,海杂波的内部复杂运动特性使得杂波空-时谱发生展宽现象,导致杂波多普勒频率与空间锥角不再保持一一对应关系,从而影响杂波抑制效果.针对海杂波的运动特性,该文提出一种稳健的基于子空间投影的杂波抑制处理算法,所提算法通过滤波凹口自适应展宽技术和先滑窗滤波后自适应处理技术来提高杂波抑制的稳健性.最后通过仿真的海杂波数据和实测海杂波数据验证了所提算法的有效性. 相似文献