多站雷达目标适应检测算法研究

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  1、介绍了海杂波的幅度统计特性和多站雷达系统的基本概念。首先,按照雷达从低分辨到高分辨的演变历程,回顾了海杂波模型从高斯模型到非高斯模型过程中的幅度分布。通过对实测海杂波数据的拟合,简要分析和对比了不同幅度分布模型的差异。然后,从广义的层面介绍了多站雷达系统的构成和常见分类,并对论文参考的NetRAD雷达进行了简要介绍。
  2、在复合高斯杂波背景下,研究了基于先验信息的多站雷达目标自适应检测算法。对于高分辨非均匀海杂波,为了弥补传统的自适应检测算法的不足,通过充分考虑海杂波分布参数先验信息的方式,在贝叶斯框架下设计了基于LRT准则的自适应检测器。考虑到海杂波的复合高斯模型,可用的分布参数的后验分布主要集中在纹理分量和协方差矩阵结构上。在确定性和随机性纹理分量的假设下,分别推导了三种目标自适应检测器,即确定性纹理假设下的M-BGLRT检测器、随机纹理假设下的MGLRT-MAP-τ和MGLRT-MAP-ρ检测器。在分布参数后验分布的辅助下,实验结果表明贝叶斯框架的应用能有效地缓解了高分辨非均匀海杂波下传统自适应检测器的性能损失。同时,对于参数失配的情况,三种检测器也表现出相当的鲁棒性和选择性。
  3、针对复杂场景中存在同频干扰的问题,通过借鉴差分运算置零连通区内部的功率水平而保留边界信息的特点,提出了与已有场景分割算法解耦的异步同频干扰消除方法。该方法满足实际应用的精度需求且不涉及复杂的矩阵运算,很容易移植到现有系统中而不会带来额外的计算负担。最终,给出了基于异步同频干扰消除算法的实测雷达数据可视化系统。
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