一种基于极化分解特征和SVDD的扩展目标检测算法

多极化距离高分辨雷达是地面静止目标检测的重要手段,其回波中目标占据多个距离单元,成为扩展目标。传统基于回波能量的扩展目标检测方法的性能随信杂比的降低而下降。提出一种基于极化分解特征的扩展目标检测算法,利用目标和杂波之间的极化散射特性差异提升低信杂比下的检测性能。所提方法提取16种极化分解特征组成特征向量作为检测统计量,再使用支持向量数据描述(SVDD)算法估计判别门限。在判别门限的训练阶段,杂波数据的极化分解特征被提取用作训练数据。并且为保证虚警概率,在SVDD的目标函数中引入了两个惩罚参数。使用实测数据进行了实验验证,所提方法在戈壁背景、虚警概率为10-4、检测概率为90%的情况下,所需信杂比约为12.6 dB,相较于基于能量的对比方法降低约1.7 dB。

非高斯杂波下修正的SDD-GLRT距离扩展目标检测器

在球不变随机向量非高斯杂波背景下,针对SDD-GLRT方法在统计平均意义下对距离扩展目标进行最优检测所带来的检测损失,通过充分利用目标散射点的先验信息,基于有序统计检测理论,提出了修正的SDD-GLRT距离扩展目标检测方法.理论分析表明,在不存在目标的假设下,虚警概率与纹理分量的混合分布、杂波协方差矩阵以及确知信号的方向向量无关,即修正的SDD-GLRT方法具有恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)特性.仿真结果表明,随着积累脉冲数及目标散射点所占距离单元个数的增加,修正的SDD-GLRT检测性能得到提高.在散射点分布稀疏条件下,修正的SDD-GLRT的检测性能要明显好于SDD-GLRT和NSDD-GLRT,且在估计目标散射点个数存在微弱偏差和不同杂波尖峰情况下,修正的SDD-GLRT具有很好的鲁棒性.

非高斯杂波下距离扩展目标检测器的失配性能分析

在球不变随机向量杂波条件下,研究了目标方向向量失配时距离扩展目标的检测问题.针对不依赖于散射点密度的广义似然比检验检测器,从理论上分析了信号实际方向向量与导向矢量失配对检测性能的影响,推导了失配条件下的检测和虚警概率公式,证明了检测器的恒虚警率特性.仿真实验表明,检测器对能量均匀分布的目标具有最佳性能,对失配目标信号具有很强的抑制能力;进一步分析表明,目标幅度起伏会带来一定的检测损失,而距离单元间散射点的相关性在高值检测概率区也会引起检测损失.

一种基于强散射中心的距离扩展目标检测方法

针对高分辨率雷达距离扩展目标检测问题,利用广义似然比检验,提出了一种基于强散射中心的恒虚警检测器。首先,以较高的第一虚警概率设置第一门限,提取强散射中心,然后针对强散射中心采用广义似然比方法得到检测统计量,并与基于第二虚警概率的检测门限进行比较,判断目标有无。仿真实验表明,这种检测器在已知和未知散射中心空域分布时都要优于SDD-GLRT(Spatial scattering density-generalized likelihood ratio test)检测器,并且具有鲁棒性。

一种基于散射中心密度的距离扩展目标检测方法

针对高分辨率雷达距离扩展目标的M/N检测器在目标空域散射中心密度较为稀疏时检测性能下降的问题,提出了一种基于散射中心密度的M/N(BSD-M/N)检测器。首先,推导出了检测器的平均虚警概率和检测概率表达式。其次,通过分析不同散射中心密度以及不同信杂比条件下检测器的检测性能与第二门限M取值的关系,给出了最佳M值的近似计算表达式。最后,仿真试验表明,这种检测器在散射中心稀疏情况下,检测性能要明显优于普通M/N检测器。

一种基于波形的距离扩展目标检测方法

针对高分辨率雷达距离扩展目标检测问题，提出了一种基于一维距离像波形的距离扩展目标检测器。分析了目标一维距离像的波形特点，对一维距离像的离散序列进行FFT变换，获得变换后的低频分量平均值与高频分量平均值的比值，以其中最大的比值作为检测统计量并进行有无目标的判决。仿真结果表明，此检测方法的检测性能要优于依赖于散射中心空间分布密度的广义似然比（SSD—GLRT，Spatial Scattering Density—Generalized Likelihood Ratio Test）检测器，并且明显优于基于波形熵的检测器。

KK分布杂波下的距离扩展目标检测算法

针对服从KK分布的大拖尾雷达杂波背景下的扩展目标检测问题,利用球不变随机变量表示了KK分布雷达杂波模型。在假设目标回波幅度已知的情况下,研究了基于Neyman-Pearson准则的距离扩展目标最优积累检测器,并通过对目标幅度的最大似然估计,推导了广义最大似然比检验检测器模型。为了降低这两种检测器中因计算第二类修正的贝塞尔函数而引入的运算复杂度,提出了一种基于顺序统计量的广义似然比检测器。该检测器利用检测窗内幅度较大的距离单元回波作为目标回波进行判决。利用蒙特卡罗仿真对这三种算法的性能进行了验证与比较,虽然最优积累检测器与广义似然比检测器具有更好的检测性能,但实现困难,计算量大,而基于顺序统计量的广义似然比检测器则具有更高的实用性。

用于扩展目标检测的OFDM-MIMO雷达波形设计

为了检测扩展目标,该文提出一种已知统计特性的杂波和噪声背景下提高正交频率分集复用-多输入多输出(OFDM-MIMO)雷达检测性能的波形设计方法。利用扩展目标一维距离像的频率特性,基于匹配照射理论给出了雷达回波向量模型,在此基础上建立最大化检测信杂噪比的目标函数;通过交替迭代搜索获得优化发射波形和最优接收滤波器。仿真结果表明,经调制的OFDM-MIMO雷达发射波形具有稳健的抗杂波性能,可提高检测信杂噪比,改善OFDM-MIMO雷达检测性能。

基于强散射点在线估计的距离扩展目标检测方法

传统的距离扩展目标检测一般在散射点密度或散射点数量先验条件下完成,在目标散射点信息完全未知时检测性能会大幅降低。针对这个问题,该文提出一种基于强散射点在线估计的距离扩展目标检测方法(OESSRSTD),该方法利用机器学习中的无监督聚类算法在线估计强散射点数量以及首次检测门限,然后再结合虚警率,确定2次检测门限,最后通过两次门限检测完成目标有无的判决。该文分别利用仿真数据和实测数据进行了试验验证,并和其他算法进行了试验对比,通过虚警概率一定时的信噪比(SNR)-检测概率曲线验证了该文所提方法相对于传统算法有更高的稳健性,且该方法不需要目标散射点的任何先验信息。

频率捷变雷达的扩展目标检测

本文研究频率捷变雷达的扩展目标检测问题。当频率捷变雷达的合成带宽较大时,雷达目标会变成扩展目标,导致雷达无法直接应用传统的恒虚警检测算法。针对这一问题,本文建立了频率捷变雷达的扩展目标检测模型,推导了基于广义似然比的检验统计量,并且通过数值仿真展示了相应的检测概率和虚警概率。为了提升雷达的抗干扰能力和频谱利用率,本文考虑了雷达只使用一部分发射频点的场景。数值结果表明,在高信噪比下,频率捷变雷达使用的发射频点越多、合成带宽越大时,扩展目标检测的性能越好。

高分辨雷达扩展目标检测算法研究

针对高分辨雷达扩展目标检测问题,本文建立了高分辨雷达回波模型,推导了在目标信息完全已知的理想条件下的最优检测器形式,给出了检测算法的性能上界.讨论了广义似然比检验在目标信息不同程度缺失情况下的检测器形式,给出了可实现检测器的检测性能上界.基于广义似然比检验,提出了一种基于散射点个数估计的双门限检测器.仿真表明该方法检测性能优于现有检测方法.

基于修正最大似然估计的距离扩展目标检测器

在球不变随机向量的非高斯背景下,针对估计协方差矩阵可能奇异的情况,研究了距离扩展目标的自适应检测方法。首先,推导了非高斯背景下未知协方差矩阵和目标散射点幅度的修正最大似然(maximum likelihood,ML)估计;然后,基于纹理分量的近似ML估计,建立了自适应检测器(adaptively modified generalized likelihood ratio test,AMGLRT)。仿真结果表明,AMGLRT在目标散射点能量均匀分布时检测性能最佳,随着杂波尖峰的减小或阵元数的增加,AMGLRT的检测性能有所改善;且其对不同杂波相关性表现出很好的鲁棒性。另外,AMGLRT的检测性能优于已有的M/K检测器,且这种性能优势随着散射点个数的增加而增大。

非高斯杂波下两种自适应距离扩展目标检测器及性能分析

研究了球不变随机向量杂波下距离扩展目标的自适应检测问题.针对NSDD-GLRT和SDD-GLRT检测器的非自适应问题,利用基于辅助数据的采样协方差矩阵代替真实归一化协方差矩阵,获得了自适应的ANSDD-GLRT和ASDD-GLRT检测器.推导了检测概率和虚警概率公式,分析了信号方向向量失配对检测性能的影响,并进行了检测器的恒虚警率特性分析.仿真实验表明,两种自适应检测器相对于相应的非自适应检测器的检测损失较小,且对方向失配信号具有更好的抑制能力.另外,ANSDD-GLRT的收敛速度要快于ASDD-GLRT,而后者对方向失配的目标信号有更好的抑制能力;两种自适应检测器在目标能量均匀分布时具有最佳检测性能,且检测性能随着目标幅度起伏的加剧而有所降低;不同距离单元间散射点的相关性在高检测概率区会引起检测损失。

一种基于Hough变换的宽带雷达目标检测器

该文针对宽带雷达目标距离单元走动、具有强距离单元的特性,提出了一种基于Hough变换的目标检测算法(HD)。该算法分为两步:在第1步中,对过一级门限的高分辨距离像数据做Hough变换,并对Hough参数空间的所有数据做相应的累积分布函数(CDF)映射;在第2步中求出各个角度若干个最大值的和,并对这些和值做CDF映射,选出最大的映射和值作为检测算子。3类飞机实测数据的实验结果表明,与基于散射点密度的广义似然比检测算法相比,该方法检测性能至少有1.3dB的提高。

基于凸优化方法的认知雷达波形设计

针对认知雷达扩展目标检测的问题,提出了一种与目标散射特性相关的相位编码信号设计方法,利用半正定松弛将输出信噪比的优化问题松弛为一个凸优化问题,并利用一维交互迭代搜索逼近原问题的全局最优解。该方法具有收敛速度块、运算量小等优点,能够准确逼近全局最优解。