高頻地波雷達(dá)背景感知與目標(biāo)檢測技術(shù)研究.pdf

1、大范圍、全天候、實時超視距探測能力使高頻地波雷達(dá)(High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR)廣泛應(yīng)用于海態(tài)遙感、海面目標(biāo)檢測和經(jīng)濟(jì)專屬區(qū)監(jiān)視等軍民兩用領(lǐng)域。垂直極化電磁波沿海面繞射傳播的超視距探測機(jī)理使HFSWR艦船目標(biāo)的檢測不同于傳統(tǒng)微波雷達(dá)中的檢測。多種雜波與噪聲（如海洋表面回波、電離層雜波、電臺干擾、流星余跡、大氣噪聲等）的同時存在造成了HFSWR檢測背景的復(fù)雜化和多樣化特征。分辨單元內(nèi)多源散

2、射造成同質(zhì)（亦稱均勻，homogenous）/異質(zhì)（亦稱非均勻，nonhomogenous）回波共存，導(dǎo)致檢測背景不僅包含高斯類雜波，而且包含時變起伏的非高斯類雜波。這些都給艦船目標(biāo)檢測造成了很大困難。
　　為此，本文通過對HFSWR檢測環(huán)境的深入分析，總結(jié)了HFSWR檢測環(huán)境的特點和檢測難點，并根據(jù)實際系統(tǒng)需求提出了一種HFSWR背景感知信息處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括背景感知信息提?。ㄒ喾Q檢測場景分析）和多策略/參數(shù)檢測兩部分。前者通

3、過特征提取或者模型的建立，從而完成對目標(biāo)所在檢測環(huán)境信息的提取和認(rèn)知。包括對已有雜波的識別，對檢測區(qū)域的分割和評價，檢測背景分類及其統(tǒng)計特性分析等。后者則利用獲得的背景感知信息，針對目標(biāo)所處的不同環(huán)境，通過選擇相應(yīng)的檢測策略、設(shè)置不同的檢測參數(shù)實現(xiàn)優(yōu)化檢測的目的。本文將針對上述幾個關(guān)鍵技術(shù)展開研究，主要內(nèi)容如下：
　　1.一階海雜波（亦稱Bragg峰）的識別對HFSWR具有重要意義：一方面，在海態(tài)遙感中，其位置參數(shù)可用于海洋參數(shù)反

4、演；另一方面，在海面動目標(biāo)檢測中，由于一階海雜波具有類目標(biāo)特征，因此常常造成船目標(biāo)檢測結(jié)果中的虛警和漏警。針對上述問題，本文提出了一種提取距離-多普勒(Range-Doppler,RD)譜脊特征作為Bragg峰位置指示信息，并結(jié)合特征知識的高頻一階海雜波及其分裂譜峰的識別方法。通過實測數(shù)據(jù)驗證表明，與經(jīng)典的峰值檢測和僅使用特征知識的方法相比，本文提出的方法無論在船目標(biāo)干擾條件下還是在強(qiáng)/弱洋流切變環(huán)境下，都可以獲得更好的識別效果。

5、>　　2.介紹了一種基于最大類間差的HFSWR檢測區(qū)域分割方法。該方法利用檢測背景在RD譜中的統(tǒng)計特性，將檢測區(qū)域分割為強(qiáng)散射回波區(qū)、中等散射回波區(qū)、弱散射回波區(qū)和參考噪聲區(qū)4個部分。該結(jié)果的一個重要應(yīng)用是對擴(kuò)展E層、F層電離層雜波的識別。由于覆蓋范圍廣、強(qiáng)度大、時變起伏并具有不規(guī)則分布，擴(kuò)展E層、F層電離層雜波對HFSWR性能造成很大威脅。為此，本文提出了一種基于區(qū)域分割結(jié)果并結(jié)合雜波區(qū)域特征的擴(kuò)展E層、F層電離層雜波識別方法。首先，

6、使用卷積模板確定雜波邊緣，然后利用分割區(qū)域類型的采樣占有率作為雜波區(qū)域的限定門限，從而成功的實現(xiàn)了對擴(kuò)展電離層雜波區(qū)域的識別。實測數(shù)據(jù)結(jié)果表明，該方法可以準(zhǔn)確的描述擴(kuò)展電離層雜波對雷達(dá)檢測背景的影響，對其定量的評價分析結(jié)果與實測結(jié)果相符。這一結(jié)果對雜波抑制、選頻和雷達(dá)系統(tǒng)性能的評價有重要的參考和應(yīng)用價值。
　　3.使用檢測區(qū)域分割結(jié)果并結(jié)合檢測背景的物理特征，實現(xiàn)了對HFSWR檢測背景的分類。為了剔除各類檢測背景中的異質(zhì)采樣，使用

7、一元非線性回歸分析方法對實際檢測背景進(jìn)行了預(yù)檢測處理，并對處理后的各類檢測背景的統(tǒng)計特性進(jìn)行了分析。實測數(shù)據(jù)結(jié)果表明，經(jīng)過預(yù)檢測處理后的各類非大氣噪聲背景，其統(tǒng)計分布分別服從形狀參數(shù)不同的Weibull分布，并且具有比預(yù)檢測處理前更好的似然效果；而對于成分單一的大氣噪聲類檢測背景，無需進(jìn)行預(yù)檢測處理即可獲得其背景統(tǒng)計分布信息。該結(jié)果是多策略/參數(shù)檢測的重要依據(jù)。
　　4.提出了基于背景感知信息的HFSWR多策略/參數(shù)檢測方法。該方

8、法利用前文所述技術(shù)，通過在線獲取檢測場景信息，經(jīng)過雜波剔除、檢測區(qū)域分割、檢測背景分類、概率分布估計、峰值檢測和Weibull雙參數(shù)歸一化處理等過程，實現(xiàn)了多策略/參數(shù)檢測任務(wù)。由于根據(jù)不同類型背景的特點選擇不同的檢測策略/參數(shù)，本文提出的方法避免了以往檢測過程中由于檢測模型失配造成的檢測損失。文中使用仿真目標(biāo)加實測背景數(shù)據(jù)的方法進(jìn)行了Monte Carlo仿真實驗，并使用含有非合作目標(biāo)的實測數(shù)據(jù)處理結(jié)果進(jìn)一步驗證了算法的性能。通過與國