基于背景在線信息提取的雷達目標檢測.pdf

1、本文以機載前視雷達系統(tǒng)為背景，面向實際工程,主要對雷達檢測背景進行分析，設計更適應于復雜雜波環(huán)境的雷達目標檢測方法。機載雷達與地基雷達相比，它的視野更大，對低空慢速飛行目標的探測距離更遠，機動性更強。但由于機載前視雷達的下視工作方式，使其回波具有很強的地物雜波，另外載機的運動和天線掃描方位的變化加劇造成了檢測背景的復雜化。機載雷達檢測背景中包含同質（均勻）/異質（非均勻）區(qū)域，導致檢測背景中多類型雜波分布的同時存在，這些給機載雷達目標檢

2、測造成了很大困難。
　　因此，本文對機載雷達檢測背景環(huán)境的特點和目標檢測遇到的難點進行了詳細分析。根據機載雷達檢測背景的復雜化和多樣化特征，為解決機載雷達下視工作復雜雜波背景下雷達目標檢測檢測概率較低和虛警概率較高的問題，本文提出一種機載雷達基于背景在線信息提取的雷達目標檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括機載雷達檢測背景中的雜波特性和目標特性分析，檢測背景區(qū)域分割，背景在線信息提取和多策略CFAR檢測等部分。本文具體研究內容如下：
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3、.對機載雷達的雜波特性和目標特性進行研究，介紹了檢測背景呈現(xiàn)的復雜特征，分析均勻區(qū)域和非均勻區(qū)域產生的機理，另外對實測數(shù)據背景下目標在距離譜和多普勒譜方向上的展寬進行了分析，這些為后續(xù)的背景在線信息提取和目標檢測奠定基礎。
　　2.介紹了兩種機載雷達檢測背景分割方法，基于同質/異質分布、統(tǒng)計分布差異的檢測背景分類方法和基于雜波圖像特征的檢測背景分類方法。前者能夠有效的度量不同區(qū)域的統(tǒng)計分布差異，將雷達檢測背景分割為均勻區(qū)域和非均勻

4、區(qū)域兩個部分?；陔s波圖像特征的背景分類是利用最大類間方差的方法，能夠自動確定均勻區(qū)域和非均勻區(qū)域的分割門限值。通過對檢測背景的分割，有利于對背景雜波分布的統(tǒng)計分析。
　　3.介紹了機載雷達檢測背景的在線信息提取方法，根據雷達檢測背景的分類結果，統(tǒng)計分析了各區(qū)域檢測背景的雜波分布特性，實現(xiàn)了檢測背景(雜波)統(tǒng)計模型的識別和統(tǒng)計參數(shù)的估計，然后根據統(tǒng)計結果對檢測背景數(shù)據進行指數(shù)歸一化處理，實現(xiàn)檢測背景的均勻化處理。
　　4.根

5、據背景在線信息提取的結果，提出一種自適應背景信息變化的CFAR（BIA-CFAR）檢測方法。該方法能充分利用背景信息來調整設計檢測器以提高機載雷達檢測性能。并且通過仿真實驗和實測數(shù)據檢測分析，將基于背景在線信息提取的雷達目標檢測方法與傳統(tǒng)的雷達目標檢測方法進行了對比，證明了其檢測性能的提高。
　　本文提出的基于背景在線信息提取的雷達目標檢測方法，通過在線提取檢測背景的信息，提高雷達檢測器適應目標所處復雜背景環(huán)境的能力，形成自適應多