高频雷达信号的双线性时频分布性能研究

针对海杂波背景下高频地波雷达的目标探测问题,采用时频分析方法研究对海杂波中的非平稳多分量目标探测。讨论了海杂波背景下的目标检测问题,以及信号的双线性时频分布,通过仿真研究了时频分布性能,尤其是核函数抑制多分量目标的交叉项作用。仿真结果显示,伪Wigner-Ville分布较Wigner-Ville分布对于交叉项的抑制作用较大,而平滑伪Wigner-Ville分布降低交叉项的效果更好。     

基于遗传算法的海杂波K分布参数估计

在高分辨率雷达中,复合K分布模型对海杂波的实测数据具有良好的拟合效果。使用K分布来描述海杂波幅度特性时,关键在于其分布参数的估计。本文在研究海杂波K分布模型、遗传算法的基础上,针对遗传算法中二进制编码、适应度函数标定存在的缺陷进行改进,然后将多种群遗传算法应用于参数估计,并利用CSIR组织公布的雷达实测数据进行仿真。仿真结果与统计量估计法以及标准遗传算法进行比较表明,利用改进遗传算法得到的拟合曲线与杂波数据直方图吻合较好,改进遗传算法在海杂波模型参数估计中具有较好性能。     

航海雷达模拟中的海杂波建模及仿真

复合K分布统计模型能够很好的描述海杂波的幅值与相关性特征。通过建立海杂波幅度分布特征、时间相关性与空间相关性模型,利用球不变随机过程（SIRP）方法可以仿真时空相关K分布海杂波序列。在舰载导航搜索雷达系统模拟中应用该方法来模拟生成海杂波,能够逼真地表现海杂波随雷达环境的变化。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于实测数据的海杂波特性分析

与地物和气象杂波相比,海杂波特别是高分辨率雷达所接受的海杂波呈现明显的非平稳、非高斯性。且会出现所谓“海尖峰”,对目标检测影响严重。为研究针对海杂波的最佳信号处理算法,基于实际采集的海杂波对其幅度统计分布,频谱模型做了初步分析,可进一步加深对海杂波的认识和了解。     

海上导航雷达回波的数学模型研究及仿真

主要研究海上导航雷达回波的数学模型。首先,对导航雷达的基本功能构造进行了解;然后,利用雷达探测原理和相关数学知识分析海上雷达目标回波信号的功率密度计算方法,并分析雷达检测目标的灵敏度与目标距离雷达之间距离关系。最后,对满足Weibull分布的海杂波的数学模型进行分析,并通过仿真实验获取海杂波的幅度谱密度曲线。     

舰载雷达海杂波的抑制方法探究

舰载雷达在工作时采用抑制海杂波技术,能有效的减小海杂波对海上目标检测带来的干扰。本文以海杂波的数学统计模型为基础,系统分析了不同海情情况下适用的抑制海杂波的方法。自适应海杂波滤波器和恒虚警检测主要针对各海情的海杂波抑制,提高分辨率和MTI技术适用均匀分布的海杂波抑制。通过系统分析各种海杂波抑制方法的选择和使用条件,为舰载雷达海杂波背景下的信号处理领域提供了重要的理论依据。     

海杂波典型幅度分布模型的仿真分析

为改善舰载雷达目标检测的性能,对瑞利分布、对数正态分布、韦布尔分布和K分布四种典型海杂波幅度分布模型进行模拟仿真,分析了四种分布模型的特点规律,并采用海杂波实测数据,对模型进行拟合度检验,实验结果表明,K分布海杂波模型实用性广,能够在不同参数下描述多种海况的海杂波分布规律,为抑制海杂波提高目标检测性能提供了理论依据。     

小型化地波雷达海杂波散射系数仿真及SVD抑制方法研究

高频地波雷达检测背景中存在着复杂的杂波起伏和干扰,主要有海杂波,电离层干扰、射频干扰、以及旁瓣杂波等,其中后向散射的强海杂波干扰严重影响了回波目标检测。文章探讨了海上目标检测中的海杂波机理;并对海杂波散射系数进行了仿真;重点研究了基于奇异值分解的海杂波抑制方法性能,并验证了其良好的杂波抑制,有效改善地波雷达海上目标检测。     

基于雷达回波相关特征的海杂波抑制方法

海杂波是影响海雷达工作性能的一个重要因素。在检测和跟踪目标之前抑制海杂波非常必要。通过对海杂波和舰船目标的幅度和相关特性的分析，根据图像分割和形态学滤波原理，从图像处理角度，提出了一种海杂波抑制方法。用实测雷达数据验证了该方法的有效性和可行性。     

提高舰载雷达低空目标检测性能技术研究

对海杂波影响舰载雷达系统低空探测性能的原因进行了分析，并研究了海杂波信号幅度分布特性，提出使用α稳定分布建立雷达低空观测信号模型，指出研究基于分数低阶统计量的雷达目标信号检测与估计韧性替代算法的必要性，以实现恒虚警概率下的雷达目标最佳检测，探索提高岸基和舰载雷达对低空及海面目标探测和跟踪性能新的发展方向。     

一种相干复合高斯海杂波仿真方法

具有拖尾的复合高斯模型非常适于描述高分辨率海杂波,对雷达最优检测算法设计和雷达性能评估具有十分重要的意义。该文讨论了复合高斯模型海杂波的建模与仿真,并详述了产生Gamma随机过程的MNLT方法。产生了复合高斯模型的高海况条件下的海杂波,并与实测数据对比,表明了该方法的有效性和可行性。     

N-P准则与CA-CFAR检测技术研究

在杂波和噪声环境下脉冲雷达对杂波和噪声进行统计分析处理,确定杂波和噪声的概率分布模型,选择相应的恒虚警检测方法,以检测目标回波信号。N-P准则不能随环境的变化而调整门限,虚警概率较高;而CA-CFAR检测能够根据参考窗内的信号的特性,自适应调整检测门限,虚警概率较低。文章研究了N-P准则和CA-CFAR检测技术的基础,并对二者的检测性能进行了仿真分析比较。     

Classification of underwater still objects based on multi-field features and SVM

A Support Vector Machine is used as a classifier to the automatic detection and recognition of underwater still objects. Discrimination between the objects can be transferred into different projection spaces by the process of multi-field feature extraction. The multi-field feature vector includes time-domain, spectral, time-frequency distribution and bi-spectral features. Underwater target recognition can be considered as a problem of small sample recognition. SVM algorithm is appropriate to this kind of problems because of its outstanding generalizability. The SVM is contrasted with a Gaussian classifier and a k-nearest classifier in some experiments using real data of lake or sea trial. The experimental results indicate that SVM is better than the others two.     

运用计算机图像处理技术消除雷达海杂波

文章针对传统的采用近程增益控制以抑制海杂波方法的弱点,提出将计算机图像处理技术应用于雷达信号处理,通过对雷达模拟信号采取一系列处理措施,来达到较好消除海杂波的目的。它可以在消除海杂波的同时不影响雷达的信号检测门限,对提高雷达灵敏度具有一定的参考意义。     

基于质心提取的红外图像小目标检测

低信噪比条件下小目标检测技术的研究是红外信息处理中的关键性问题。由于小目标通常属于高频成分，又易于与噪声混杂在一起，更加增加了检测的难度。文章提出了一种基于质心提取的方法对红外小目标进行检测，在对图像不进行滤波的情况下找到目标可能的质心点集合。对这些置信度高的质心点集合进行分类，以确定各个目标的质心以及目标的个数。最后以确定的目标质心点搜索目标边缘，找出其边界并计算出目标的特征参数。该检测方法对噪声也有一定的抑制作用。     

水雷隐身对声呐探雷的影响

简述了水雷隐身技术的发展现状,指出声呐是探雷技术发展的主要手段和方向.根据猎雷声呐探测识别方式,提出降低目标强度、减弱甚至消除声影是实现水雷武器声隐身的主要技术途径,并从这2个方面分析了水雷隐身对猎雷声呐探测识别效能的影响.其中,当采用回波法探测识别水雷时,水雷目标强度的降低可缩短声呐的探测距离,并且在清澈海水中其效果较好;而对于声影法探测识别,则需要消除或减弱水雷的声影才能使其难以被猎雷声呐发现.     

关于航海雷达海浪干扰的分析

本文综述并分析了海面杂波特点,并根据已发表的海浪反射系数统计数据,推导出用于航海雷达的杂波强度方程式和信杂比公式,提出杂波强度的R~(-4)规律。 计算了在中等海情下典型航海雷达接收机输入端目标的信杂比、目标和杂波的信号电平。讨论了航海雷达检测杂波中目标的能力。 对海面杂波和海上目标回波强度变化规律进行了初步测量,其结果证实了上述分析的正确性。 在理论和实际测量的基础上讨论了航海雷达接收机的动态范围和时间灵敏度控制(STC)特性的最佳设计。     

对称Alpha稳定分布噪声下的Duffing振子检测方法

Duffing振子是利用系统对与策动力同频的小信号敏感而对噪声免疫实现微弱信号检测,特定分布下的噪声激励Duffing振子系统不会发生相变是应用该方法的前提条件。文中主要研究了服从Alpha稳定分布的噪声激励Duffing振子产生相变的鲁棒性问题,研究结果表明Duffing振子相变在Alpha稳定分布源的激励下为小概率事件。为消除小概率相变的影响,利用多支路并行检测及多数判决准则对常规的Duffing振子检测方法进行改进,即将待测信号分段截短周期延拓后送入多个并行Duffing振子检测单元,若检测单元多数发生相变,必然是由于弱目标信号而非噪声激励所致,即可判定检测信号中包含目标小信号。将该方法应用于水下目标回波信号的检测中,实测数据处理结果验证了该方法是有效的。