高频地波雷达海杂波的边界约束循环对消

在对海洋监视监测的过程中,高频地波雷达的船只目标检测能力与其对海杂波的抑制能力密切相关。但是,传统海杂波时域抑制方法存在目标回波参数与海杂波相近时难以区分其各自分量,对消时目标被误消除的问题。针对上述问题,本文提出了一种适用于高频地波雷达海杂波的边界约束循环对消方法。该方法综合海杂波频移理论和实际海杂波特性分析制定出边界条件,约束建模对消过程,实现海杂波分量的抑制。实测地波雷达数据和船舶自动识别系统(AIS)数据检验的结果表明,本文方法克服了传统方法的不足且信杂比改善更加稳定,能够更加有效地实现海杂波循环对消。     

基于局部回波幅值统计的海杂波背景下小目标检测

针对传统舰载雷达和岸基雷达很难检测出海杂波背景下小目标的现状,提出一种基于局部回波幅值统计的方法来检测海杂波背景下小目标.该算法基于数学统计思想:计算不同距离单元海杂波的幅值的最大值和标准偏差,分析发现距离单元含有小目标回波的最大幅值明显小于其它距离单元只含有海杂波回波的最大幅值,距离单元含有小目标回波的幅值的标准偏差明显大于距离单元只含有海杂波回波的幅值的标准偏差,因此可以在对小目标没有任何先验知识条件下,较准确地检测出海杂波背景下的小目标.实验证明,该算法是有效的.     

基于复相关相位斜率的海面弱小目标检测方法

针对海杂波严重制约雷达目标探测性能的问题,本文提出了一种基于复相关相位斜率特征的海面弱小目标检测方法。本文通过研究海杂波复数域下的时间自相关特性,发现复相关系数相位信息呈线性分布,由此提出了一种新颖的统计特征:复相关相位斜率。研究表明,复相关相位斜率特征可显著提高雷达数据的信杂比。经过不同极化方式下的海杂波数据验证表明,本文提出的目标检测方法性能优于传统基于分形特征的Hurst指数检测器,使用本文的方法可以有效识别海面弱小目标。     

基于FRFT域空间分形特征差异的海面弱目标检测

针对传统分形方法在海杂波研究中的局限性,为了有效检测海面弱小目标,本文提出一种分形理论与时频分析相结合的海面弱目标检测算法。首先通过分数阶Fourier变换(FRFT)将时域回波信号变换到时频联合域,在FRFT的最佳变换域,信号的能量得以聚集、信杂比得以提高。然后提取改进的空间分形特征差异作为检测统计量,将其作为目标检测的依据。利用IPIX雷达实测数据进行验证,实验表明本文的算法可以有效避免门限效应的影响,克服了传统方法中使用固定分数维门限检测效果不佳的缺陷,提高了海事雷达的弱目标检测性能。     

利用现场海态观测信息的地波雷达一阶海杂波内目标检测方法

为解决地波雷达一阶海杂波内船只目标检测的难题,提出了一种利用风浪流等现场海态观测信息检测海杂波内目标的方法。该方法通过对比实测雷达回波谱和基于现场海态观测信息重构的无目标回波谱,发现实测雷达回波谱中一阶谱频率范围和左右峰值比等特征的异常变化,实现船只目标的检测。将该方法应用于实测地波雷达数据,并利用同步的船舶自动识别系统信息(AIS)对检测结果进行了验证,结果表明本文方法是一种有效的一阶海杂波内目标的检测方法。     

利用海骚回波推测海面风浪

本文根据我国海岸雷达的实际情况,提出了直接测量海骚回波强度和直接测定海骚回波最大距离的方法,并利用实测资料,建立了最大风速与海骚回波最大距离的相关关系式及海骚回波最大距离与海面风浪关系曲线。     

全极化X波段雷达掠散射海面回波统计分布特征研究

尽管复Wishart分布已被广泛应用于SAR数据统计分析，然而该分布函数却很少被用来研究雷达海面掠散射回波时间序列的统计特征。本文通过分析IPIX雷达海面掠散射回波数据发现：大尺度海浪遮挡区的雷达回波能量很低，主要是雷达系统噪声，如果将该部分低能量回波数据剔除以后，真实海面的IPIX 雷达回波时间序列数据亦满足圆高斯分布，因此，IPIX 雷达海面回波的时间序列数据也必然满足复Wishart分布。在此，我们基于Wishart分布模型分别对全极化IPIX 雷达不同极化通道数据的海面回波时间序列数据进行了统计研究，并推导给出了不同通道数据协方差矩阵元素实部、虚部及相位差等参数的统计分布函数模型。通过与雷达测量数据比计较可见，推导所得理论统计模型与实际测量数据吻合很好。本文所得结论对进一步深入理解掠散射海面雷达回波的统计特征具有一定理论意义。     

基于时间-Doppler分析的海杂波背景下小目标检测

为解决传统舰载雷达和岸基雷达很难检测出海杂波背景下小目标的现状,提出一种基于时间-Doppler分析法来检测小目标。该算法用离散短时傅里叶变换对实测海杂波数据分析得到不同距离门的时间-Doppler速度图,通过分析和比较距离门含有小目标的Doppler展宽和Doppler速度大小与其他距离门不含有小目标的Doppler展宽和速度大小的不同,即可检测出小目标。实验证明,该算法是有效的。     

机载超低频雷达探测海洋内波

机载超低频雷达探测海洋内波是海洋内波探测的新方法。海洋内波使海水电导率垂向分布发生扰动,当雷达发射的电磁波探测信号传播到内波扰动界面,电磁信号发生反射,部分反射信号再次穿透海面传播到空气中并被天线捕捉,雷达系统通过处理内波界面处的反射信号并抑制海面的反射信号实现对海洋内波的探测。根据麦克斯韦方程和海水的物理性质,推导出超低频电磁波在海水中的传播特性,研究海水温度、盐度变化对海水电导率的影响,根据KDV方程解和垂向特征函数解构造了海洋内波垂向结构,仿真了雷达接收到的海表面处、内波界面处的反射信号及其延迟时间,仿真结果表明,可以使用该方法探测海洋内波。     

基于船载雷达图像的海上船只检测方法

随着雷达成像技术和高分辨率光栅显示技术的发展和应用,基于船载雷达图像的船只检测成为可能.海上船只检测的主要困难之一是雷达图像中包含固有的海面背景杂波.传统的雷达船只检测方法,如恒虚警率法(CFAR),以杂波分布模型为基础,计算待检测窗口中的信号统计分布来确定自适应阈值,取得了一些成果.但是,当海面背景杂波和船只目标的回波强度在同一数量级,甚至船只目标淹没在海面背景杂波中时,就难以确定一个有效的阈值将船只目标从雷达图像中提取出来.在分析海面背景杂波和船只目标的相关差异性基础上,提出了一种基于船载雷达序列图像的海上船只快速检测方法.该方法首先对相邻两幅图像进行互相关性分析,在两幅图像中的同一位置提取一定尺寸的移动窗口,计算其互相关函数值,窗口移动一个步长,重复操作直至遍布整幅图像,形成一幅由灰度图像互相关函数值组成的相关图像.然后使用概率神经网络模型(PNN模型)来估计相关图像背景杂波的灰度概率密度分布函数(PDF),应用CFAR技术,使用二分法求解一个区分船只和背景噪声的自适应整体阈值,并根据阈值将相关图像二值化,其中大于阈值的像元作为候选的船只目标信息,小于阈值的像元则为海面背景杂波.最后使用连通性8-邻域准则统计各个候选船只目标区域的像元数,并与预先定义的最小船只目标像元数进行比较,偏小的候选船只目标区域作为虚警去除,保留下来的候选船只目标区域即为船只检测结果.研究显示,如果图像序列中没有船只目标信息,则三维相关图像比较平整.相反,如果图像序列中含有船只目标信息,则三维相关图像上有峰值被检测出,通过测量峰值的高度,就能判断存在可能的船只目标.运用X波段船载雷达序列图像对本文提出的海上船只检测方法进行了测试.测试结果表明,该检测方法具有很好的船只检测效果,得到的船只检测结果与目视判别的结果一致.而且该检测算法原理简单,计算速度快,易于实时处理,具有广阔的应用前景.