基于背景在线信息提取的雷达目标检测

发布时间：2017-07-15 11:10

  本文关键词：基于背景在线信息提取的雷达目标检测

  更多相关文章： 机载雷达 目标检测 背景分割 在线信息提取 自适应CFAR检测

【摘要】：本文以机载前视雷达系统为背景,面向实际工程,主要对雷达检测背景进行分析,设计更适应于复杂杂波环境的雷达目标检测方法。机载雷达与地基雷达相比,它的视野更大,对低空慢速飞行目标的探测距离更远,机动性更强。但由于机载前视雷达的下视工作方式,使其回波具有很强的地物杂波,另外载机的运动和天线扫描方位的变化加剧造成了检测背景的复杂化。机载雷达检测背景中包含同质(均匀)/异质(非均匀)区域,导致检测背景中多类型杂波分布的同时存在,这些给机载雷达目标检测造成了很大困难。因此,本文对机载雷达检测背景环境的特点和目标检测遇到的难点进行了详细分析。根据机载雷达检测背景的复杂化和多样化特征,为解决机载雷达下视工作复杂杂波背景下雷达目标检测检测概率较低和虚警概率较高的问题,本文提出一种机载雷达基于背景在线信息提取的雷达目标检测系统。该系统包括机载雷达检测背景中的杂波特性和目标特性分析,检测背景区域分割,背景在线信息提取和多策略CFAR检测等部分。本文具体研究内容如下:1.对机载雷达的杂波特性和目标特性进行研究,介绍了检测背景呈现的复杂特征,分析均匀区域和非均匀区域产生的机理,另外对实测数据背景下目标在距离谱和多普勒谱方向上的展宽进行了分析,这些为后续的背景在线信息提取和目标检测奠定基础。2.介绍了两种机载雷达检测背景分割方法,基于同质/异质分布、统计分布差异的检测背景分类方法和基于杂波图像特征的检测背景分类方法。前者能够有效的度量不同区域的统计分布差异,将雷达检测背景分割为均匀区域和非均匀区域两个部分。基于杂波图像特征的背景分类是利用最大类间方差的方法,能够自动确定均匀区域和非均匀区域的分割门限值。通过对检测背景的分割,有利于对背景杂波分布的统计分析。3.介绍了机载雷达检测背景的在线信息提取方法,根据雷达检测背景的分类结果,统计分析了各区域检测背景的杂波分布特性,实现了检测背景(杂波)统计模型的识别和统计参数的估计,然后根据统计结果对检测背景数据进行指数归一化处理,实现检测背景的均匀化处理。4.根据背景在线信息提取的结果,提出一种自适应背景信息变化的CFAR(BIA-CFAR)检测方法。该方法能充分利用背景信息来调整设计检测器以提高机载雷达检测性能。并且通过仿真实验和实测数据检测分析,将基于背景在线信息提取的雷达目标检测方法与传统的雷达目标检测方法进行了对比,证明了其检测性能的提高。本文提出的基于背景在线信息提取的雷达目标检测方法,通过在线提取检测背景的信息,提高雷达检测器适应目标所处复杂背景环境的能力,形成自适应多策略CFAR检测系统,提高机载雷达目标的检测性能。
【关键词】：机载雷达 目标检测 背景分割 在线信息提取 自适应CFAR检测
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN959.73
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义10-11
• 1.2 雷达目标检测的发展概况11-14
• 1.2.1 国外雷达目标检测发展概况12-13
• 1.2.2 国内雷达目标检测发展概况13-14
• 1.3 雷达目标检测存在问题14-15
• 1.4 本文的主要研究内容15-18
• 第2章 机载雷达杂波特性和目标特性分析18-24
• 2.1 引言18
• 2.2 机载雷达杂波特性分析18-20
• 2.3 机载雷达实测目标特性分析20-22
• 2.4 本章小结22-24
• 第3章 机载雷达检测背景分割方法研究24-30
• 3.1 引言24
• 3.2 基于同质/异质分布、统计分布差异的检测背景分类方法24-27
• 3.2.1 KL散度25
• 3.2.2 检测背景分类25-27
• 3.3 基于杂波图像特征的检测背景分类方法27-28
• 3.4 KL散度和大津法的联合处理28-29
• 3.5 本章小结29-30
• 第4章 机载雷达检测背景在线信息提取30-44
• 4.1 引言30
• 4.2 背景统计分布模型的匹配30-35
• 4.2.1 杂波概率分布模型30-33
• 4.2.2 杂波分布模型检验方法33-35
• 4.3 剩余杂波统计分布参数估计方法35-40
• 4.3.1 Weibull分布的参数估计方法36-38
• 4.3.2 Log-normal分布的参数估计方法38-40
• 4.4 检测背景指数归一化40-42
• 4.5 本章小结42-44
• 第5章 基于背景信息的自适应CFAR检测44-64
• 5.1 引言44-45
• 5.2 自适应背景信息变化的CFAR检测器45-49
• 5.2.1 均匀区域检测器设计46-47
• 5.2.2 杂波区域检测器设计47-48
• 5.2.3 杂波边缘条件下的自适应检测器设计48-49
• 5.3 自适应背景信息变化的CFAR检测器仿真性能分析49-58
• 5.3.1 均匀区域仿真性能分析49-54
• 5.3.2 杂波区域仿真性能分析54-57
• 5.3.3 杂波边缘条件下仿真性能分析57-58
• 5.4 采用注入目标的方式结合实测杂波背景的算法性能分析58-62
• 5.4.1 均匀区域检测性能58-60
• 5.4.2 杂波区域检测性能60-62
• 5.5 本章小结62-64
• 结论64-66
• 参考文献66-71
• 致谢71

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 刘雷松;张永泉;蔡晨曦;刘小军;;一种改进的脉间频率捷变与MTD兼容算法[J];计算机仿真;2011年02期

2 李了了 ,邓善熙 ,丁兴号;基于大津法的图像分块二值化算法[J];微计算机信息;2005年14期

3 刘俊凯,王首勇,王永良;适应多杂波模型的CFAR检测方法[J];现代雷达;2005年04期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 胡文琳;机载雷达恒虚警率检测方法研究[D];国防科学技术大学;2007年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 杨易;复杂杂波背景下的多策略目标检测方法研究[D];哈尔滨工业大学;2014年

，

本文编号：543575