海雜波的特性分析與目標(biāo)檢測(cè)處理.pdf

1、海雜波的特性分析和目標(biāo)檢測(cè)是雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)研究分支,如何對(duì)海雜波進(jìn)行準(zhǔn)確的建模,并從海雜波檢測(cè)目標(biāo),在軍用和民用領(lǐng)域都是一個(gè)非常重要的研究方向。本文在對(duì)IPⅨ雷達(dá)實(shí)測(cè)海雜波數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模、混沌非線性動(dòng)態(tài)和AR模型分析的基礎(chǔ)上,對(duì)相關(guān)的目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行了研究和分析。
　　 本文研究了IPⅨ雷達(dá)實(shí)測(cè)海雜波數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性,分析了其統(tǒng)計(jì)特性參數(shù)的選擇和計(jì)算,對(duì)該數(shù)據(jù)在不同極化方式和海情下的幅度分布特性進(jìn)行了擬合,由于統(tǒng)計(jì)特性隨

2、極化方式和海情而變化,很難準(zhǔn)確地建立海雜波的統(tǒng)計(jì)模型,難以使用某種單一的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型對(duì)IPⅨ雷達(dá)海雜波進(jìn)行準(zhǔn)確建模。隨后提出將海雜波作為一種平穩(wěn)的AR模型,通過估計(jì)模型的階數(shù)和參數(shù)建立AR模型,并據(jù)此建立了一種能夠準(zhǔn)確地模擬海雜波的線性預(yù)測(cè)檢測(cè)器。
　　 根據(jù)海雜波的非線性動(dòng)態(tài)特性,利用相空間重構(gòu)原理對(duì)IPⅨ雷達(dá)實(shí)測(cè)海雜波進(jìn)行非線性的相空間重構(gòu),討論了計(jì)算嵌入維m的兩種方法(偽近鄰法和Cao方法)和延遲時(shí)間τ的三種方法(自相關(guān)法

3、、互信息法、C-C方法及其改進(jìn))。此外還分析了另一個(gè)非線性相空間重構(gòu)方法Volterra級(jí)數(shù)濾波器系數(shù)的確定。在相空間重構(gòu)參數(shù)的選擇上力求準(zhǔn)確,以便能準(zhǔn)確地恢復(fù)和預(yù)測(cè)海雜波序列。據(jù)此建立了基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFN)和Volterra級(jí)數(shù)濾波器網(wǎng)絡(luò)(VSFN)的海雜波非線性預(yù)測(cè)檢測(cè)器。
　　 本文將建立好的基于AR模型的線性預(yù)測(cè)檢測(cè)器和基于RBFN和VSFN的非線性預(yù)測(cè)檢測(cè)器應(yīng)用于同一組IPⅨ雷達(dá)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行海雜波的預(yù)測(cè),

4、與混沌特性海雜波背景下的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了比較,給出了一種基于預(yù)測(cè)模型的目標(biāo)檢測(cè)方法。
　　 針對(duì)非相參雷達(dá)中頻信號(hào)中存在的微多普勒效應(yīng),本文分析了其頻譜特性和時(shí)頻特性。由于基于頻域變換和時(shí)頻分析的方法很難檢測(cè)出這種微多普勒頻移,提出了一種基于模糊C均值聚類算法的目標(biāo)檢測(cè)方法,可對(duì)非相參雷達(dá)中頻信號(hào)中的目標(biāo)實(shí)現(xiàn)時(shí)域檢測(cè),文中還討論了噪聲對(duì)于特性分析和目標(biāo)檢測(cè)算法的影響?；谀：垲惖乃惴ㄔ诜窍鄥⒗走_(dá)中頻信號(hào)處理中是一種新的嘗試,因此