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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9 U2 e3 {  Q- }$ W) U
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
0 G& [  R  W5 o. s/ m0 _* ^- g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,9 b4 C8 O- ]. Z/ _+ s! L( Q4 g
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,
# ]* {; L% P) ^8 v5 j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
- t& ~  ?9 G. Y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
( |2 \9 d( q- m3 E- I: v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/ u( W+ B% [+ [& i, s: n4 C3 y
情况下具有较好的检测性能。4 s6 |6 B; D& t' g% l
关键词:目标检测;海杂波;多重分形;AR 谱估计1 \% A% v  M8 o6 L2 {7 h
1 引言+ ?- C! b& r/ V7 c- R+ @# S; M
20 世纪 70 年代文献[1]首次提出了用分形理论
7 L, P4 M; D2 C% y) W; c8 M. N来描述自然界中不光滑和不规则的复杂结构,它解; g0 E9 O$ g) c2 t3 r- V) z$ Z
释了随机信号中普遍存在的尺度不变性和自相似$ g: Y% j6 C( `' k$ i: @
性。分形理论在雷达信号处理领域有着重要的应用,
1 y& Q& l% W$ z) [文献[2]首次计算了海杂波的单一分形维数,并应用2 J0 q5 A& _5 N2 @

: m: l7 r& h5 x& a0 U4 v" p& `6 A' U8 v. f9 [: m# g+ J
" W) b' B* B6 i+ E+ D- O; c
" L0 h/ T+ y& @0 U
( _# ]- u& \4 o  b; T# E6 l
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+ H  x  M3 O1 A. S2 W% J$ A3 W( u  \4 m1 a$ Q4 l. l/ _

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发表于 2020-12-15 13:19 | 只看该作者
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