辅助粒子滤波实现天波超视距雷达弱目标似然比检测

针对天波超视距雷达(SKW-OTHR)对弱目标检测概率低的问题,提出基于辅助粒子滤波(APF)的似然比检测方法(APF-LK)。该方法先用状态空间模型描述SKW-OTHR系统,将天波超视距雷达目标检测问题建模为非线性非高斯系统的目标检测问题,然后利用APF输出的预测样本对应的未归一化权值近似非线性非高斯系统中的似然比,当似然比大于给定门限时认为目标存在,否则认为目标不存在,且当认为目标存在时,同时输出目标状态估计结果。仿真结果表明,与现有的基于粒子滤波的似然比检测方法相比,APF-LK方法对SKW-OTHR的弱目标检测能力提高了约0.5～1dB。     

基于时频和形态学滤波的长时间能量积累检测

为了检测强噪声背景下长积累时间、低信噪比、信号波形未知的机动目标，提出了一种时频分析和形态学滤波检测的方法．利用时频分布聚集信号能量在其瞬时频率曲线附近，而散布白噪声能量在整个时频平面上的特点，应用时频分布、阈值处理和数学形态学滤波估计高能量时频支撑区域，并累积这些区域的时频能量以构造检验统计量进行统计判决．该方法不需要先验波形信息，检测积累时间不受处理方法的限制，可在更长观测时间内检测噪声环境中的微弱机动目标．仿真实验表明，在信噪比为-9dB、虚警概率为10^-5时，检测概率可达99％．     

天波超视距雷达机动目标检测方法

天波超视距雷达(over-the-horizon radar,OTHR)通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)实现长时间相干积累,但这种基于目标速度恒定的方法对于机动目标的效果并不好.提出了一种基于目标运动参数估计的OTHR机动目标检测方法.该方法首先确定机动目标的运动参数的大致范围,然后对其运动参数进行估计,之后对其径向加速度进行补偿,最后对经加速度补偿后的目标信号进行相干积累并在距离-多普勒平面上进行二维恒虚誓检测.仿真结果表明,该方法能够增强OTHR对机动目标的检测能力,运算效率高,实用性强.     

长观测时间内机动目标检测方法

为了检测天波地波超视距雷达(OTHR)长积累时间中是否存在机动目标,提出了一种基于时频分布(TFD)和形态学滤波检测OTHR系统中的机动目标的新方法。该方法根据机动目标的机动性确定时频分布的最优核,计算相应的时频分布以突显信号的时频特征,然后通过阈值处理和形态学滤波进一步滤除背景噪声,累加二值时频分布亮时频点的数目构造检测统计量来进行恒虚警检测。仿真结果表明,该方法能够增强OTHR对机动目标的检测能力。     

一种新的基于Krylov子空间的快速子空间分解

快速有效地进行子空间分解是子空间类算法走向工程应用的关键。提出了一种新的期望信号的选择方法,并证明了在空时白噪声条件下由观测信号的协方差矩阵及观测信号与期望信号的互相关矢量构成的Krylov子空间等价于信号子空间,从而可以通过多级维纳滤波方法计算Krylov子空间的基来实现信号子空间的快速估计。由仿真实验可以看出所提出的方法能够快速有效地实现子空间分解,尤其在低信噪比下仍然具有较高的性能。