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[毕业设计] 海杂波 AR 谱多重分形特性及微弱目标检测方法

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发表于 2020-12-15 10:51 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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要:该文研究了海杂波功率谱的多重分形特性。为了克服频谱傅里叶分析的缺点,用现代谱估计的方法来计算0 _. X) Q* P2 R2 j0 o' k8 a
海杂波的功率谱。AR 模型是一个线性预测模型,它通过序列的自相关函数矩阵来估计功率谱,并且具有更精确的
9 R8 j) |& c5 E  z' a% v, \频谱分辨率。该文主要分析基于 AR 谱估计的海杂波功率谱的多重分形特性,以及在微弱目标检测中的应用。首先,& j( j# W% e  `2 f
以分数布朗运动(FBM)模型为例,证明其功率谱具有多重分形特性。其次,根据 X 波段雷达的实测海杂波数据,
) \. g5 ^* R& D, R! q2 ]$ S通过多重去趋势分析法(MF-DFA)验证了海杂波 AR 谱的多重分形特性。最后,分析了海杂波 AR 谱的广义 Hurst
4 t3 E4 h" i9 K1 E( a指数以及影响参数,并提出一种基于局部 AR 谱广义 Hurst 指数的目标检测方法。实验结果表明,该种检测方法具
; y! Y6 t7 a$ l1 r有海杂波背景下微弱目标检测的能力。与现有的分形检测方法和传统的 CFAR 检测方法对比,该算法在低信杂比) [1 k8 a/ A, c) {: |% |
情况下具有较好的检测性能。
5 K: t4 d9 k0 O关键词:目标检测;海杂波;多重分形;AR 谱估计
* \8 O$ @* ~( K' O( g$ G! c" t  Q2 J1 引言
  ~0 [! N7 A1 ~6 }/ f20 世纪 70 年代文献[1]首次提出了用分形理论
) w/ H; ^& l' v( V( U/ Z8 B来描述自然界中不光滑和不规则的复杂结构,它解
1 A8 F  D4 K3 [释了随机信号中普遍存在的尺度不变性和自相似. d! B& u0 m' ]  [9 y
性。分形理论在雷达信号处理领域有着重要的应用,& |0 l- w* v+ Q2 ]& J8 z) z% r
文献[2]首次计算了海杂波的单一分形维数,并应用0 s! c3 E. |- O
6 O' C4 O6 N0 O" A5 M

/ w' b+ t! V* \! t' [0 T8 Q- I' X% t# l2 j) o
4 d% Y" s4 {- A, ]. A0 p  m

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7 t) ]$ U1 e4 |4 }/ a3 c8 p

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发表于 2020-12-15 13:19 | 只看该作者
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