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雷达目标检测与跟踪关键技术的研究
| 论文题名： | 雷达目标检测与跟踪关键技术的研究 |
| 关键词： | 航海雷达;目标跟踪;目标检测;运动轨迹;预测模型 |
| 摘要： | 航海雷达性能的提高，对于航海安全具有重要现实意义。本文研究雷达目标检测和跟踪问题，主要研究工作如下: 第一，研究了实测海杂波数据的统计模型。利用相关系数检验法和自相关函数法，研究了海杂波的独立性问题和相关性问题。这些先验信息为后续的雷达信号处理提供了重要的理论依据。 第二，针对近程海杂波强度过大，可能引起信号的失真和堵塞，提出了基于海杂波预测的偏置时间控制算法。该算法分别采用线性预测方法和神经网络预测方法，建立海杂波模型，由海杂波预测误差控制雷达灵敏度。实验结果进一步验证了所提出方法的有效性。 第三，针对训练样本的选择对目标检测效果的影响，提出了基于神经网络集成的目标检测方法。根据子网络在验证集上的表现，利用模糊C均值聚类方法赋予相应的权值，提高目标检测能力。针对海杂波实时动态变化的情况，采用在线滚动更新模型的参数，自适应更新、修正模型，提高目标检测能力。实验研究进一步验证了所提出方法的有效性与可靠性。 第四，针对目标和海杂波在分形特性上的差异，提出了改进的分形检测海面漂浮小目标方法。采用去趋势波动分析方法计算分形维数。在斜率-截距判决空间，通过K均值聚类分析，得到小目标的检测结果。实验结果证明了改进算法提高了目标检测概率。 第五，针对噪声统计信息未知，目标量测信息连续变化的特点，提出了平滑样条拟合滤波算法。利用平滑样条的光滑性和连续性来约束目标的运动点迹，对量测数据的最小二乘逼近和样条弯曲光滑程度进行折中表示，估计目标运动轨迹。仿真结果进一步验证了所提出方法的有效性与可靠性。 |
| 作者： | 刘允峰 |
| 专业： | 通信与信息系统 |
| 导师： | 索继东 |
| 授予学位： | 博士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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