對海四種相參處理檢測方法性能比較

周坤

摘 要 近年來，隨著海雜波研究工作的重要性在軍事和民用領域日益突出，海雜波背景下的動目標檢測問題已經成為雷達技術領域的熱點。而海雜波統計特性的準確分析是有效檢測目標的先決條件。在本文中，首先回顧了海雜波的統計特性，這其中包括雜波的幅度分布特性和雜波序列的相關性。然后基于仿真海雜波數據比較4種檢測方法（AMF、ANMF、α-AMF、常規PD）性能。

【關鍵詞】海雜波 統計特性 海雜波仿真 仿真分析

海雜波的物理組成機理的研究以及雜波統計特性分析是設計恒虛警檢測器的理論基礎，因此海雜波的統計特性分析在實際應用中有著關鍵性的作用。雜波特性的準確分析和描述是雷達信號處理、雷達系統設計和雷達目標檢測以及遙感等方面應用的重要前提，特別是在現代的雷達，通常工作在高距離分辨率的狀態下，海雜波統計特性的研究和分析對海面目標的有效檢測有著重要的意義。穩定、差異性特征提取是目標識別的關鍵。在目標識別領域受到越來越多的關注。

海雜波的產生機理較為復雜，它受到雷達的工作狀態和海面狀況等眾多方面的影響，如雷達發射功率、分辨率、入射角、極化方式以及海況、風向等。通常情況下，我們把海雜波看作一個隨機過程來處理，而要準確全面地描述一個隨機過程就相對困難的，因此在實際應用中，通常我們會根據實際需要只考慮其部分主要特征。海雜波的統計特性主要包括幅度分布特性和相關特性兩個方面，其中海雜波的幅度分布特性直接關系到目標檢測中恒虛警判決門限的確定，而海雜波的相關特性有時間相關性和空間相關性兩個方面。時間相關性描述的是海雜波幅度分布隨時間的改變；空間相關性主要指方位維上的相關性和距離維上的相關性兩方面。

本文回顧了海雜波的統計特性，然后基于仿真海雜波數據比較了4種檢測方法并給出了定性結論。

1 海雜波仿真

1.1 概率密度函數

在形狀因子分別為1，3，5時，α-AMF比常規FFT性能好6.6dB、3.2dB和2.5dB。

4 結論

海雜波形狀因子越小，α-AMF、ANMF相比AMF和常規FFT增益越大；海雜波形狀因子越小，α-AMF和ANMF性能差異越小；v=1-5時，性能差異<1dB；形狀因子增加時，AMF、常規FFT性能越接近于α-AM；常規FFT方法無白化過程，性能最差；α-AMF、ANMF和AMF均需對協方差矩陣求逆，適用于脈沖數較少的情況。

參考文獻

[1]David Blacknell，Hugh Griffiths. Radar automatic target recognition. The Institution of Engineering and Technology，London，2013：38-39.

[2]Hsueh-Jyh Li，Yung-Deh Wang，Long-Huai Wang.Mathcing score properties between range profiles of high-resolution radar targets.IEEE trans.Antennas and propagation，2001，44（04）：444-452.

[3]Chell，R.A.，Westerkamp，J.J. Statistical feature based HRR radar classification.Proceedings of the IEEE Aerospace and Electronics Conference，1998，44（04）：111-118.

[4]Liao X，Runkle P，Carin L. Identification of ground targets from sequential high-range-resolution radar signatures.IEEE Trans.on AES，2002，38（04）：1230-1240.

作者單位

南京電子技術研究所 江蘇省南京市 210039