基于智能學習的雙基地海雜波檢測.pdf

1、雙基地雷達在現(xiàn)代雷達技術中處于熱點的研究領域,盡管如此,當前對于雙基地海雜波特性的理解能力仍是有限的。與單基地海雜波譜不同,由于收發(fā)分置,雙基地海雜波譜具有更復雜的譜特性。同時,雙基地海雜波不論是在目標檢測還是測量海面特性參數(shù)中都扮演著非常重要的作用,能否大量快速并有效地提取海雜波的特征對后續(xù)雷達技術的研究有著關鍵的影響。
　　本課題研究的是基于智能學習的雙基地海雜波檢測。為此,首先建立了雙基地雷達的幾何模型,便于理論分析雙基地海

2、雜波的成因。分析并仿真了雙基地角、距離和、海面信息等影響海雜波多普勒頻移的因素,討論雙基地海雜波出現(xiàn)固有的譜特性。
　　第二部分根據(jù)雙基地海雜波譜的特征并基于實測數(shù)據(jù)有效的檢測一階海雜波距離單元上的多普勒頻移即Bragg諧振頻率的位置。首先設計了一個人工檢測海雜波的系統(tǒng)方便對所需的批次方位提取真實的Bragg峰,對人工檢測得到的大量Bragg峰位置建立一個特征數(shù)據(jù)庫,為后期自監(jiān)督網(wǎng)絡的訓練、測試提供檢測性能的標準。然后詳細研究了局

3、部峰值法、梯度最大法和小波變換模極大值法分別在平穩(wěn)環(huán)境和非平穩(wěn)環(huán)境下檢測的性能。
　　最后是基于數(shù)據(jù)庫的智能學習以及整體系統(tǒng)的設計。介紹自適應共振人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論及其主要算法流程,采用自監(jiān)督的ARTMAP人工神經(jīng)網(wǎng)絡對海雜波數(shù)據(jù)庫進行訓練學習。分別分析如強/弱洋流突變、強/弱信噪比、有/無電離層等各種環(huán)境下的一階海雜波檢測效果,給出各類環(huán)境時的海雜波的檢測概率,并考察網(wǎng)絡的魯棒性。在Matlab軟件GUI環(huán)境下完成整個系統(tǒng)軟件的設