雷电信号检测方法及相关问题研究

摘要

雷电信号检测是雷电探测系统中的一个重要组成部分,本文以提高雷电信号的检测概率为目的,通过对雷电信号的特征分析,提出了两种雷电信号恒虚警率检测算法。为进一步改善检测性能,对现有的恒虚警率(Constant False Alarm Rate:CFAR)检测算法进行研究,并对其进行改进。计算机仿真验证了所提算法的有效性和优异性。归纳起来,本文的主要贡献体现在以下几个方面:
　　1、利用双通道雷电数据采集与存储系统在两个不同的甚高频(Very High Frequency:VHF)频段进行数据采集。基于短时能量,利用采集数据对雷电波形的时域特征进行统计分析,得到雷电发生过程与雷电脉冲的持续时间和间隔时间的信息。通过对两个频段雷电信号的频域特征进行分析,得到290MHz频段的雷电信号受外界干扰较小的结论。统计分析了采集数据的数字特征,可知方差和峰度都可用于雷电信号检测,并且数据块长度对方差和峰度的统计结果具有影响。
　　2、针对雷电发生过程的空间、时间和持续时间的随机性与背景环境实时变化的复杂性的现象,受雷达中的自动筛选思想和删除恒虚警率检测算法的启发,提出了基于短时能量的雷电信号恒虚警率检测算法。但短时能量在数据块长度不同时存在噪声淹没信号现象,为克服该缺点,基于短时能量与峰度在对数据块检测时具有互补性的特点,提出了联合检测的雷电信号恒虚警率检测算法。利用已采集的数据,对两者的性能进行验证与比较,可知后者的统计结果明显比前者优越,表明了联合检测的雷电信号恒虚警率检测算法的有效性和优越性。
　　3、因常规CFAR检测在不同背景环境下不能保持较好的鲁棒性,基于统计量可变标识(Variability Index:VI)和均值比(Mean Rate:MR),将OSCA-CFAR检测和OSSO-CFAR检测代替IVI-CFAR检测中的OS-CFAR检测,提出了改进的可变标识(Modified VI:MVI)CFAR检测。该检测是针对VI-CFAR检测及其改进算法存在的因排序而引起处理时间长且性能非最优的缺点提出的。通过计算机仿真实验,验证了MVI-CFAR检测的有效性。该检测算法的优点是:与现有的检测算法相比,降低了排序处理时间,并且克服了干扰目标随机分布和单个参考滑窗中抗干扰目标最大容限的问题,检测性能也有所提高。通过对统计量 VI进行仿真分析,可知基于VI类的CFAR检测存在抗干扰目标最大容限的问题。
　　4、基于统计量排序数据变率(Ordered Data Variability: ODV)的单调性并结合削减平均(Trimmed Mean:TM)CFAR检测,利用分块实现思想,提出自适应削减平均(Adaptive TM:ATM)CFAR检测。它可克服 VI类CFAR检测和OS类CFAR检测存在抗干扰目标最大容限较低的缺点,可提高基于统计量ODV的自动删除单元平均(Automatic Censored Cell-Averaging: ACCA)的ACCA-ODV检测算法在杂波边缘时虚警概率控制能力,并降低了ACCA-ODV检测的运算复杂度。通过理论分析和计算机仿真,验证了ATM-CFAR检测的有效性和优越性,它具有以下优点:均匀背景下,检测性能与CA-CFAR检测相近;与OS类CFAR和VI类CFAR检测相比,提高了抗干扰目标的最大容限;在强杂波边缘时,虚警概率控制能力优于ACCA-ODV检测。基于并行分块和两级结构的实现思想,ATM-CFAR检测的硬件资源需求和算法复杂度明显低于ACCA-ODV检测。
　　5、基于知识帮助并利用复数Wishart分布和复数逆Wishart分布,在杂波为高斯分布的情况下,研究了两种非均匀背景的建模方法及其协方差矩阵的最小均方误差(Minimum Mean Square Error:MMSE)估计。在此基础上,提出了杂波为复合高斯过程的非均匀背景的建模方法,该模型与实际工作环境更接近。在该杂波模型下,基于贝叶斯方法与吉布斯采样,给出了协方差矩阵的MMSE估计及其详细的数学推导,并将MMSE估计结果用于自适应正则化匹配滤波器(Adaptive Normalized Matched Filter:ANMF),得到新的自适应 ANMF检测器。在计算机仿真实验中,通过对吉布斯采样收敛性的判别确定了相关参数,分析了自适应ANMF检测器的检测性能,可知它具有CFAR特性。与现有方法相比较,该检测器能够获得最优的检测性能,表明了所提出的建模方法的正确性和优越性。

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1 绪论

1.1 研究背景与研究意义

1.2 雷电定位系统与雷电检测的技术现状

1.3 信号检测的基本理论

1.4 恒虚警率检测的研究现状

1.5 本文的主要工作及章节安排

2 甚高频段雷电信号特征分析

2.1 甚高频段双通道雷电数据采集系统

2.2 甚高频段雷电信号的特征分析

2.3 本章小结

3 雷电信号的恒虚警率检测算法研究

3.1 基于短时能量的雷电信号恒虚警率检测

3.2 基于二阶和四阶统计量的雷电信号恒虚警率检测

3.3 本章小结

4 改进的可变标识恒虚警率检测算法研究

4.1 常规的恒虚警率检测算法

4.2 可变标识恒虚警率检测及改进算法

4.3 改进的可变标识恒虚警率检测

4.4 计算机仿真与性能分析

4.5本章小结

5 自适应削减平均恒虚警率检测算法研究

5.1 删除平均恒虚警率检测和削减平均恒虚警率检测

5.2 统计量ODV与ACCA-ODV检测

5.3 自适应削减平均恒虚警率检测的基本原理

5.4 计算机仿真与性能分析

5.5本章小结

6 基于知识帮助的阵列信号恒虚警率检测研究

6.1 基于知识帮助的非均匀高斯背景建模与MMSE估计

6.2 基于知识帮助的非均匀背景复合高斯过程建模与MMSE估计

6.3 计算机仿真与性能分析

6.4本章小结

7全文总结及展望

7.1 全文总结

7.2 展望

致谢

参考文献

附录1 攻读博士学位期间发表论文

附录2 逆Wishart分布与Wishart分布及性质

附录3 英文缩写表