【摘 要】
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海面回波是雷达照射海洋表面的散射回波,其中海洋表面产生的杂波信号即为海杂波,海杂波的存在对海面目标的检测产生巨大干扰。随着雷达探照环境复杂性的提高,复杂海杂波背景
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海面回波是雷达照射海洋表面的散射回波,其中海洋表面产生的杂波信号即为海杂波,海杂波的存在对海面目标的检测产生巨大干扰。随着雷达探照环境复杂性的提高,复杂海杂波背景下微弱目标检测不仅成为一个极具挑战和研究意义的课题,同时也具有广阔的应用前景。传统的海面微弱目标检测通过对海面回波幅度拟合,建立合适的杂波统计分布模型,再实现海面微弱目标检测。但传统的数学统计模型对海面建模忽略了海面回波时空变化特性、非平稳性和海洋表面的非线性动力学特征,因此在实际应用中有一定的局限性。分形理论的迅速发展,为海面目标检测提供了新思路,很多基于分形理论的海面微弱目标检测算法相继提出。本文研究分析了海面回波的分形特性及海面微弱目标检测。首先介绍了最新的分形理论,结合实测海面回波数据,验证了海面回波的分形特性,并分析了目标的存在对海面回波分形特性的影响。接着基于海面回波单一分形特性,改进了基于计盒维数海面微弱目标检测算法,理论上证明了Hurst指数作为检验统计量的合理性,提出了基于经验模态分解(EMD,Empirical Mode Decomposition)和Hurst指数海面微弱目标检测算法,并对基于单一分形特性微弱目标检测算法检测性能进行了分析对比。最后基于海面回波的多重分形特性,验证了海面回波的AR(AR,Auto Regressive)功率谱的多重分形特性,提出了基于海面回波AR功率谱的局部多重分形谱均方和目标检测算法;结合支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的非线性分类的优势,提出了基于SVM和多重分形特性微弱目标检测算法,通过对比,发现其检测性能最优。
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