【摘 要】
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海面目标检测因受到海杂波的影响,传统目标检测方法易产生高虚警问题,如何有效抑制非平稳的、相关性强的海杂波,提高海面目标的检测能力,一直是雷达检测领域的难点问题。在高
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海面目标检测因受到海杂波的影响,传统目标检测方法易产生高虚警问题,如何有效抑制非平稳的、相关性强的海杂波,提高海面目标的检测能力,一直是雷达检测领域的难点问题。在高频近似情况下,海面目标(例如舰船等)的后向散射常呈现出多散射中心的特点,散射中心数量一般远小于观测区域的可分辨单元数量,基本符合压缩感知(CS,ComPressive Sensing)处理方法对目标散射稀疏先验的要求。因此,本文利用压缩感知技术重点开展了以下研究工作:1.在高斯噪声背景下,研究了迭代软阈值(IST,Iterative Soft Thresholding)算法的点目标重构能力和输出噪声特性。重点讨论了基于IST的两种固定门限检测器,推导了相应的检测概率和虚警概率的解析表达式,仿真分析表明,欠采样下的IST固定门限检测器性能优于匹配滤波最优检测器。另外,给出了基于IST的恒虚警(CFAR)检测器架构及其性能分析。2.在海杂波背景和点目标检测条件下,建立了海杂波复合K分布模型,研究了 OMP(Orthogonal Matching Pursuit)和 FOCUSS(Focal Undetermined System Solver)算法对中低海情海杂波的抑制性能,相比经典的白化滤波方法,它们具有更好的海杂波滤除能力。针对海杂波的复杂动力学行为,初步探索了海杂波抑制的深度学习(DeeP Learning)方法,利用卷积自编码器(CAE,Convolutional Auto-Encode)对回波谱图中的海杂波和目标进行了有效分离,初步验证了方法的可行性。3.在海杂波背景下,研究了扩展目标的稀疏检测方法。扩展目标的多散射中心通常呈现区域连续分布的特点,这里利用目标连续区域边界的稀疏性和非零的目标散射点与周围散射点之间的连续依赖关系,提出了结合总体变分(Total Variation,TV)正则化约束的SF-LASSO算法,仿真结果表明SF-LASSO算法能较准确反演目标位置和基本轮廓。
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