基于粒子群與混沌學(xué)的海雜波抑制方法.pdf

1、海雜波是雷達(dá)發(fā)射的信號(hào)照射到海洋表面而反向散射的回波，它的存在會(huì)嚴(yán)重干擾到雷達(dá)對(duì)海洋表面目標(biāo)的檢測(cè)和定位跟蹤的性能，研究海雜波特性及其抑制方法具有提高雷達(dá)的海上目標(biāo)探測(cè)性能的重要意義。
　　本文主要完成的工作：
　　(1)研究了海雜波產(chǎn)生的機(jī)理，幅度特性和相關(guān)特性。分析了Rayleigh、Lognormal、Weibull和k分布以及復(fù)合k分布模型中形狀參數(shù)和尺度參數(shù)對(duì)模型的影響。研究了海雜波仿真的方法：ZMNL法和SIRP

2、法，實(shí)現(xiàn)了海雜波仿真序列。
　　(2)對(duì)粒子群算法中慣性權(quán)重，學(xué)習(xí)因子，釋放停滯粒子以及邊界問題的處理方式等方面進(jìn)行了改進(jìn)，提出了改進(jìn)粒子群參數(shù)優(yōu)化方法，解決了海雜波建模中復(fù)合k分布中形狀參數(shù)和尺度參數(shù)高精度估計(jì)要求的問題。
　　(3)基于混沌序列的短期可預(yù)測(cè)性，實(shí)現(xiàn)了采用支持向量機(jī)對(duì)海雜波序列進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)。先對(duì)海雜波序列進(jìn)行相空間重構(gòu)，采用互信息法和改進(jìn)的偽鄰近點(diǎn)法從雷達(dá)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中提取海雜波混沌特性的延遲時(shí)間和嵌入維數(shù)，再

3、利用相空間重構(gòu)得到SVM訓(xùn)練樣本，應(yīng)用改進(jìn)的PSO算法優(yōu)化SVM的參數(shù)，然后建立回歸模型。
　　(4)針對(duì)目標(biāo)信號(hào)弱，且多普勒頻率位于一階Bragg頻率時(shí)，對(duì)消法、奇異值分解等方法目標(biāo)檢測(cè)效果不理想的問題，提出了高分辨率譜估計(jì)（MUSIC）算法檢測(cè)目標(biāo)的方法。算法中采用了前后先平滑算法進(jìn)行相干海雜波序列解相干。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：改進(jìn)MUSIC算法檢測(cè)目標(biāo)信號(hào)具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。
　　(5)完成了研究軟件的可視化工作。采用MATL