强杂波下微弱目标检测算法研究

摘要

微弱目标检测是现代雷达技术领域中的热点研究方向之一。微弱目标检测技术的应用能解决雷达面临的日益严重的挑战。面对现代的低空超低空突防武器以及强杂波下的微弱目标，雷达检测领域的各项针对性的研究工作急需进行。如，面对各种复杂的强地/海杂波以其他多种杂波的影响，必须研究相应有效的杂波抑制方法；而对于现代微小入侵目标，必须研究目标检测及跟踪算法等。
　　 本论文正是针对上述问题，以强杂波下微弱目标检测为主要的研究对象，在深入分析研究了雷达目标检测机理和杂波模型及杂波抑制技术的基础上，以恒虚警处理(CFAR)和基于Hough变换的检测前跟踪(TBD)联合的检测方法对弱目标检测问题作了创新性和探索性研究。主要内容为：
　　 1.阐述了雷达信号检测的基本理论。先详细讨论了雷达目标模型及信号检测的基本原理；然后从信号积累的角度引出了TBD的思想，为论文的研究提供理论基础。
　　 2.研究了杂波抑制技术。首先分析了几种经典的杂波统计模型；然后研究了两种典型的杂波抑制方法：AMTI杂波滤波器和空时二维自适应处理(STAP)技术。分析了AMTI及最优化STAP的原理，并且仿真验证了AMTI和STAP降维处理方法-基于DFT的JDL算法抑制杂波的有效性。
　　 3.提出了一种改进的二维恒虚警处理(CFAR)方法。首先分析了多种恒虚警处理方法的原理和优缺点；然后根据海杂波的幅度特性提出了一种改进的二维恒虚警处理(2D-CFAR)方法有效抑制还杂波；最后利用实测数据具体对比分析这几种CFAR的性能从而验证改进的2D-CFAR的有效性和优越性。
　　 4.提出了一种基于修正Hough变换和Viterbi搜索相结合(MHT&VA)的TBD算法。首先对目标及回波测量模型进行归纳；然后，在分析基于标准Hough变换的TBD算法并给出其处理步骤的基础上提出了一种基于MHT&VA的TBD算法；最后，通过仿真对比实验验证了基于MHT&VA的TBD算法相对于其他算法的优越性。另外，本文将所提的CFAR和所提的TBD算法组合起来构成一种新的联合检测方法，经过实测数据处理验证得到该方法对弱目标检测有更好的效果。