海杂波背景下的弱小目标检测算法研究.pdf

"海杂波背景下的弱小目标检测算法研究" 海杂波背景下的弱小目标检测算法研究是雷达信号处理领域中的一项关键技术。海杂波背景下的弱小目标检测技术在军用和民用方面均占有非常重要的地位。为了提高弱小目标检测的性能，本文研究了两种基于海杂波混沌特性和熵加权Hough变换的海面弱小目标检测算法。 基于海杂波混沌特性的海面弱小目标检测算法 海杂波混沌特性是指海杂波在时间和距离维度上的非平稳性。这种非平稳性使得海面弱小目标的检测变得非常复杂。为了解决这个问题，本文提出了一种基于海杂波混沌特性的海面弱小目标检测算法。该算法使用RBF神经网络重建海杂波的混沌动力系统，以雷达回波的预测误差作为判别依据检测海面弱小目标。 RBF神经网络是指一种径向基函数神经网络，能够模拟海杂波的混沌动力系统。通过对RBF神经网络的训练，可以获得海杂波的混沌模型，然后使用该模型来预测雷达回波的混沌特性。通过将预测的混沌特性与实际测量值进行比较，可以检测出海面弱小目标。 实验结果表明，本文算法训练的RBF神经网络能够很好地完成对海杂波的预测，并能很好地实现对海面弱小目标的检测，检测性能良好。 基于熵加权和Hough变换的海面弱小目标检测算法 熵加权算法是一种常用的海杂波抑制算法，它可以根据海杂波的熵值来加权雷达回波信号，抑制海杂波的干扰。Hough变换是一种常用的目标检测算法，它可以根据目标的几何特征来检测目标。为了提高弱小目标检测的性能，本文提出了一种基于熵加权和Hough变换的海面弱小目标检测算法。 该算法将熵加权算法与Hough变换检测算法结合，熵加权算法能够实现对雷达回波信号的非相干积累并抑制海杂波，同时，Hough变换检测算法沿着目标的轨迹进行能量的积累。本方法实现了对海面弱小目标信号的有效积累并能够抑制海杂波。 实验结果表明，基于熵加权和Hough变换的检测算法可以有效地从海杂波背景中检测出弱小目标，具有较为广泛的适应性和一定的检测效果。 本文提出了一种基于海杂波混沌特性的海面弱小目标检测算法和一种基于熵加权和Hough变换的海面弱小目标检测算法。实验结果表明，两种算法都可以有效地检测出海面弱小目标，提高了弱小目标检测的性能。这些研究成果对于雷达信号处理领域具有一定的参考价值和实践意义。