基于时频分析的高频地波雷达舰船目标检测算法研究

摘要

21世纪是海洋的世纪，如何保护与开发海洋已成为世界各国发展的重点。高频地波雷达(HFSWR)利用高频垂直极化电磁波在海面绕射传播的特性，能够实现超视距海平面以下的船只目标和低空飞机的探测;具有探测范围广、精度高、投资少等优点，能够完成对海洋的全天候实时监测，特别是对于海洋专属经济区海面舰船目标的监测具有重要的军用和民用价值。在基于HFSWR的海事监测中，如何提高运动目标的检测准确率是目前面临的最大挑战之一。本文根据运动目标的连续性特征，从时频分析角度对目标检测算法进行研究，主要完成的研究工作包括以下两个部分:
　　(1)结合希尔伯特黄变换(HHT)和小波包分解的时频分析算法研究。在传统的HHT时频分析算法中，首先要对待处理信号进行经验模态分解(EMD)以得到其固有模态函数(IMF)，然后再对各IMF进行希尔伯特谱分析得到信号的时频图。为了克服传统HHT时频分析算法存在的端点效应和模态混叠问题，本文采用延长数据采样时间以避免端点效应带来的误差干扰;采用小波包分解并利用其带通滤波特性解决了EMD存在的模态混叠问题。仿真实验结果表明提出的改进算法具有良好的时频集聚性和自适应性，可以得到较为理想的时频分布图。并探讨了该算法应用到实测雷达信号分析中存在的问题。
　　(2)基于频谱细化和小波尺度谱重排的目标检测算法。实际雷达数据中目标集中在±0.3Hz频段内，并且处在海杂波对应的多普勒频移范围内，为了实现目标的准确检测，提出了基于频谱细化和小波尺度谱重排的目标检测方法。该算法先对HFSWR的接收信号进行频率细化处理以提高后续时频分析的频率分辨率，然后进行基于Morlet小波的时频分析以提取目标的时频分布特征;为了提高时频分布的集中性和抑制交叉干扰，对小波尺度谱进行了重排处理;最后根据得到的时频分布特征实现了可疑目标区的精确检测。将提出的算法应用于实际的雷达数据中，检测结果和AIS数据相对应，表明了该算法目标检测的有效性。本算法可以作为常规目标检测算法无法识别的区域的检测和辨识，进一步提高海杂波背景下海面运动目标检测的准确率。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景、目的和意义

1．2 高频地波雷达发展概述

1．3 高频地波雷达目标检测方法综述

1．4 本文的主要工作及结构

2 时频分析简介

2．1 引言

2．2 时频分析的基本概念

2．2．1 信号的时域和频域表示

2．2．2 解析信号和瞬时频率

2．2．3 信号不确定性原理

2．3 几种常用的时频方法介绍

2．3．1 短时傅里叶变换

2．3．2 小波变换

2．3．3 Wigner-Ville分布

2．4 时频分析在HFSWR目标检测中应用

2．5 本章小结

3 结合希尔伯特黄变换和小波包分解的时频分析算法研究

3．1 引言

3．2 希尔伯特—黄变换理论分析

3．2．1 固有模态函数

3．2．2 EMD方法

3．2．3 Hilbert谱与Hilbert边际谱

3．3 HHT端点效应及改善方法

3．3．1 极值点对称延拓

3．3．2 镜像延拓

3．3．3 端点数据延长

3．4 结合HHT和小波包分解的时频分析

3．4．1 小波包分解

3．4．2 结合HHT与小波包的时频分析算法

3．5 结合HHT和小波包的时频分析算法在HFSWR中的应用探究

3．6 本章小结

4 基于频谱细化和小波尺度谱重排的HFSWR目标检测算法

4．1 引言

4．2 频谱细化

4．2．1 复调制频率细化算法

4．2．2 线性调频Z变换

4．3 Morlet小波变换和尺度谱重排

4．3．1 Morlet小波变换

4．3．2 小波尺度谱重排

4．4 基于频谱细化和小波尺度谱重排的HFSWR目标检测算法

4．4．1 仿真实验分析

4．4．2 海杂波附近目标检测

4．4．3 多目标的精细识别

4．5 本章小结

5 全文总结及工作展望

5．1 全文总结

5．2 工作展望

参考文献

致谢

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