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海杂波中目标分数域谱范数特征检测方法

关键 姜星宇 刘宁波 黄勇 丁昊

关键, 姜星宇, 刘宁波, 黄勇, 丁昊. 海杂波中目标分数域谱范数特征检测方法[J]. 电子与信息学报, 2023, 45(6): 2162-2170. doi: 10.11999/JEIT220667
引用本文: 关键, 姜星宇, 刘宁波, 黄勇, 丁昊. 海杂波中目标分数域谱范数特征检测方法[J]. 电子与信息学报, 2023, 45(6): 2162-2170. doi: 10.11999/JEIT220667
GUAN Jian, JIANG Xingyu, LIU Ningbo, HUANG Yong, DING Hao. Spectral Norm Feature Detection Method in FRFT Domain of Targets in Sea Clutter[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2023, 45(6): 2162-2170. doi: 10.11999/JEIT220667
Citation: GUAN Jian, JIANG Xingyu, LIU Ningbo, HUANG Yong, DING Hao. Spectral Norm Feature Detection Method in FRFT Domain of Targets in Sea Clutter[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2023, 45(6): 2162-2170. doi: 10.11999/JEIT220667

海杂波中目标分数域谱范数特征检测方法

doi: 10.11999/JEIT220667
基金项目: 国家自然科学基金(61871392, 62101583)
详细信息
    作者简介:

    关键:男,教授,博士生导师,研究方向为雷达目标检测与跟踪、侦察图像处理和信息融合

    姜星宇:男,博士生,研究方向为海杂波特性认知、雷达目标检测等

    刘宁波:男,博士,副教授,研究方向为雷达信号处理、海杂波抑制与目标智能检测

    黄勇:男,博士,副教授,主要研究方向为MIMO雷达目标检测算法

    丁昊:男,博士,讲师,研究方向为海杂波特性认知、雷达目标检测等

    通讯作者:

    姜星宇 525067778@qq.com

  • 中图分类号: TN957.51

Spectral Norm Feature Detection Method in FRFT Domain of Targets in Sea Clutter

Funds: The National Natural Science Foundation of China(61871392, 62101583)
  • 摘要: 对于海上机动目标,采用分数阶傅里叶变换(FRFT)可以很好地解决其回波多普勒谱能量扩散的问题,为了使机动目标回波能量做最佳化的相参积累,需要反复搜索变换阶数,然而由于海上目标机动状态的随机性和时变性,难以搜索得到最佳变换阶数。针对这一问题,该文利用矩阵理论中的奇异值分解实现各变换阶数条件下FRFT谱的特征提取,设计特征检测统计量,提出基于分数阶域奇异值的海杂波抑制与目标检测方法,在增加利用了机动目标在FRFT域形状信息的同时避免了最佳变换阶数搜索。在高斯白噪声仿真数据评估条件下,所提方法在信杂比为–2.5 dB时可以达到60%的检测概率;经过实测数据验证,方法可以在信杂比为4.7 dB的条件下,稳定完成目标检测,具有较好的检测性能,且易于工程化实现。
  • 图  1  FRFT谱

    图  2  FRFT-SVD流程图

    图  3  基于FRFT域矩阵谱范数的特征检测方法流程图

    图  4  基于FRFT域的矩阵谱范数目标检测器数据的性能分析

    图  5  回波数据图

    图  6  n项奇异值和对比图

    图  7  距离-奇异值图

    图  8  目标FRFT-SVD处理结果对比

    图  9  距离-奇异值图

    图  10  谱范数距离法(SND)实测数据检测

    图  11  谱范数法(SN)实测数据检测

    图  12  同条件下非相参积累的单元平均恒虚警法实测数据检测

    表  1  试验平均飞行参数表

    UTCVel_E(m/s)Vel_N(m/s)Vel_U(m/s)Lon(°)Lat(°)Height(m)
    0200-0800–29.10.06–5.30121.5237.624432
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-05-24
  • 修回日期:  2022-09-08
  • 录用日期:  2022-09-08
  • 网络出版日期:  2022-09-14
  • 刊出日期:  2023-06-10

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