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基于二維IFS-CFAR算法的海雜波微弱目標檢測
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(解放軍4308機械廠(chǎng),山東 青島 266142)

作者簡(jiǎn)介:

李志海(1978),男,山東省諸城縣人,本科,工程師,主要從事艦載相控陣雷達系統聯(lián)調, 儀器與測試技術(shù)等方向的研究。

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

U556.6

基金項目:


Weak Target Detection Based on Two Dimensional IFS-CFAR Algorithm in Sea Clutter
Author:
Affiliation:

(People's Liberation Army 4308 Ordnance Repair Enterprise, Qingdao 266042, China)

Fund Project:

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  • 訪(fǎng)問(wèn)統計
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    摘要:

    一直以來(lái),統計與分形理論是分別應用在目標檢測中的;CFAR檢測方法采用自適應門(mén)限代替固定門(mén)限,能根據被檢測點(diǎn)的背景噪聲、雜波和干擾的大小自適應地調整;文章首先介紹了CFAR恒虛警目標檢測方法,給出2D-IFS二維迭代函數系統)預測誤差算法;其次運用2D-IFS方法計算了雷達回波的預測誤差,結合CA-CFAR統計學(xué)目標檢測提出一種新的海雜波微弱目標檢測方法;最后采用實(shí)測海雜波數據進(jìn)行驗證,仿真結果表明文章所提方法對低目標回波信雜比具有良好的檢測能力。

    Abstract:

    For a long time, the statistics and fractal theory are two applied target detection in sea clutter, respectively. The CFAR method can adaptively adjust detection threshold according to the background noise、clutter power or interference power of radar echoes cell when it instead of a fixed threshold. The CFAR detection method and the 2D-IFS (two-dimensional iterated function systems) are introduced in this article. Next, use the 2D-IFS algorithm to calculate the prediction error of radar echoes, novel weak target detection methods is proposed combined with CA-CFAR algorithm. Finally, validated by the real sea clutter data, simulation results show that the proposed method for low SNR (Signal to Noise Ratio) target echo has a good detection capability.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

李志海.基于二維IFS-CFAR算法的海雜波微弱目標檢測計算機測量與控制[J].,2014,22(10):3150-3151.

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