强海杂波背景下目标检测方法综述

高频地波雷达被广泛应用于海面目标的检测,而由于海杂波的分布散射具有很强的动态特性,通常情况下成为了海面目标检测的主要干扰成分.因此,在强海杂波背景下进行目标检测的关键在于如何有效抑制海杂波.从循环对消、子空间分解、模型预测以及分形特征这几方面对海杂波抑制技术进行综述、分析和总结,为后续对海面目标检测提供参考.     

对数正态分布海杂波背景下的雷达混沌检测方法

在研究海杂波具有混沌现象的基础上 ,运用非线性预测的方法对海杂波进行预测 ,然后把雷达目标检测中经典的二元判决问题转换成为对信号序列预测误差的分析 ,最后利用真实的海杂波数据进行了仿真 ,结果表明了该方法的有效性。     

超视距雷达中的目标检测问题

工作在高频波段(3—30MHz)的超视距雷达能够探测和跟踪视距以外飞机、舰船等目标，它在民用和军事上均有重要的应用价值。但超视距雷达的目标信号会埋没在强海杂波中，使得目标信号的检测极为困难。本文先讨论了一阶和二阶Bragg海杂波特性，然后针对强海杂波中目标检测的特点，讨论了距离一频率维的目标恒虚警检测方案，并提出了一些有意义的建议。     

一种新的鲁棒CFAR检测器设计方法

针对先验环境信息未知或先验环境信息不准确导致的检测性能损失问题，设计了一种复杂背景下鲁棒CFAR检测器。在检测器设计中，通过利用样本的统计直方图和均值比判断观测窗所属杂波类型，在存在干扰目标或杂波边缘环境时使用新的干扰加权算法对观测样本进行筛选，根据筛选后的样本得到相应的检测门限。分析了所设计检测器在均匀杂波、存在干扰目标及杂波边缘环境下的检测性能。研究结果表明，在各种先验信息未知的复杂杂波环境中，所设计的CFAR检测器可以得到较好的检测性能，对天基预警雷达系统的检测器设计具有一定的参考价值。仿真结果验证了方法的有效性和正确性。     

基于自适应波形设计的天基雷达目标检测方法

针对天基雷达检测海面目标时杂波特性复杂、场景变化迅速和信杂比低的问题,文中提出一种基于波形自适应设计的目标检测方法。这种方法将每个驻留时间分拆为若干个子驻留,在第1个子驻留上发射线性调频脉冲,并进行预检测和杂波协方差估计。在后续子驻留中采用多粒子滤波技术对杂波协方差进行动态更新,以适应天基雷达杂波的快速变化。进而在后续子驻留中利用平均平方优化技术自适应的设计波形,并进行主成分分析和广义似然比检验,以提高信杂比和实现恒虚警率检测。最后,文中将海杂波建模为复合高斯过程、将目标建模为若干个具有确定但未知散射幅值的散射体,并进行仿真实验。结果表明,在尖峰性海杂波环境和天基监视雷达配置条件下,用这种目标检测方法实现可靠检测所需的信杂比降低约9dB,可有效改善对弱小目标的检测效果。     

基于海杂波稀疏性与非均匀度的样本挑选方法

针对预警雷达对海监视面临海杂波分布非均匀与杂波样本受目标污染,导致自适应杂波抑制处理性能恶化和目标能量损失的问题,提出了一种基于海杂波稀疏性与非均匀度的样本挑选方法。该方法将目标的导向约束与广义内积样本挑选方法结合,先利用海杂波在空时二维平面上的稀疏分布特性,根据海杂波与目标空时二维分布差异剔除被目标污染的样本,再利用广义内积准则衡量海杂波分布的非均匀程度,并获取均匀样本,以提高杂波协方差矩阵的估计精度。仿真结果表明:所提方法能在提高杂波抑制性能的同时,减小目标信号能量损失。该方法可广泛应用于海面预警监视雷达系统。     

频率捷变与动目标检测(MTD)兼容技术述评

频率捷变雷达在抗有源杂波干扰、抑制海浪杂波以及提高雷达的探测性能方面,一般来说均优于普通雷达。为了抗雷达箔条和地物、云雨杂波干扰,须采用动目标检测技术。频率捷变和动目标检测是两种不同体制的雷达技术,两者在原理上及对器件的要求上都存在着矛盾。目前,国内外对频率捷变和动目标检测的兼容性还在进行研究。对全相参雷达,已实现了成组捷变与动目标检测的兼容以及随机捷变同频MTD处理;对非相参雷达,还仅仅是实现了二者的并存。本文分析了目前已经采用的、正在研究和可能采用的几种兼容方法的原理,主要性能及优缺点,提出了对两种体制兼容的最佳方案的看法。     

利用增强海杂波特征对付反舰导弹威胁

根据美海军研究实验室(NRL)的报告,海军电子战最近对海杂波特征表现出浓厚兴趣,已开始评估雷达海杂波的状况。NRL重新重视海杂波对雷达的影响,表明了海杂波具有潜在的干扰应用价值。在某种情况下,舰载和机载干扰机可通过增强海杂波特性和效应的办法使反舰导弹中断跟踪,丢失它欲攻击的目标。 NRL认为日益增长的威胁主要来自隐身的掠海反舰巡航导弹(S~3ASCM)。专家们认为反舰巡航导弹在检测雷达截面积较小的舰只(如DD-21级驱逐舰)时,一般会用到非常低的入射余角,所以此处的海杂波会被强压制。根据NRL的报告,近海作战环境下既然需要使用低     

超低空导弹引信抗海杂波干扰的信号提取方法

由于超低空导弹工作在海杂波背景下,其引信的信号检测易受干扰。传统的信号处理方法效果不佳,而小波变换有多分辨分析的特性,可以有效滤除杂波带来的噪声,然后根据回波信号频率,辨别真假目标。基于雷达引信实测数据进行仿真,实验结果表明,该方法能够有效滤除大部分噪声信号,从而提高超低空导弹作战能力。     

基于改进ALO-RBF的高频地波雷达海杂波预测模型

高频地波雷达是海上动目标检测的重要手段，其中海杂波是影响海面目标检测性能的主要因素。为了提高海杂波的预测精度进而有效抑制海杂波，本文提出了一种基于改进蚁狮算法（Ant Lion Optimizer，ALO）优化RBF神经网络的海杂波预测模型（MGPALO-RBF，Multiple elites dynamic guidance Ant Lion Optimizer based on Gaussian difference variation-based learning with Perturbation factor-radial basis function）。由于标准蚁狮算法具有易陷入局部最优且收敛速度慢的缺点，本文在蚂蚁进行随机行走的过程中加入扰动因子以增加种群的活跃性和多样性，并提出多个精英动态引导机制，强化算法前期的探索能力和后期的开发能力，同时对种群中较差蚁狮进行高斯差分变异以提高算法的收敛速度。仿真结果表明：改进的蚁狮算法在对比算法中具有更高的收敛精度和收敛速度，MGPALO-RBF模型具有更好的海杂波预测性能。     

海杂波FRFT谱的近似分形特性与目标检测

主要介绍了海杂波分数阶Fourier变换（FRFT）谱的近似分形特性及其在海杂波目标检测中的应用。根据FRFT的尺度变换性质,研究了自相似过程FRFT谱的近似分形特性,然后将近似分形分析方法引入到实测海杂波FRFT谱分析中,发现在特定变换阶数下得到的海杂波FRFT谱间存在近似分形特性,且目标回波可使近似分形特性描述参数——FRFT域Hurst指数发生变化。因此,可利用FRFT域Hurst指数设计恒虚警率（CFAR）检测方法。经X波段和C波段雷达实测数据验证,所提方法的检测性能明显优于经典的利用时域Hurst指数的目标检测方法。     

海杂波后向散射频谱的研究

为研究导弹跟踪海面目标时的海杂波多径干扰,建立了用于数值仿真和半实物仿真的目标回波与海面杂波的多普勒频率及功率模型。理论仿真计算值与飞行试验数据的比较表明,所建的海面后向散射海杂波模型正确,可用于背景模型仿真。最后给出了一低空远界理论弹道主瓣杂波功率的仿真样例。     

海洋环境中基于小波变换的弱信号检测新方法

海洋环境中弱信号的谱与海杂波的谱相混叠,目标和背景的位置差异很小,经典的频域或空域处理对海杂波中弱信号的检测难以奏效。鉴于小波变换在提取弱信号方面具有独到的优势,提出了一种海洋环境中基于小波变换的弱信号检测方法。利用雷达采集的真实海杂波数据,在不同信杂比的条件下,研究了该方法与经典频域法在信号检测中的差别。通过实验分析,与经典方法相比,当信杂比达到-14.7dB时,仍能很好地对信号进行检测。     

非合作运动辐射源照射的目标检测方法研究

研究了非合作运动辐射源照射条件下的动目标检测问题。分析了此背景下的地杂波空时频分布特性,并结合非合作系统数据处理特点提出了地杂波环境下的运动目标空时频联合检测方法,该方法利用杂波与目标在空时频三维域上的可分性解决了时频二维域上杂波覆盖目标的问题,将非合作领域中一般的时频检测方法推广为对时域数据的空域-频域二维联合滤波,仿真结果表明当目标信号与杂波信号在空时频三维域不出现重合的条件下,该方法能够有效地抑制杂波和噪声,实现地杂波背景下的动目标检测。
     

基于改进PSO-WNN的高频地波雷达 电离层杂波抑制方法

高频地波雷达的海上目标探测能力与电离层杂波的抑制效果息息相关,而电离层杂波的复杂性与变化多样性又为抑制带来了难题。为实现电离层杂波的抑制,分析了电离层杂波的混沌特性,在此基础上提出一种基于改进粒子群算法优化小波神经网络的抑制方法,解决了粒子群算法易早熟和易陷入局部最优的缺点;提出一种自适应概率变异的策略,丰富了种群多样性,使得整个迭代过程中粒子群能够跳出当前最优,寻得全局最优。实测实验表明,基于改进粒子群算法优化的小波神经网络（PSO-WNN）能够基本预测电离层杂波的数值,进行电离层杂波的抑制,有效改善了信噪比,对电离层杂波的抑制研究具有重要意义。     

一种基于优化设计的动目标检测方法及其运用

提出一种新的动目标检测(MTD)滤波器组设计方法,即通过设置目标处理通道和气象处理通道,其中目标通道采用自适应动目标检测(AMTD)处理方式,实时检测杂波的存在,根据杂波的强弱自动产生或选择滤波器加权因子,以保证抑制地杂波的同时,减少信噪比损失,提高对弱小目标的检测性能。仿真结果证明该方法是有效的,且在工程上有一定的实用价值。