对海四种相参处理检测方法性能比较

周坤

摘 要 近年来，随着海杂波研究工作的重要性在军事和民用领域日益突出，海杂波背景下的动目标检测问题已经成为雷达技术领域的热点。而海杂波统计特性的准确分析是有效检测目标的先决条件。在本文中，首先回顾了海杂波的统计特性，这其中包括杂波的幅度分布特性和杂波序列的相关性。然后基于仿真海杂波数据比较4种检测方法（AMF、ANMF、α-AMF、常规PD）性能。

【关键词】海杂波 统计特性 海杂波仿真 仿真分析

海杂波的物理组成机理的研究以及杂波统计特性分析是设计恒虚警检测器的理论基础，因此海杂波的统计特性分析在实际应用中有着关键性的作用。杂波特性的准确分析和描述是雷达信号处理、雷达系统设计和雷达目标检测以及遥感等方面应用的重要前提，特别是在现代的雷达，通常工作在高距离分辨率的状态下，海杂波统计特性的研究和分析对海面目标的有效检测有着重要的意义。稳定、差异性特征提取是目标识别的关键。在目标识别领域受到越来越多的关注。

海杂波的产生机理较为复杂，它受到雷达的工作状态和海面状况等众多方面的影响，如雷达发射功率、分辨率、入射角、极化方式以及海况、风向等。通常情况下，我们把海杂波看作一个随机过程来处理，而要准确全面地描述一个随机过程就相对困难的，因此在实际应用中，通常我们会根据实际需要只考虑其部分主要特征。海杂波的统计特性主要包括幅度分布特性和相关特性两个方面，其中海杂波的幅度分布特性直接关系到目标检测中恒虚警判决门限的确定，而海杂波的相关特性有时间相关性和空间相关性两个方面。时间相关性描述的是海杂波幅度分布随时间的改变；空间相关性主要指方位维上的相关性和距离维上的相关性两方面。

本文回顾了海杂波的统计特性，然后基于仿真海杂波数据比较了4种检测方法并给出了定性结论。

1 海杂波仿真

1.1 概率密度函数

在形状因子分别为1，3，5时，α-AMF比常规FFT性能好6.6dB、3.2dB和2.5dB。

4 结论

海杂波形状因子越小，α-AMF、ANMF相比AMF和常规FFT增益越大；海杂波形状因子越小，α-AMF和ANMF性能差异越小；v=1-5时，性能差异<1dB；形状因子增加时，AMF、常规FFT性能越接近于α-AM；常规FFT方法无白化过程，性能最差；α-AMF、ANMF和AMF均需对协方差矩阵求逆，适用于脉冲数较少的情况。

参考文献

[1]David Blacknell，Hugh Griffiths. Radar automatic target recognition. The Institution of Engineering and Technology，London，2013：38-39.

[2]Hsueh-Jyh Li，Yung-Deh Wang，Long-Huai Wang.Mathcing score properties between range profiles of high-resolution radar targets.IEEE trans.Antennas and propagation，2001，44（04）：444-452.

[3]Chell，R.A.，Westerkamp，J.J. Statistical feature based HRR radar classification.Proceedings of the IEEE Aerospace and Electronics Conference，1998，44（04）：111-118.

[4]Liao X，Runkle P，Carin L. Identification of ground targets from sequential high-range-resolution radar signatures.IEEE Trans.on AES，2002，38（04）：1230-1240.

作者單位

南京电子技术研究所 江苏省南京市 210039