海雜波混沌分形特性分析、建模及小目標(biāo)檢測.pdf

1、海雜波(海表面回波)，即來自雷達(dá)發(fā)射脈沖照射局部海面的后向散射回波。為了深入揭示海雜波的內(nèi)在物理特性和規(guī)律，在實測IPIX雷達(dá)海雜波數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上對海雜波進(jìn)行混沌分形特性分析、建模，同時為了解決傳統(tǒng)艦載和岸基雷達(dá)難以檢測出海雜波背景下小目標(biāo)的現(xiàn)狀，在本文研究出的海雜波的內(nèi)在物理特性和統(tǒng)計規(guī)律基礎(chǔ)上對海雜波背景下小目標(biāo)進(jìn)行檢測。論文主要研究工作如下：
　　 1.在實測海雜波數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，運用關(guān)聯(lián)維、Lyapunov指數(shù)、Kolmogor

2、ov熵三個指標(biāo)判斷出海雜波的時間序列的混沌特性。針對海雜波的電磁散射是一種時空現(xiàn)象，提出研究海雜波的時空混沌特性更能揭示海雜波的本質(zhì)，基于實測數(shù)據(jù)對海雜波的時空混沌進(jìn)行定性分析，運用關(guān)聯(lián)長度和借助耦合映像格子(CML，Coupled Map Lattice)模型計算最大Lyapunov指數(shù)判斷出海雜波具有時空混沌特性。
　　 2.對海雜波分形特性進(jìn)行較深入地研究?；谛〔ǚ治鰧ｋs波的Hurst指數(shù)進(jìn)行了計算，得出距離單元含有小

3、目標(biāo)和只含有海雜波的Hurst指數(shù)具有明差異的結(jié)論?？紤]到海雜波的多奇異性和非線性非平穩(wěn)的特點，提出基于小波模極大值(WTMM，Wavelet Transform Modulus Maxima)和多分形消趨勢波動分析(MFDFA，Multifractal Detrended Fluctuation Analysis)兩種方法對海雜波進(jìn)行多重分形特性進(jìn)行分析，分別計算了多重分形指標(biāo)：尺度指數(shù)τ(q)，廣義Hurst指數(shù)h(q)，奇異譜f(

4、α)三個指標(biāo)，得出單一距離單元的海雜波時間序列具有多重分形特性。為了進(jìn)一步分析一組數(shù)據(jù)多個距離單元的海雜波分形特性，提出一種時間-距離單元-幅度圖法對其進(jìn)行分析，得出一組數(shù)據(jù)的多個距離單元的海雜波數(shù)據(jù)也具有分形特性，尤其是數(shù)據(jù)中含有小目標(biāo)更佳表現(xiàn)多重分形特性，這進(jìn)一步說明海雜波和小目標(biāo)的分形特性不同。
　　 3.針對海雜波是一種時空現(xiàn)象和海雜波非線性非平穩(wěn)的特點，提出一種基于最小二乘支持向量機(jī)-耦合映像格子(LSSVM-CML，

5、Least SquaresSupport Vector Machines-Coupled Map Lattice)的海雜波時空預(yù)測方法，實驗表明該方法的預(yù)測效果優(yōu)于基于加權(quán)一階局域法、歸一化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Volterra預(yù)測器、LSSVM算法的海雜波時間序列非線性預(yù)測效果。
　　 4.為了解決傳統(tǒng)雷達(dá)恒虛警率(CFAR,Constant False Alarm Rate)方法不能有效地檢測出海雜波背景下小目標(biāo)的現(xiàn)狀，在海雜波的

6、時空混沌特性、多重分形特性、時頻分析和統(tǒng)計規(guī)律基礎(chǔ)上提出4種新的小目標(biāo)檢測方法：LSSVM-CML方法、廣義分形維偏差法、時間-Doppler法、局部幅值統(tǒng)計法，實驗結(jié)果表明這4種方法是有效的，可在對小目標(biāo)及海洋環(huán)境沒有先驗知識條件下較準(zhǔn)確地檢測出小目標(biāo)。
　　 5.針對實測數(shù)據(jù)存在的雷達(dá)測量噪聲和來自于粗糙海面的動態(tài)噪聲，這些噪聲會影響海雜波內(nèi)在特性分析，因此論文采用均值、中值、小波閾值法、經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?EMD，Empiric