海雜波中微弱運動目標自適應檢測方法研究.pdf

1、本文旨在研究高分辨率海雜波背景下的微弱運動目標檢測問題。作為雷達目標檢測問題重要分支和雷達信號處理中最為復雜的部分，海雜波背景下的目標檢測問題在軍事、民用方面具有深遠的意義。雷達高分辨率觀測下，海雜波具有明顯的空時非平穩(wěn)特性和非高斯特性，這些特性嚴重影響了海洋環(huán)境中微弱運動目標的檢測。因而，如何在高分辨率海雜波背景下檢測微弱運動目標成為了研究熱點。本文針對海雜波研究工作中出現(xiàn)的問題，提出相應的檢測方法，其主要內容如下:
　　高分辨

2、率海雜波序列中含有一定數(shù)目功率較大的異常單元，這些異常單元會影響傳統(tǒng)自適應匹配濾波檢測器的檢測性能。首先，異常單元提升自適應匹配濾波檢測器的檢測門限，使得微弱的目標無法被檢測到;其次，參考單元中含有異常單元時會造成采樣協(xié)方差矩陣估計的奇異性，最終導致檢測結果不可信。在不減少參考單元數(shù)目的前提下，分別由參考單元數(shù)據(jù)的功率中值估計雜波功率和歸一化參考單元數(shù)據(jù)估計協(xié)方差矩陣結構，將二者作乘積運算得到所謂的功率中值和歸一化協(xié)方差矩陣估計方法。當

3、該方法用來估計匹配濾波檢測器的雜波協(xié)方差矩陣時，對應的自適應匹配濾波檢測方法具有漸近的恒虛警特性，并且減弱了異常單元的影響，提升了傳統(tǒng)自適應匹配濾波檢測器的檢測性能。
　　提出一種用于K分布雜波背景下的依賴于形狀參數(shù)的匹配濾波檢測器。由于這種檢測器由單一的參數(shù)α描述（α∈[0，1]），我們稱之為α-MF檢測器。α-MF檢測器包含了匹配濾波(MF)檢測器和歸一化匹配濾波(NMF)檢測器(分別對應于α=0和α=1)。為了獲得良好的檢測

4、性能，參數(shù)α的選取務必匹配雜波的特性。參數(shù)α的經(jīng)驗公式可以描述為脈沖累積數(shù)目與脈沖累積數(shù)目和K雜波形狀參數(shù)之和的比值。可以證明，α-MF檢測器關于K雜波的尺度參數(shù)，雜波協(xié)方差矩陣和多普勒導向矢量是恒虛警的。文中對自適應形式的α-MF（α-AMF）檢測器的特性作了討論。對于K分布雜波，最優(yōu)的α-MF檢測器的性能優(yōu)于MF檢測器和NMF檢測器，并且與K雜波背景下的高代價運算的最優(yōu)K分布檢測器具有相當?shù)臋z測性能。最后，采用實測高分辨率海雜波數(shù)據(jù)

5、驗證α-AMF檢測器的可行性。在相同雜波條件下，采用K分布建模的最優(yōu)α-AMF檢測器與采用逆Gamma紋理的復合高斯分布模型建模的自適應廣義似然比檢測線性門限檢測器（GLRT-LTD）具有不相上下的檢測性能。
　　將子帶檢測方法與逆Gamma紋理下的GLRT-LTD相結合，構造一種新型的子帶自適應檢測方法，該方法通過增加累積時間的方式實現(xiàn)了海雜波背景下的微弱目標檢測，其中，子帶檢測方法是一種能夠將接收序列分解為低速的子帶雜波序列的

6、頻率分割方法。為了緩和脈沖累積數(shù)目與受海雜波非均勻性影響的有限的參考單元數(shù)目之間的矛盾，使用子帶濾波器組將原始的海雜波序列分解為低速率的子帶雜波序列。子帶雜波序列呈現(xiàn)出海雜波非高斯特性的多樣性，子帶雜波可以根據(jù)非高斯特性的強弱分為三類:高斯特性的噪聲子帶、非高斯特性的噪聲與雜波混合子帶和強的非高斯特性的雜波子帶。提出逆Gamma紋理的子帶復合高斯模型，采用該模型描述子帶雜波的統(tǒng)計特性，并且使用一種稱為雙分位點的參數(shù)估計方法估計各個子帶雜

7、波幅度分布的形狀參數(shù)與尺度參數(shù)。為了優(yōu)化檢測性能，GLRT-LTD被應用到各個子帶中。采用實測海雜波數(shù)據(jù)的實驗表明，子帶自適應GLRT-LTD相比子帶自適應歸一化匹配濾波檢測器具有更好的性能，這歸因于該檢測器充分利用海雜波的非高斯特性的子帶多樣性。
　　為了檢測海雜波背景下的微弱運動目標，相干檢測器通常需要作長時間的累積。然而，長時累積條件下的目標多普勒頻率的擴散和幅度的起伏以及海雜波空間非均勻性對參考單元數(shù)目的限制導致傳統(tǒng)的自適