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在对抗雷达四大威胁(电子对抗、低空/超低空突防、反辐射导弹和隐身目标)、雷达目标识别等领域中,宽带雷达有着非常显著的优势,应用也越来越广泛。然而随着雷达带宽的越来越大,其距离分辨单元也越来越小,目标变为分布式目标。此时,基于窄带雷达的传统信号检测理论已不再适用,所以需对宽带雷达的信号检测方法做深入研究。宽带高分辨时分布式目标的检测方法很多,本论文主要针对基于统计特性差异的信号检测方法展开研究工作,其主要工作如下:1.分析了宽带高分辨下目标的散射点模型和回波特性,其中重点分析了分布式目标一维距离像(HRRP)的幅度统计特性和建模方法。介绍了常见的宽带雷达杂波幅度模型,包括最新的广义复合分布模型(GC分布)。2.提出一种用SAR图片模拟真实地形以仿真雷达杂波的方法,并介绍了杂波仿真软件的实现流程与结构。然后,应用此仿真软件生成各种典型地形环境下的杂波,并用各种经验分布模型做拟合实验,证明了此软件生成杂波的正确性;接下来用GC分布做拟合实验,证明了GC分布相对于传统经验分布的精确性与广泛的适用性;最后,通过拟合仿真数据,表明存在目标会改变待检单元数据的分布形状,即其分布拖尾的大小。3.研究了基于拟合优度的恒虚警检测的方法。利用目标存在时待检单元统计特性与背景杂波分布的差异,用拟合优度检测的方法研究了高分辨率下的分布式目标检测问题。通过仿真实验分析了其在各类杂波下的检测性能,并与传统方法做了对比;实验结果证明:在背景杂波分布较尖锐的情况下,GoF的检测性能相对传统方法具有非常大的优势,且背景分布越尖锐GoF的优势越大。4.研究了基于独立分量分析的弱信号检测方法,用FastICA分离算法完成对雷达回波和杂波的分离,得到了一些初步结果。结果表明,经FastICA分离后待检单元的信杂比SCR稍有提高,但效果不佳;在初始SCR较低(<15dB)时,经过分离后SCR的增加值通常会远小于1dB。