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。      

基于海杂波FRFT谱多尺度Hurst指数的目标检测方法

本文主要研究海杂波分数阶Fourier变换（FRFT ）谱的扩展自相似特性及FRFT域多尺度Hurst指数在海杂波目标检测中的应用。鉴于扩展自相似过程的描述参数---多尺度Hurst指数可以描述分形信号在各尺度下的细节信息,本文基于实测雷达数据研究海杂波FRFT谱的扩展自相似性以及影响参数,并利用最优FRFT域尺度下多尺度Hurst指数对目标较敏感的特点设计海杂波中目标的恒虚警检测方法。经实测数据验证,海杂波FRFT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,并且由于FRFT可以很好地积累匀加速类目标回波的能量,有效提升信杂比,因此该检测方法具有检测海杂波中微弱运动目标的潜力。     

基于WPT-FRFT的微弱动目标检测及性能分析

针对杂波背景的微弱动目标检测问题,提出了一种应用小波包变换的分数阶Fourier域动目标检测算法。算法采用最小Shannon熵标准确定最优小波树,利用阈值删除技术,对杂波背景的参数精确估计,从而对不同频段信号进行滤波。建立了FRFT域的动目标检测模型,采用似然比准则设计检测器,抑制杂波后的信号在FRFT域形成检测统计量,门限比较后判断信号的有无。仿真得出了在高斯杂波和实测海杂波背景下的检测性能曲线,性能接近匹配滤波器,结果表明算法能够在低信杂比环境下有效检测出动目标信号。     

海杂波FRFT域的分形特性及目标检测

通过对实测海杂波数据的仿真分析,论证了海杂波在分数阶Fourier变换域具有分形特征,而且有目标单元和无目标单元存在分数维差异,这种分数维差异在分数阶Fourier变换域存在一个最大值。基于此特征提出了基于分数阶Fourier变换域海杂波分数维差异的目标检测方法,此方法通过检测回波信号分数阶Fourier变换域分数维的变化的最大值达到检测目标的目的,这比基于时域分数维差异的方法具有更好的检测效果。最后通过对实测海杂波数据进行仿真,证实了该方法的有效性。     

海杂波背景下基于FRFT的多运动目标检测快速算法

针对海杂波背景中多运动目标检测问题,建立了目标检测和参数估计模型,结合小波包变换（WPT）的多尺度分辨能力和分数阶Fourier变换（FRFT）对线性调频（LFM）信号良好的能量聚集性的特点,提出了一种应用小波包变换的FRFT域动目标检测算法。算法采用“最小Shannon熵”标准确定最优小波树,利用阈值删除技术,对不同频段信号进行滤波,达到抑制海杂波的目的;经分数阶Fourier变换后,取峰值的绝对值作为检测统计量,与门限进行比较后判断目标的有无。采用分级迭代运算的方法估计目标参数,大大提高了运算速度,降低了运算量;借鉴“CLEAN”思想,有效地解决了强目标对弱目标的遮蔽影响。经X波段实测海杂波数据验证,算法具有良好的检测海杂波中微弱动目标的能力。      

基于变换域分形的海面小目标快速检测

针对传统海杂波中分数阶傅里叶变换(FRFT)域分形检测算法确定最优阶次困难、性能不稳定等问题,提出改进的变换域分形的海面小目标快速检测算法。新算法利用快速估计算法快速确定目标回波在FRFT变换的最优阶次,目标回波经FRFT变换后使得能量得到积累,提高回波信杂比。在此基础上,利用优化多重分形去趋势波动分析算法(IMFDFA)进行海杂波的多重分形研究。对IPIX雷达实测数据进行目标检测,实验证明：新算法中提出的最优阶次寻优算法性能稳定;与传统算法分形结果对比,新算法性能得到明显改进且更稳定,在一定程度上有利于算法应用于检测海面小目标。     

海杂波的多重分形关联特性与微弱目标检测

该文研究了海杂波的多重分形关联特性及其在海杂波微弱目标检测中的应用。多重分形关联是对多重分形单点统计的推广,研究具有不同奇异性强度的两点之间的空间关联特性。该文首先从多重分形理论引出多重分形关联理论,给出了多重分形关联谱的计算方法,然后,以多重分形关联谱为特征进行相似度分析,并把目标检测问题归为一个二元分类问题,采用支持向量机(SVM)进行目标检测。最后,采用不同波段、不同极化方式和不同分辨率条件下的实测海杂波进行验证,结果表明,本文所提方法具有良好的微弱目标检测能力。     

飞机回波FRFT域的多重分形特征与目标分类

低分辨雷达体制的限制和探测过程中背景杂波的影响,使得低分辨雷达飞机目标的分类识别较为困难。本文提出一种分数域多重分形方法,通过引入分数阶Fourier变换（FRFT）寻找飞机目标回波的最优FRFT域,并在最优分数阶FRFT域提取目标回波数据的多重分形特征,结合支持向量机进行飞机目标的分类识别。实验表明,FRFT可以增强飞机目标回波的多重分形特性;从最优FRFT域提取的多重分形特征具有较好的分类识别效果,FRFT域多重分形方法的飞机目标分类识别率要高于时域多重分形方法的飞机目标分类识别率;即使在低信噪比条件下,FRFT域多重分形方法仍可实现低分辨雷达飞机目标的粗分类。     

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。     

基于时频脊-Radon变换的海面小目标检测方法

针对海杂波背景下雷达对海面弱小目标探测技术难题,提出一种基于时频脊-Radon变换的帧平滑双特征检测方法。该方法首先采用分块白化方法对海杂波进行抑制,根据抑制后海杂波单元与目标单元在时频域二维平面呈现的不同能量分布特征,对时频脊做Radon变换并在变换域特征空间中提取出峰值和频宽特征。考虑到实际雷达采用的相干脉冲数通常较少（大多情况下为64个或更少）,易导致特征不稳定,进而影响海杂波与目标可分性,为此,通过多帧扫描历史数据和当前帧数据的综合应用,对特征做帧平滑处理以增强可分性。最后采用凸包分类算法,在双特征平面进行融合检测。经2级和4级海况实测数据验证,在同等参数条件下,本文检测方法相比已有基于时频三特征的检测方法、频域CFAR检测方法和分形特征检测方法具有更好的检测性能。      

基于ES-ELM和FRFT的高频地波雷达多目标自适应检测

高频地波雷达（high frequency surface wave radar,HFSWR）对于海事监测具有重要的军用及民用意义,然而在HFSWR回波信号中,待检测的目标常常淹没在海杂波和各种背景噪声中.因此,如何有效抑制杂波并实现多目标的自适应检测是HFSWR实现海事检测的关键和难点.该文提出了一种结合误差自校正极限学习机（error self-adjustment extreme learning machine,ES-ELM）和分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform,FRFT）的多目标自适应检测算法.算法根据相空间重构理论获得ELM的最佳状态空间,利用ES-ELM建立海杂波预测模型并对海杂波进行有效抑制;再在分数域根据目标信号的峰值集聚特征,利用Haar-like算子提取目标点的形态特征,并通过ES-ELM神经网络对目标进行自动辨识.实验结果表明,该文提出的算法具有良好的海杂波抑制能力,并可以实现海杂波背景下多运动目标的自适应高精度检测.     

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。     

基于频域滤波的分数阶Fourier变换的目标检测

在分析海面运动目标回波的基础上提出了一种基于频域滤波的FRFT海面运动弱目标检测方法。该方法通过在频域设置一带通滤波器,对频域回波信号进行滤波,滤除部分杂波,然后逆变换到时域,此时再进行FRFT检测,就能够较好地检测到目标。利用IPIX实测数据实验表明,在相同信杂比条件下所提方法在增加目标与杂波FRFT峰值差方面都明显优于仅对回波作FRFT变换。设置适当的恒虚警检测门限,该检测方法能够达到更好的检测效果。     

一种新的高频雷达海杂波的分形模型

利用分形理论建立的海杂波模型具有巨大的潜力,在高频雷达海杂波多重分形特性的基础上建立了高频雷达海杂波的时域分形模型。通过对韦布尔分布、对数正态分布、瑞利分布和K分布4种最常用的海杂波的概率密度函数的比较分析并利用修正的Kolmogorov-Smirnov(K-S)统计检验,得出了高频雷达海杂波的时域模型具有先验的统计特性的结论,证明了新的海杂波时域分形模型的合理性,这对于高频雷达海杂波建模与仿真及其背景下目标检测研究具有现实意义。     

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.     

分形随机噪声信号处理的小波谱相关方法

提出了广义小波谱相关的概念,简要分析了其基本性质及其与谱相关的关系,通过对白噪声的谱相关和小波谱相关特性的研究,推导出分形噪声的小波谱相关函数,通过与白噪声的对比研究,分析了分形随机噪声在小波谱相关域的特性.考虑实际海杂波的特性,提出了一种分形噪声调幅调频的海杂波模型,分析了海杂波在小波谱相关域的表现,体现了小波谱相关对海杂波处理的优势.利用小波谱相关对分形噪声背景下的伪码脉冲串信号进行了识别仿真,结果表明该方法能有效抑制分形噪声,准确提取信号参数.     

基于分数阶谱相减的弱目标检测方法

提出了海杂波背景下的基于分数阶谱相减的弱运动目标检测方法。该方法通过对回波信号检测单元和参考单元分别作分数阶Fourier变换(FRFT),然后将得到的两个模值相减来构成检测统计量,达到抑制杂波、提高检测概率的目的。利用IPIX实测数据实验表明,所提方法在增加目标与杂波FRFT峰值差、提高信杂比以及检测概率等方面都明显优于仅对回波作FRFT变换。在信杂比降低到-12 dB时仍能很容易地检测出目标。设置适当的恒虚警检测门限,该检测方法能够达到更好的检测效果。