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文檔簡介
1、多目標檢測在參數(shù)估計、系統(tǒng)建模、目標識別等許多方面都發(fā)揮著重要的作用,在眾多的應用領域也有很強的工程應用前景,尤其對于水下航行器遠程探測自導系統(tǒng)是迫切希望能有所突破的一項關鍵技術。本文在國家安全重大基礎研究項目的資助下,對多目標檢測方法進行了深入的研究,并且通過西工大水池試驗和×××湖上試驗對本文提出的多目標檢測方法進行了試驗驗證。本文的主要研究工作及研究成果如下: 1、論述了窄帶信號模型白噪聲背景下多目標檢測方法的理論,給出了
2、4種典型檢測方法RAIC、EIT、MEGM、GDE的理論及算法實現(xiàn)。逐一分析了均勻線列陣情況下各方法的檢測性能以及信號入射角度、快拍數(shù)、陣元數(shù)等參數(shù)的選取對其檢測性能的影響,并與ET、EDC、AIC等多目標檢測算法進行了比較。結果表明:多個目標源夾角越大,快拍數(shù)越多,陣元個數(shù)越多,各算法的檢測性能越好,可工作的信噪比越低,相同信噪比下的正確概率越高,另外還給出了較完整的多目標檢測性能評估指標。針對基于特征值梯度的EGMs類算法均有高虛警
3、概率的風險,本文對算法進行了修正,修正后算法的虛警概率可以控制在給定的水平,而正確檢測概率幾乎不受影響。對比分析了上述7種方法的檢測性能,對它們的正確檢測概率和統(tǒng)計性能進行了大量的計算機仿真,并根據(jù)仿真結果對它們的性能做出了評估??臻g有色噪聲背景下,除GDE算法外上述其它算法需要比較高的信噪比才能正確檢測到目標,利用特征值修正算法改善了上述算法在低信噪比下的正確檢測性能,但其性能要受到噪聲相關系數(shù)的影響。 2、研究了寬帶多目標檢
4、測陣列信號處理的典型算法一相干信號子空間算法(CSM:Coherent Signal Subspace Method)。CSM以窄帶處理算法為基礎,其性能受到不同的聚焦矩陣和聚焦頻率的影響,在20元非均勻線列陣、限帶白噪聲的背景下,計算機仿真結果表明,TCT聚焦的效果相對較好,但其計算量大。選取窄帶信噪比最大的頻率為聚焦頻率的效果相對最優(yōu)。結合實際情況,詳細分析了寬帶陣列處理方法與窄帶陣列處理方法的各自特點,并對寬帶聚焦算法的參數(shù)選擇進
5、行了討論。 3、在理論分析研究的基礎上,結合均勻線列陣水池試驗系統(tǒng)和非均勻線列陣湖上試驗系統(tǒng)開展了大量的試驗研究。針對在利用水池試驗數(shù)據(jù)分析中由于陣列誤差和環(huán)境噪聲的影響使上述多目標檢測算法在高信噪比下性能下降的問題,本文提出了對角加載修正算法改善了算法的性能。對莫干湖試驗數(shù)據(jù)進行了大量的分析,選取此條件下的最優(yōu)參數(shù)設置和處理方法,利用多目標檢測處理軟件對×××試驗中的數(shù)據(jù)進行實時分析?!痢痢猎囼炛猩鲜鯮AIC方法可以正確檢測
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