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抛锚状态下的船载地波雷达目标自适应检测方法

公维春 纪永刚 黎明 王祎鸣 张杰

公维春,纪永刚,黎明,等. 抛锚状态下的船载地波雷达目标自适应检测方法[J]. 电波科学学报,2022,37(2):251-261. DOI: 10.12265/j.cjors.2021202
引用本文: 公维春,纪永刚,黎明,等. 抛锚状态下的船载地波雷达目标自适应检测方法[J]. 电波科学学报,2022,37(2):251-261. DOI: 10.12265/j.cjors.2021202
GONG W C, JI Y G, LI M, et al. Adaptive target detection method of shipborne HFSWR in anchored state[J]. Chinese journal of radio science,2022,37(2):251-261. (in Chinese). DOI: 10.12265/j.cjors.2021202
Citation: GONG W C, JI Y G, LI M, et al. Adaptive target detection method of shipborne HFSWR in anchored state[J]. Chinese journal of radio science,2022,37(2):251-261. (in Chinese). DOI: 10.12265/j.cjors.2021202

抛锚状态下的船载地波雷达目标自适应检测方法

doi: 10.12265/j.cjors.2021202
基金项目: 国家重点研发计划项目课题(2017YFC1405202); 国家自然科学基金(62031015)
详细信息
    作者简介:

    公维春:(1994—),男,山东人,中国海洋大学工程学院,硕士研究生,研究方向为高频地波雷达信号处理技术

    纪永刚:(1977—),男,山东人,中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,教授,博士生导师,研究方向为紧凑型地波超视距雷达技术、海洋雷达探测技术

    黎明:(1975—),男,浙江人,中国海洋大学工程学院,教授,硕士生导师,研究方向为智能信号处理与智能控制、海洋测控技术

    王祎鸣:(1981—),男,山东人,自然资源部第一海洋研究所,副研究员,研究方向为海洋雷达信号处理

    张杰:(1963—),男,内蒙古人,中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,研究员,博士生导师,研究方向为自主卫星遥感技术与新型遥感器研发、专属经济区海上目标监视技术与装备

    通讯作者:

    纪永刚 E-mail: jiyonggang@upc.edu.cn

  • 中图分类号: TN958.93

Adaptive target detection method of shipborne HFSWR in anchored state

  • 摘要: 船载地波雷达可利用船载平台机动灵活的特点,扩展地波雷达探测范围,但也会由于平台的运动,影响目标探测性能. 针对船载平台抛锚运动引起艏向变化和目标回波展宽范围不规则导致目标检测性能下降的问题,提出了一种适用于平台抛锚状态时的船载地波雷达目标自适应检测方法. 首先,从平台抛锚时船载地波雷达的目标回波特性和检测背景统计特性两个方面来分析目标检测中的难题. 然后,基于理论仿真与实测数据的分析结果,提出目标自适应检测方法. 该方法先通过前端数据的预处理消除艏向变化带来的影响,再将处理结果进行检测背景的自适应选取并作统计特性转化处理,经过恒虚警率检测后得到检测结果. 最后,利用实测数据对本文提出的方法进行验证. 结果表明:本文提出的船载地波雷达目标自适应检测方法能够有效解决船载平台抛锚时的目标检测难题,可显著提高抛锚状态下船载地波雷达的目标探测能力.
  • 图  1  船载平台抛锚状态下的典型运动情况

    Fig.  1  Typical motion of the platform in the anchored state

    图  2  船载地波雷达回波谱产生机理图

    Fig.  2  Generation mechanism diagram of shipborne HFSWR echo spectrum

    图  3  目标速度变化时的回波谱

    Fig.  3  Echo spectrum when target velocity changes

    图  4  仿真的天线方向特性

    Fig.  4  Simulated antenna directional characteristics

    图  5  船载平台艏向变化时的目标波束形成回波谱

    Fig.  5  Target beamforming echo spectrum when the heading of ship borne platform changes

    图  6  抛锚状态下的数据获取结果

    Fig.  6  Data acquisition results in anchored state

    图  7  检测背景统计分布图

    Fig.  7  Statistical distribution of detection background

    图  8  背景噪声分布特性

    Fig.  8  Distribution characteristics of background noise

    图  9  一阶海杂波分布特性

    Fig.  9  Distribution characteristics of the first order sea clutter

    图  10  相关系数图

    Fig.  10  Correlation coefficient chart

    图  11  艏向变化对统计估计参数的影响

    Fig.  11  Influence of heading variation on statistical estimation parameters

    图  12  抛锚状态下的船载地波雷达目标检测流程图

    Fig.  12  Target detection flow chart of Shipborne HFSWR in anchored state

    图  13  抛锚状态下的数据预处理方法

    Fig.  13  Data preprocessing method in the state of anchor

    图  14  背景区选取示意图

    注:黑色“*”表示背景单元;黄色“口”表示保护单元;红色“O”表示待检单元

    Fig.  14  Schematic diagram of background area selection

    图  15  船载平台航速和艏向变化图

    Fig.  15  Chart of ship speed and heading change of the platform

    图  16  船载地波雷达RD谱

    Fig.  16  RD spectrum of Shipborne HFSWR

    图  17  自适应背景区选取结果

    Fig.  17  Adaptive background selection results

    图  18  检测背景归一化处理结果

    Fig.  18  Detection background normalization results

    图  19  抛锚状态下的船载地波雷达目标检测结果

    Fig.  19  Target detection results of Shipborne HFSWR in anchored state

    图  20  艏向补偿处理仿真结果

    Fig.  20  Simulation results of heading compensation processing

    图  21  艏向补偿处理结果

    Fig.  21  Compensation processing results of the heading

    图  22  固定背景区选取的CA-CFAR检测结果

    Fig.  22  CA-CFAR detection results of fixed background area selection

    图  23  自适应背景区选取的CA-CFAR检测结果

    Fig.  23  CA-CFAR detection results of adaptive background area selection

    图  24  两目标V-T分布图

    Fig.  24  V-T distribution of 2 targets

    图  25  目标1 AIS信息

    Fig.  25  AIS information of target 1

    图  26  目标2 AIS信息

    Fig.  26  AIS information of target 2

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出版历程
  • 收稿日期:  2021-08-09
  • 录用日期:  2021-12-17
  • 网络出版日期:  2021-12-17

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