雷達(dá)目標(biāo)檢測稀疏域理論及應(yīng)用

目 錄
第1章 雷達(dá)目標(biāo)檢測概述 1
1.1 雷達(dá)目標(biāo)檢測研究現(xiàn)狀 1
1.1.1 雷達(dá)目標(biāo)檢測面臨的難題 1
1.1.2 雷達(dá)目標(biāo)統(tǒng)計檢測 1
1.1.3 雷達(dá)目標(biāo)特征檢測 4
1.2 雷達(dá)動目標(biāo)檢測技術(shù)概述 5
1.2.1 經(jīng)典動目標(biāo)檢測及雜波抑制方法 5
1.2.2 基于時頻變換的動目標(biāo)檢測方法 6
1.2.3 動目標(biāo)長時間積累檢測方法 7
1.3 稀疏域動目標(biāo)檢測技術(shù)研究現(xiàn)狀 9
1.3.1 稀疏表示技術(shù)研究概述及優(yōu)勢 9
1.3.2 稀疏域雜波特性分析及抑制 11
1.3.3 基于稀疏分解的動目標(biāo)檢測方法 12
1.3.4 稀疏時頻分布技術(shù) 13
1.3.5 基于稀疏傅里葉變換的雷達(dá)動目標(biāo)檢測 15
參考文獻 16
第2章 稀疏表示和雷達(dá)回波稀疏特性 23
2.1 稀疏表示基本原理 23
2.1.1 稀疏逼近與稀疏表示 23
2.1.2 常用的稀疏分解算法 24
2.2 目標(biāo)時頻分布（TFD）及稀疏性分析 27
2.2.1 目標(biāo)信號稀疏特性的TFD分析方法 28
2.2.2 稀疏分解與時頻分析 30
2.3 動目標(biāo)時頻分布模型 31
2.4 動目標(biāo)雷達(dá)回波稀疏性分析 32
2.4.1 C波段雷達(dá)海上動目標(biāo)實測數(shù)據(jù)稀疏性分析 32
2.4.2 S波段雷達(dá)海上動目標(biāo)實測數(shù)據(jù)稀疏性分析 35
參考文獻 38
第3章 基于稀疏優(yōu)化的稀疏時頻分析雷達(dá)目標(biāo)檢測方法 40
3.1 基于形態(tài)成分分析的雜波抑制和動目標(biāo)檢測方法 41
3.1.1 動目標(biāo)信號的稀疏表示及形態(tài)成分分析 41
3.1.2 稀疏域雜波抑制與動目標(biāo)檢測方法 43
3.1.3 仿真與實測數(shù)據(jù)處理結(jié)果 46
3.2 短時稀疏分?jǐn)?shù)階表示域（ST-SFRRD）理論模型 52
3.3 ST-SFRRD動目標(biāo)檢測方法 53
3.4 實測數(shù)據(jù)驗證與分析 55
參考文獻 59
第4章 基于SFT的稀疏分?jǐn)?shù)階表示域動目標(biāo)檢測方法 61
4.1 SFT算法基礎(chǔ) 61
4.1.1 稀疏信號的定義 61
4.1.2 SFT算法的實現(xiàn)原理 62
4.2 SFT算法流程 64
4.3 基于SFT的SFRFT動目標(biāo)檢測方法 65
4.3.1 SFRFT的定義及原理 65
4.3.2 基于SFRFT的動目標(biāo)檢測流程 66
4.3.3 實驗驗證與分析 67
4.4 基于SFT的SFRAF動目標(biāo)檢測方法 69
4.4.1 SFRAF的定義及原理 69
4.4.2 SFRAF算法的性能分析 72
4.4.3 基于SFRAF的動目標(biāo)檢測流程 75
4.4.4 實驗驗證與分析 76
參考文獻 79
第5章 基于自適應(yīng)雙門限SFT的雷達(dá)動目標(biāo)檢測方法 81
5.1 信號模型 82
5.2 穩(wěn)健SFT（RSFT）算法原理及不足 82
5.2.1 RSFT原理 82
5.2.2 基于SFT和RSFT動目標(biāo)檢測的問題 83
5.2.3 仿真對比分析 84
5.3 ADT-SFT算法原理 87
5.4 基于ADT-SFT的動目標(biāo)檢測 89
5.5 實驗驗證與分析 91
5.5.1 仿真分析 91
5.5.2 實測數(shù)據(jù)處理 92
5.5.3 檢測性能分析 98
5.5.4 算法復(fù)雜度分析 99
參考文獻 100
第6章 稀疏分?jǐn)?shù)階表示域雜波抑制和動目標(biāo)檢測 102
6.1 RSFRFT雷達(dá)動目標(biāo)檢測算法 102
6.1.1 RSFRFT原理 103
6.1.2 雜波背景下RSFRFT動目標(biāo)檢測方法 105
6.1.3 實驗驗證與分析 106
6.2 SFRAF自適應(yīng)雜波抑制和動目標(biāo)檢測算法 113
6.2.1 變換域自適應(yīng)濾波算法原理 114
6.2.2 SFRAF域自適應(yīng)濾波算法 115
6.2.3 SFRAF域雜波抑制和動目標(biāo)檢測方法 116
6.2.4 實驗驗證與分析 117
參考文獻 128
第7章 稀疏長時間相參積累動目標(biāo)檢測方法 129
7.1 雷達(dá)長時間積累概念與內(nèi)涵 130
7.1.1 正交波形MIMO雷達(dá)觀測模型 130
7.1.2 長時間觀測目標(biāo)回波模型 131
7.1.3 檢測前跟蹤（TBD）長時間積累 137
7.1.4 先檢測后跟蹤（DBT）長時間積累 137
7.1.5 常見長時間積累處理方法 138
7.2 Radon高階相位變換長時間相參積累動目標(biāo)檢測 140
7.2.1 Radon-FRFT長時間相參積累 141
7.2.2 相位差分Radon-Lv分布長時間相參積累 146
7.2.3 LTCI算法的局限和不足 157
7.3 Radon稀疏變換LTCI動目標(biāo)檢測 157
7.3.1 Radon稀疏變換長時間相參積累 157
7.3.2 穩(wěn)健稀疏長時間相參積累 158
7.4 降維解耦非參數(shù)搜索LTCI動目標(biāo)檢測 163
7.4.1 非均勻采樣尺度變換LTCI動目標(biāo)檢測 163
7.4.2 時間反轉(zhuǎn)二階KT變換SLTCI動目標(biāo)檢測 165
7.5 LTCI域目標(biāo)與雜波特征差異虛警點剔除技術(shù) 178
7.5.1 同一單元雜波與動目標(biāo)變換域能量聚集性 179
7.5.2 跨距離單元雜波與動目標(biāo)LTCI域能量聚集性 180
參考文獻 185
第8章 基于稀疏表示的陣列雷達(dá)空距頻聚焦處理 189
8.1 頻控陣MIMO雷達(dá)原理 190
8.1.1 頻控陣MIMO雷達(dá)陣列結(jié)構(gòu)設(shè)計及波束形成 190
8.1.2 頻控陣MIMO雷達(dá)距離－角度聯(lián)合參數(shù)估計 191
8.2 頻控陣?yán)走_(dá)空距頻聚焦（SRDF）理論與方法 192
8.2.1 SRDF處理架構(gòu) 192
8.2.2 基于稀疏表示的SRDF處理流程 193
8.3 仿真與分析 197
8.3.1 噪聲背景下的仿真分析 197
8.3.2 雜波背景下的仿真分析 200
8.3.3 性能分析 202
參考文獻 204
第9章 回顧與展望 207
9.1 內(nèi)容回顧 207
9.2 研究展望 209
9.2.1 稀疏表示與新體制雷達(dá)信號處理 209
9.2.2 稀疏表示與高分辨成像 210
9.2.3 稀疏表示與深度學(xué)習(xí) 211
9.2.4 稀疏表示與目標(biāo)識別 211
參考文獻 212
附錄A 雷達(dá)數(shù)據(jù)庫與海雜波抑制 214
A.1 加拿大IPIX數(shù)據(jù)庫 214
A.1.1 雷達(dá)探測環(huán)境 214
A.1.2 雷達(dá)參數(shù) 214
A.1.3 數(shù)據(jù)介紹 215
A.2 南非CSIR數(shù)據(jù)庫 215
A.3 海軍航空大學(xué)導(dǎo)航雷達(dá)數(shù)據(jù)庫 217
A.4 稀疏域雷達(dá)海雜波抑制與目標(biāo)檢測 219
附錄B 縮略語對照表 222