基于果蝇优化算法的雷达杂波统计模型参数估计方法

在杂波研究中,雷达杂波统计模型参数估计是研究重点,直接影响着岸基雷达的仿真精度和恒虚警(CFAR)算法的效率。前人使用了不同的参数估计方法来对瑞利分布、K分布等杂波统计模型进行参数估计。论文提出了一种基于果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)的参数估计方法,通过设定“果蝇群体”位置初值、初值附近随机搜索、搜索位置更新和进一步搜索的循环对统计参数进行寻优。通过IPIX雷达数据分析表明,该算法能够实现比常规算法更高的拟合精度。

基于模型相似度拟合的海杂波统计方法

本文提出一种基于模型相似度拟合的海杂波统计方法。首先根据合成孔径雷达(SAR)图像计算瑞利分布、对数正态分布、韦布尔分布、K分布、G0分布5种经典的海杂波分布的概率密度函数,然后根据模型间的相似度准则拟合得到新的海杂波分布模型。文章利用四景不同类型的真实SAR数据对算法的拟合性能进行了评价,结果显示利用该算法得到的拟合模型与真实SAR数据的平均Kullback-Leibler距离仅为0.015 84,远优于其他分布模型。基于该拟合模型的恒虚警率舰船检测算法对四景SAR数据的平均检测精度达到95.75%,在控制虚警和漏检方面均优于采用其他模型的同类方法。

基于GIS系统DEM数据的雷达地杂波建模与仿真

根据雷达建模与仿真需求,提出了一种基于地理信息系统(GIS)数字高程(DEM)数据的地杂波建模方法。针对GIS的DEM 数据分辨率不满足雷达分辨率要求这一难点,由 GIS的DEM 数据计算雷达波束照射区域的起伏度和粗糙度,将地形分为平原、森林、丘陵和高山四种地貌,而后针对不同地貌分别采用平均分布、Weibell分布、LogNormal分布和 Pareto分布对相应的地貌建模,所产生随机序列的幅度按照地貌起伏范围设定、长度依照雷达分辨率和波束覆盖区域确定。地貌的后向散射系数采用“修正 Morchin 模型计算”。分别采用实际DEM地貌数据和仿真地貌数据计算地杂波,实验结果验证了该方法的有效性。

基于实测数据的海杂波建模方法

为解决海杂波模型过于简单、逼真度不高及杂波模拟缺乏针对性等问题,提出一种基于实测数据的海杂 波建模方法。在分析经典海杂波统计模型基础上,利用导引头采集不同海况下的实测数据,采用拟合度检验及参数 估计的方法,结合SIRP法模拟生成仿真杂波数据,通过对经典统计模型进行修正,得到实用的海杂模型。仿真结果 表明,该方法对于提高射频仿真系统中海杂波模型逼真度及置信度具有参考价值。

基于CFAR的SAR目标检测

CFAR检测是由事先定好恒定虚警概率进行目标检测的一种算法,其前提是目标相对于背景具有较强的对比度。CFAR算法通过单个像素灰度和某一门限的比较达到检测目标像素的目的。文中研究了恒虚警概率检测算法,推导了不同拟合分布的具体形式,给出了几种代表性检测器,如CA-CFAR检测器,通过仿真结果证明,在均匀杂波区域中,3种检测器的结果相当,都能检测出目标。但从整体看,CA-CFAR的检测性能更好。