基于多帧聚类的紧凑型HFSWR虚假点迹识别方法

紧凑型高频地波雷达发射功率低,目标检测时信噪比低、虚警率高,会产生大量虚假点迹,影响后续目标跟踪性能。为了滤除虚假点迹,利用目标的运动特性,提出了一种多帧聚类与极限学习机分类两级级联的虚假点迹识别方法。首先,利用基于最优邻域尺寸的多帧聚类方法,将连续多帧中与待识别点迹属于同一潜在目标的点迹聚类成簇。然后,计算簇内待识别点迹与其相邻帧内点迹的距离-多普勒速度的差分值,以其为特征利用极限学习机辨识虚假点迹。实验结果表明,所提方法能够准确将属于同一目标的点迹聚类,虚假点迹识别率达到95%。

Point association analysis of vessel target detection with SAR, HFSWR and AIS

A space-borne synthetic aperture radar （SAR）, a high frequency surface wave radar （HFSWR）, and a ship automatic identification system （AIS） are the main remote sensors for vessel monitoring in a wide range. These three sensors have their own advantages and weaknesses, and they can complement each other in some situations. So it would improve the capability of vessel target detection to use multiple sensors including SAR, HFSWR, and A/S to identify non-cooperative vessel targets from the fusion results. During the fusion process of multiple sensors＇ detection results, point association is one of the key steps, and it can affect the accuracy of the data fusion and the efficiency of a non-cooperative target＇s recognition. This study investigated the point association analyses of vessel target detection under different conditions： space- borne SAR paired with AIS, as well as HFSWR, paired with AIS, and the characteristics of the SAR and the HFSWR and their capability of vessel target detection. Then a point association method of multiple sensors was proposed. Finally, the thresholds selection of key parameters in the points association （including range threshold, radial velocity threshold, and azimuth threshold） were investigated, and their influences on final association results were analyzed.

Effective Sea Clutter Spectrum Extraction Method for HFSWR in Adverse Conditions

An effective approach in solving the sea clutter spectrum extraction problem is studied in the paper.Different from the conventional signal to noise ratio（SNR）method based on Doppler frequency or range domain information,a method is developed to characterize the differences between the sea echo and those interferences are by signal to interference plus noise ratio（SINR）which jointly utilizing the range,Doppler frequency and azimuth domain information.Furthermore,these differences can be adaptable to adverse conditions by forming the necessary boundaries and constraints in searching of the maximum SINR,which greatly promotes the extraction of sea clutter spectrum.The real high frequency surface wave radar（HFSWR）data demonstrate that the proposed method is less influenced by those interferences and can effectively extract the sea clutter spectrum even under the adverse conditions.Furthermore,it has been shown as an effective method for ship detection and sea state remote sensing of HFSWR.

First order sea clutter cross section for bistatic shipborne HFSWR

This paper studies the development on the first order sea clutter cross section for bistatic high frequency surface wave radar (HFSWR). Based on the received first order electric field expression, a closed-form of cross sections is derived to account for the case of receiving antenna array being mounted on the shipborne platform. The uniform linear motion and sway motion components are assumed to be responsible for the observed differences in comparison with the bistatic fixed antenna case. Correspondingly, simulations are conducted to study the sea clutter spectral characteristics for these two cases versus different system parameters and sea state conditions. It is shown numerically that the forward motion component will spread the Bragg lines severely and the influence triggered by the sway motion can be explained as the Bessel function modulation of the ordinary sea clutter spectra. The obtained results have important implications in the application of shipborne HFSWR technology to ocean remote sensing and target detection.

High Resolution MIMO-HFSWR Radar Using Sparse Frequency Waveforms

In high frequency surface wave radar (HFSWR) applications, range and azimuth resolutions are usually lim-ited by the bandwidth of waveforms and the physical dimension of the radar aperture, respectively. In this paper, we propose a concept of multiple-input multiple-output (MIMO) HFSWR system with widely sepa-rated antennas transmitting and receiving sparse frequency waveforms. The proposed system can overcome the conventional limitation on resolutions and obtain high resolution capability through this new configura-tion. Ambiguity function (AF) is derived in detail to evaluate the basic resolution performance of this pro-posed system. The advantages of the system of fine resolution and low peak sidelobe level (PSL) are demon-strated by the AF analysis through numerical simulations. The impacts of Doppler effect and the geometry configuration are also studied.

基于IAVOA-GRU网络的高频地波雷达电离层杂波预测

电离层杂波的精确预测对提升高频地波雷达的探测性能具有重要作用。提出了一种基于改进非洲秃鹫优化算法优化门控循环单元(Improved African Vultures Optimization Algorithm Optimization Gated Recurrent Unit,IAVOA-GRU)网络的电离层杂波预测方法。首先,依据电离层杂波的混沌特性,通过相空间重构方法对接收到的电离层杂波进行相空间重建,构建GRU网络的输入、输出样本集;然后,利用IAVOA对GRU网络的隐层节点数、迭代次数及初始学习速率3个超参数值执行优选;最后,重新训练优化后的GRU网络,并进行预测。实测结果表明,相较其他6种对比预测模型,所提出的IAVOA-GRU网络模型具有较高的预测精度和可靠性,为有效改善高频地波雷达的探测性能提供了一种思路和方法。

基于多帧聚类的紧凑型地波雷达海上目标航迹起始方法

紧凑型地波雷达是专属经济区内海上船只目标监测预警的重要手段。由于其发射功率低、目标回波信噪比低,在对海上船只目标检测过程中较低的检测概率极易导致目标漏检,采用序贯类方法难以及时起始航迹。对此,本文通过分析杂波和目标的地理位置以及径向速度随时间变化的特点,提出了一种基于多帧聚类的紧凑型地波雷达海上目标航迹起始方法。该方法利用目标和杂波在连续多帧内运动特征的差异,在具有噪声的基于密度的空间聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN)求解聚类ε邻域的过程中增加运动特征约束,将各船只目标在多帧内的点迹聚类为不同的簇,实现海上船只目标点迹与杂波点的区分,将簇内点迹按时间顺序顺次连接得到起始航迹。利用仿真与实测紧凑型地波雷达数据开展了航迹起始实验,结果表明,与逻辑法相比,本文方法得到的航迹起始时间平均提前了5.95 min,丢点率平均降低了12.68%,解决了海上弱目标航迹起始时间滞后的问题,适用于杂波区目标与雷达远端船只目标的航迹起始。

紧凑型地波雷达目标检测跟踪一体化实验平台

紧凑型地波雷达检测目标时回波信噪比低。应用传统的先检测后跟踪方法进行目标探测时,弱目标回波容易淹没在杂波和噪声中,出现弱目标漏检和虚假点迹误检,导致跟踪时易发生航迹断裂、误跟踪等现象,影响目标跟踪的连续性。为提升紧凑型地波雷达对海上运动目标的长时跟踪能力,建立检测器与跟踪器之间的信息动态交互机制,提出一种紧凑型地波雷达目标检测跟踪一体化方法。实验结果表明,与先检测后跟踪方法相比,所提方法跟踪得到的平均航迹时长增加了17.52 min。结合工程应用需求,在Matlab R2018b环境下开发了紧凑型地波雷达目标检测跟踪一体化实验平台,为紧凑型地波雷达海上目标探测实验测试提供了平台支撑。

基于卷积神经网络的高频地波雷达有效波高反演

高频地波雷达海面回波多普勒谱中蕴含着非常丰富的海浪信息,针对经验模型通常存在对回波谱信息利用不充分的问题,本文提出了一种利用卷积神经网络反演波高的方法。首先基于雷达后向散射截面方程和有效波高反演的参数化经验模型,并结合实测数据分析,本文选取了二阶与一阶谱能量比值、二阶谱能量和、二阶与一阶谱峰值比、Bragg频率处无向波高谱值、二阶谱能量、二阶谱峰值、左右一阶谱峰值及其比值、■布拉格频率处峰值、一阶谱能量共11种与有效波高相关的回波谱特征参数;为进一步说明一阶和二阶信息对有效波高的作用,将11种特征参数分成4个组合,分别搭建了多层深度卷积神经网络并进行高频地波雷达有效波高反演;然后将高、低两种海况下多层深度卷积神经网络模型与经验模型反演结果进行对比分析。研究结果表明,利用11种特征参数构建的模型波高反演精度更高,在高、低海况测试集中雷达反演有效波高与浮标波高序列相关系数R分别为0.92和0.78,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为0.32 m和0.21 m,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)分别为0.25 m和0.16 m,平均相对误差(Mean Relative Error,MRE)分别为0.12和0.27。综合利用这11种特征参数,能够提高雷达在复杂海况下对有效波高的反演精度。

基于二元单极子-交叉环组阵天线的HFSWR

为了提高便携式高频地波雷达(HFSWR)中近距离的风、浪探测能力,提出以单极子-交叉环组合天线为基本单元,构建二元小型直线阵列,进而获得更窄的波束宽度.通过对2015年福建六鳌试验的实测数据处理,将雷达反演所得浪高与浮标浪高数据进行比对,结果表明:在近距离处,组阵后的浪高结果与单个天线所得结果类似;在中距离处,组阵后浪高结果明显优于单个天线.

基于频谱细化和二阶同步压缩变换的船载地波雷达目标检测方法

受船载平台运动、海杂波、多目标聚集以及环境干扰等的影响,海上船只目标的雷达回波极易被遮蔽和淹没,导致船载地波雷达的目标监视监测能力大幅减弱。为提高船载地波雷达对船只目标的检测与发现性能,提出了一种基于频谱细化和二阶同步压缩变换的目标检测方法。该方法首先对船载地波雷达的回波信号进行频率细化处理,提高频率分辨率;然后,通过二阶同步压缩变换的时频分析方法来提取目标的时频分布特征;最终,根据得到的时频分布特征来实现目标检测。实验结果表明:与短时傅里叶变换、小波变换等传统的时频分析方法相比,本文提出的方法不仅具有更好的时频聚集性,而且能有效检测海杂波附近的运动目标以及回波多普勒频率相近的多船只聚集目标。

基于Kuhn-Munkres算法的船载地波雷达与自动识别系统船只目标航迹关联

船载地波雷达可以利用船载平台的移动特性扩展探测区域,通过船载地波雷达与AIS船只目标航迹的关联分析,可服务于船载地波雷达目标探测性能评价以及船只目标多手段融合探测等研究。固定坐标系下的最近邻关联方法仅通过某一时刻的距离信息来判定航迹关联性,在船载平台运动的情况下容易出现关联错误的情况,从而影响对目标的持续跟踪。针对船载地波雷达与AIS目标航迹关联中未考虑平台运动导致目标航迹关联正确率低的问题,本文建立了以船载平台为中心的运动坐标系,在此基础上通过对实测数据的统计分析,构建了基于航迹参数信息的航迹相似度矩阵,并首次将Kuhn-Munkres(KM)算法应用到船载地波雷达航迹关联领域。该方法可以通过对航迹关联权重的不断更新迭代求得航迹之间的最大权匹配,最终得到全局最优的关联匹配结果,有效克服了仅通过单一时刻距离信息进行局部航迹关联的缺点。本文通过船载地波雷达仿真和实测数据的验证,表明在运动坐标系下基于KM算法的船载地波雷达与AIS船只目标航迹可以进行有效的关联,且该方法关联准确率优于传统的最近邻算法。

Drifter Trajectory Tracking Experiment and Analysis with Multi-Frequency HFSWR in the East China Sea

We conducted the drifter trajectory tracking experi- ment for two drifters in the East China Sea, in which the currents were detected by two multi-frequency HFSWRs using the Lagrangetracking method. The tracking drifter trajectory shows good agree- ment with the GPS records by qualitative and quantitative analysis that indicates that drifter tracking by HFSWR is valid. In the 12- hour tracking for drifters P1 and P2, the average errors are 1.84 kin, 1.73 kin, and the maximum errors are 3.52 km and 3.12 km, respec- tively. The current measurement is evaluated by an acoustic Doppler current profilers （ADCP） in-situ observation, and it is the first multi-frequency HFSWR ocean surface monitoring experiment in China. In addition, the main aspects （HFSWR current measurement error, wind, and wave） influencing the tracking accuracy are dis- cussed, and especially the wind factor＇s impact is analyzed through the wind filed data.

基于检测-跟踪联动的紧凑型高频地波雷达弱目标自适应检测方法

紧凑型地波雷达发射功率低、回波信噪比低,目标检测难度大,在目标跟踪时由于目标漏检经常出现航迹断裂。为了提升其目标检测性能,提出了一种基于检测-跟踪联动的弱目标自适应检测方法。当跟踪器检测到目标航迹无法关联到新点迹时,将当前目标预测状态反馈至检测器;检测器在距离-多普勒谱上建立局部检测波门,采用二元假设检验法感知波门内的检测背景,根据不同的检测背景选取适用的检测门限调整方法,降低恒虚警检测的门限,判定是否有弱目标被检出。若能够检出目标,对其进行测向后将新点迹发送至跟踪器进行处理。利用实测数据开展了目标检测与跟踪实验,结果表明:与先检测后跟踪方法相比,该方法得到的目标航迹时长增加了29.76%,平均延长了19.25 min。

基于改进盖尔-沙普利算法的自动识别系统与双频地波雷达断裂航迹关联

高频地波雷达(HFSWR)可以实现大范围海上船只目标的连续探测,但是海杂波等干扰因素的影响容易造成跟踪航迹的断裂。目前关于地波雷达航迹关联的研究中,通常忽略了航迹断裂的情况,将航迹关联视为二分图匹配问题,这会导致可能将单一目标的断裂航迹判断为多个目标,从而引起目标的误关联。针对上述情况,该文结合模糊综合评判和迭代搜索算法,首次将盖尔-沙普利(GS)算法引入航迹关联领域,并且对其进行改进以满足航迹断裂时的多对多航迹关联情况,提出了改进的盖尔-沙普利(IGS)算法。在该算法中,通过计算航迹之间的模糊综合评判值来得到航迹之间的倾向度序列,再由迭代搜索对航迹进行聚类以获得航迹集群,最后将航迹集群及倾向度序列输入盖尔-沙普利算法来进行数轮博弈以给出关联结果。利用双频率高频地波雷达和船只自动识别系统(AIS)的仿真数据与实测数据进行实验测试,实验结果表明:所提出的算法解决了在航迹断裂情况下的多传感器航迹关联问题,且在密集区域的航迹关联效果优于传统算法。

船载高频地波雷达一阶海杂波仿真模型研究

船载高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar, HFSWR)海杂波仿真模型的建立对于有效海杂波抑制方法的提出具有重要指导意义。针对目前一阶海杂波模型存在的问题,提出了改进的船载HFSWR一阶海杂波空时分布模型。首先分析了船载平台在相参积累周期内前向运动对海杂波回波入射角的影响,提出了不同距离元海杂波子块入射角随时间变化的规律,并由此导出新的一阶海杂波时空分布模型、海杂波回波信号模型、以及目标回波模型。仿真结果表明,生成的海杂波数据的分布特性比传统模型更加接近实测海杂波的分布特性,为以后船载HFSWR海杂波有效抑制算法的研究提供较好的仿真数据支持。

基于时频分析的高频地波雷达目标检测算法

为提高海事监测中高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR)对运动目标的检测准确率,提出了一种基于频谱细化和小波尺度谱重排时频分析的运动目标检测算法.对HFSWR的接收信号进行频率细化处理以提高后续时频分析的频率分辨率;然后,进行基于Morlet小波的时频分析以提取目标的时频分布特征,为提高时频分布的集中性和抑制交叉项干扰,对小波尺度谱进行重排;根据得到的时频分布特征实现可疑目标区的精确检测.实验结果表明:该算法能有效检测多普勒频率相差很小的运动目标以及海杂波附近的运动目标,可用于对常规目标检测算法无法判定的可疑目标区域进行精细、准确的目标检测与分析.

船基系留气球AIS数据采集系统设计与实现

船舶自动识别系统可以为发展高频地波雷达技术提供验证数据集;目前,现有手段为HFSWR提供的数据集存在实时性差以及仅能对小范围内的船只进行跟踪观测等缺点,针对该问题,设计了一套船基球载AIS数据采集系统,利用系留球搭载AIS接收机进行多次海上长时间驻空实验,期间获取了来自345条船只的270580条数据;结果表明:船基球载AIS接收机这一方式能够显著提高船只之间AIS信息的接收距离,当系留球锚泊在150 m高空时,系统的AIS信息接收距离能够达到244 km;并验证了AIS海上传播模型的准确性;船基球载AIS数据采集系统可实现长期高空驻留,所获取的周边海域船只的AIS信息数据范围广,实时性高,漏报率低,是对船基HFSWR性能进行评估的有效手段。

基于RD谱轮廓线的高频地波雷达二阶谱提取

雷达回波谱中的噪声和目标回波会对二阶谱的提取造成困难。基于地波雷达海面回波谱特性,提出了一种采用距离-多普勒谱(RD谱)轮廓线结合一阶和二阶谱特点的二阶谱提取方法。此方法可以通过计算机自动实现对二阶谱的提取,有利于大批数据的分析和工程化系统的实时处理。利用该方法对典型实测雷达回波数据进行了处理和分析。结果表明,RD谱轮廓线能够反映一阶谱和二阶谱的特征,并且不易受噪声和目标的影响;从RD谱轮廓线获得的二阶谱分界点,可以为一维多普勒回波谱中的二阶谱提取提供参考,能够较好地避免由于目标和噪声的影响而导致的二阶谱边界误判问题,准确地分离二阶谱。

基于冗余小波变换的高频地波雷达目标检测算法

为了从高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR)信号生成的复杂距离多普勒(Range Doppler,RD)图像中准确提取运动点目标,提出了一种基于冗余小波变换(Redundant Discrete Wavelet Transformation,RDWT)的RD图像点目标检测算法.该算法根据点目标与海杂波、电离层杂波等特征的差异,首先在距离方向进行自适应RDWT以去除海杂波和地杂波,并在多普勒方向进行自适应RDWT以去除电离层杂波;然后利用图像形态学运算对背景噪声进行了抑制;最后进行阈值自适应分割以得到点目标.实验结果表明:该算法能有效抑制RD图像中的海杂波、电离层杂波和背景噪声,能从复杂的RD图像中实现点目标的有效检测,其检测性能优于改进的恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)算法.