基于非线性分析的海杂波处理与目标检测

海杂波通常是指海洋表面的雷达后向散射回波,严重干扰了雷达对海面目标的检测性能,因此海杂波研究对于雷达系统设计、雷达信号处理和海面目标检测具有非常重要的意义。混沌和分形都是非线性科学的重要分支,它们在诸多领域获得了广泛应用。本文关注的是如何使用混沌、分形等非线性理论来处理海杂波和检测弱小目标这一前沿课题。在研究中注重将理论研究和实证研究相结合,一方面采用最新的非线性理论对海杂波进行分析和研究,另一方面结合IPIX雷达实测数据来检验海杂波处理和弱小目标检测方法的有效性。 本文分析了海杂波在统计模型建模后运用最大似然比检测准则下,很难检测出弱小目标的缺陷,改进了非广延分布模型在海杂波建模和弱小目标检测领域的应用。使用替代数据法分析了海杂波非线性性质,根据海杂波和弱小目标非线性性质差异,提出了基于替代数据的弱小目标检测方法。在确定海杂波具有非线性性质后,使用混沌和分形两种非线性方法对海杂波进行了研究。首先,使用Cao方法弥补了伪临近点法进行海杂波相空间重构不准确的缺陷,并使用该方法定性分析出海杂波是由随机成分和确定成分共同组成的。其次,通过仿真实验和实际数据分析,发现噪声严重影响了关联维数和最大Lyapunov指数的计算,指出使用这两种不变量判断时间序列是否具有混沌特性的局限性。最后,使用分形理论分析了海杂波的分形特性,提出基于空间分形特征差异的目标检测算法,提高了海杂波中弱小目标的检测性能。 本文使用非线性理论分析了海杂波性质,拓展了非线性理论的实际应用领域,深化了海杂波研究领域对海杂波性质和物理机制的理解。研究了关联维数和最大Lyapunov指数等混沌不变量在处理海杂波时间序列的局限性,为其他领域实际时间序列的非线性分析提供了借鉴。根据海杂波和弱小目标数据的非线性特征差异,改进了非广延模型的目标检测算法,提出了基于替代数据和空间分形特征差异的目标检测方法。这些非线性目标检测方法,能在不增加硬件成本的前提下,提高海杂波中弱小目标的检测能力,因此具有一定的理论价值和实际应用的指导意义。