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文檔簡介
1、本文以機(jī)載前視雷達(dá)系統(tǒng)為背景,面向?qū)嶋H工程,主要對(duì)雷達(dá)檢測(cè)背景進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)更適應(yīng)于復(fù)雜雜波環(huán)境的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法。機(jī)載雷達(dá)與地基雷達(dá)相比,它的視野更大,對(duì)低空慢速飛行目標(biāo)的探測(cè)距離更遠(yuǎn),機(jī)動(dòng)性更強(qiáng)。但由于機(jī)載前視雷達(dá)的下視工作方式,使其回波具有很強(qiáng)的地物雜波,另外載機(jī)的運(yùn)動(dòng)和天線掃描方位的變化加劇造成了檢測(cè)背景的復(fù)雜化。機(jī)載雷達(dá)檢測(cè)背景中包含同質(zhì)(均勻)/異質(zhì)(非均勻)區(qū)域,導(dǎo)致檢測(cè)背景中多類型雜波分布的同時(shí)存在,這些給機(jī)載雷達(dá)目標(biāo)檢
2、測(cè)造成了很大困難。
因此,本文對(duì)機(jī)載雷達(dá)檢測(cè)背景環(huán)境的特點(diǎn)和目標(biāo)檢測(cè)遇到的難點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)分析。根據(jù)機(jī)載雷達(dá)檢測(cè)背景的復(fù)雜化和多樣化特征,為解決機(jī)載雷達(dá)下視工作復(fù)雜雜波背景下雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)檢測(cè)概率較低和虛警概率較高的問題,本文提出一種機(jī)載雷達(dá)基于背景在線信息提取的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括機(jī)載雷達(dá)檢測(cè)背景中的雜波特性和目標(biāo)特性分析,檢測(cè)背景區(qū)域分割,背景在線信息提取和多策略CFAR檢測(cè)等部分。本文具體研究內(nèi)容如下:
1
3、.對(duì)機(jī)載雷達(dá)的雜波特性和目標(biāo)特性進(jìn)行研究,介紹了檢測(cè)背景呈現(xiàn)的復(fù)雜特征,分析均勻區(qū)域和非均勻區(qū)域產(chǎn)生的機(jī)理,另外對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)背景下目標(biāo)在距離譜和多普勒譜方向上的展寬進(jìn)行了分析,這些為后續(xù)的背景在線信息提取和目標(biāo)檢測(cè)奠定基礎(chǔ)。
2.介紹了兩種機(jī)載雷達(dá)檢測(cè)背景分割方法,基于同質(zhì)/異質(zhì)分布、統(tǒng)計(jì)分布差異的檢測(cè)背景分類方法和基于雜波圖像特征的檢測(cè)背景分類方法。前者能夠有效的度量不同區(qū)域的統(tǒng)計(jì)分布差異,將雷達(dá)檢測(cè)背景分割為均勻區(qū)域和非均勻
4、區(qū)域兩個(gè)部分?;陔s波圖像特征的背景分類是利用最大類間方差的方法,能夠自動(dòng)確定均勻區(qū)域和非均勻區(qū)域的分割門限值。通過對(duì)檢測(cè)背景的分割,有利于對(duì)背景雜波分布的統(tǒng)計(jì)分析。
3.介紹了機(jī)載雷達(dá)檢測(cè)背景的在線信息提取方法,根據(jù)雷達(dá)檢測(cè)背景的分類結(jié)果,統(tǒng)計(jì)分析了各區(qū)域檢測(cè)背景的雜波分布特性,實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)背景(雜波)統(tǒng)計(jì)模型的識(shí)別和統(tǒng)計(jì)參數(shù)的估計(jì),然后根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)檢測(cè)背景數(shù)據(jù)進(jìn)行指數(shù)歸一化處理,實(shí)現(xiàn)檢測(cè)背景的均勻化處理。
4.根
5、據(jù)背景在線信息提取的結(jié)果,提出一種自適應(yīng)背景信息變化的CFAR(BIA-CFAR)檢測(cè)方法。該方法能充分利用背景信息來調(diào)整設(shè)計(jì)檢測(cè)器以提高機(jī)載雷達(dá)檢測(cè)性能。并且通過仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)檢測(cè)分析,將基于背景在線信息提取的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法與傳統(tǒng)的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法進(jìn)行了對(duì)比,證明了其檢測(cè)性能的提高。
本文提出的基于背景在線信息提取的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法,通過在線提取檢測(cè)背景的信息,提高雷達(dá)檢測(cè)器適應(yīng)目標(biāo)所處復(fù)雜背景環(huán)境的能力,形成自適應(yīng)多
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