1采用海杂波适用的三种建模方式:传统的统计建模、混沌非线性动态建模、线性高阶AR建模对IPLX雷达实测海杂波进行了分析研究,研究了适用于目标检测的建模方式下参数和阶数的选择问题。在海杂波可使用高阶AR模型和混沌非线性动态建模的基础上,提出了基于AR模型和基于非线性模型的海杂波预测和目标检测的方法。
2针对IPIX雷达实测海杂波数据,使用基于径向基神经网络(RBFN)和Volterra级数滤波器网络(VSFN)非线性模型的海杂波预测和目标检测方法。在对海杂波进行非线性预测建模的相空间重构时研究了延迟时间和嵌入维参数选择的几种方法,并将基于K均值聚类算法改进的神经网络用于非线性预测。
3本文对同一组IPX雷达实测数据采用基于AR模型和基于RBFN和VSFN的非线性模型进行海杂波的预测和小目标的检测,与混沌特性背景下的预测检测进行了比较,最后得出线性模型的预测等同或优于非线性模型、可根据海杂波和目标数据预测误差的不同初步判定有无目标、可判断IPIX雷达实测数据的混沌特性较弱的三点结论。
4本文提出了一种基于模糊C均值聚类算法对雷达中频信号微多普勒效应进行检测处理的方法,分析了非相参雷达中频信号的微多普勒效应及其频域、时频特性,使用基于模糊C均值聚类算法的目标检测方法,实现了对非相参雷达中频信号中的时域检测,并讨论了噪声对于特性分析和目标检测的影响。
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