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海杂波背景下小目标检测及其运动信息的提取

第一章海杂波背景及小目标检测概述

海杂波是雷达系统在海洋环境中接收到的杂乱无章的回波信号，它主要由海面的粗糙度和海浪的动态特性引起。在雷达成像系统中，海杂波的存在对目标的检测和识别带来了极大的挑战，尤其是对于小目标的检测。海杂波背景下的目标检测是雷达信号处理领域中的一个关键问题，对于军事和民用领域都有着重要的应用价值。据统计，海杂波背景下，目标的信杂比（信噪比）通常只有-10dB左右，而在理想的空旷环境中，这一比值可以达到100dB以上。因此，提高小目标检测性能，降低海杂波的影响，成为雷达系统设计中的重要课题。

在实际应用中，海杂波对小目标检测的影响尤为显著。例如，在舰船雷达系统中，海杂波会导致小目标的检测概率降低，从而影响舰船的导航和作战能力。据相关研究，海杂波背景下，舰船雷达系统对小目标的检测概率仅为10%左右，而在无海杂波的情况下，这一概率可达到90%以上。此外，在海洋监视雷达系统中，海杂波还会对小目标的识别和分类造成干扰，影响系统的整体性能。

为了应对海杂波背景下的目标检测问题，研究人员提出了多种检测方法。其中，基于统计特性的方法通过分析雷达回波信号的统计特性来抑制海杂波，提高小目标的检测概率。例如，自适应阈值检测方法通过调整检测阈值来适应不同海杂波环境，从而提高检测性能。实验结果表明，该方法在信杂比为-10dB时，小目标的检测概率可达到80%以上。此外，基于变换域的方法，如小波变换、小波包变换等，通过将雷达回波信号进行多尺度分解，可以有效抑制海杂波，突出小目标。相关研究表明，在信杂比为-15dB的情况下，该方法对小目标的检测概率可达到70%。

随着雷达技术的不断发展，海杂波背景下小目标检测方法的研究也在不断深入。例如，基于深度学习的目标检测方法近年来得到了广泛关注。深度学习模型通过大量训练数据学习海杂波和小目标的特征，从而实现自动化的目标检测。实验表明，在信杂比为-10dB时，深度学习方法对小目标的检测概率可达到85%以上，且检测速度较快，适合实时应用。综上所述，海杂波背景下小目标检测的研究对于雷达系统的性能提升具有重要意义。

第二章小目标检测方法与技术

(1)在海杂波背景下进行小目标检测，传统的检测方法如自适应阈值法、中值滤波法和形态学滤波法等，虽然在一定程度上能够抑制海杂波，但对小目标的检测性能仍有待提高。以自适应阈值法为例，其在信杂比较低时，阈值选取困难，导致检测性能下降。在实际应用中，通过优化自适应阈值算法，如结合局部特征和全局特征，可以显著提高检测概率。实验数据显示，在信杂比为-10dB时，优化后的自适应阈值法可将小目标检测概率提高至75%。

(2)近年来，基于变换域的方法在处理海杂波背景下的目标检测问题中表现出色。例如，小波变换（WT）因其多尺度分解特性，被广泛应用于目标检测领域。通过将雷达回波信号进行小波分解，可以在低频段去除海杂波，同时在高频段保留目标信息。实验结果表明，在信杂比为-15dB时，应用小波变换的小目标检测方法可以将检测概率提升至65%。此外，小波包变换（WPT）作为WT的扩展，能够提供更多的分解尺度，进一步提高检测性能。

(3)随着深度学习技术的发展，基于深度学习的小目标检测方法逐渐成为研究热点。卷积神经网络（CNN）由于其强大的特征提取和分类能力，在目标检测领域取得了显著成果。例如，FasterR-CNN和SSD等深度学习模型在多个公开数据集上取得了优异的检测性能。在处理海杂波背景时，通过设计专门的损失函数和优化策略，可以进一步提升模型在复杂环境下的检测能力。在信杂比为-5dB的实验条件下，基于深度学习的小目标检测方法可以将检测概率提升至90%，且检测速度满足实时性要求。

第三章小目标运动信息提取方法与应用

(1)小目标运动信息的提取对于目标跟踪、目标识别和场景理解等任务至关重要。在海杂波背景下，由于小目标的信杂比较低，提取其运动信息更加困难。一种常用的方法是采用基于卡尔曼滤波（KF）的运动估计技术。KF通过预测目标状态并更新预测值，能够在动态环境中有效地跟踪小目标。在实际应用中，KF在信杂比为-10dB时，对小目标的速度估计误差可控制在0.5m/s以内，精度满足大多数应用需求。例如，在无人机目标跟踪系统中，KF的应用使得无人机能够准确跟踪小目标，提高了飞行安全。

(2)除了KF，基于粒子滤波（PF）的运动信息提取方法也在海杂波背景下得到了广泛应用。PF通过模拟大量粒子来估计目标状态，具有处理非线性、非高斯分布状态的能力。在信杂比为-15dB的情况下，PF能够将小目标的速度估计误差控制在0.3m/s，优于KF。PF在处理复杂场景时，如多目标跟踪和遮挡情况，表现出更强的鲁棒性。以城市交通监控系统为例，PF的应用