【摘 要】
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高频超视距雷达工作在高频波段,利用该频段的电磁波沿电离层返回散射传播机理以及可以沿海面低衰减绕射的特点,来实现超视距探测,具有探测距离远、安全系数高的优点,但同时,复杂的检测背景、电离层杂波,以及时变、类目标的海杂波,给超视距雷达的目标检测造成了困难。本文首先针对超视距雷达回波复杂的检测背景,提出了一种基于背景感知的多策略CFAR检测方法（MP-CFAR）,在不同的背景下选择不同的检测策略,提升了
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高频超视距雷达工作在高频波段,利用该频段的电磁波沿电离层返回散射传播机理以及可以沿海面低衰减绕射的特点,来实现超视距探测,具有探测距离远、安全系数高的优点,但同时,复杂的检测背景、电离层杂波,以及时变、类目标的海杂波,给超视距雷达的目标检测造成了困难。本文首先针对超视距雷达回波复杂的检测背景,提出了一种基于背景感知的多策略CFAR检测方法（MP-CFAR）,在不同的背景下选择不同的检测策略,提升了在复杂检测背景下的检测性能。然后,基于机器学习网络,分别提出了基于SVM、VGG16、Res Net18的目标检测方法,并对Res Net18网络进行改进,提出了标签平滑轻量化Res Net18网络（LLRes Net18）,并设计了基于LLRes Net18的目标检测方法,与Res Net18网络相比提升了检测性能。最后,结合MP-CFAR与LLRes Net18网络,提出了基于MP-CFAR与LLRes Net18的目标检测方法,进一步提升了网络的检测性能。本文的研究内容与工作如下:（1）针对超视距雷达回波复杂的检测背景,提出了基于背景感知的多策略CFAR检测方法,基于回波RD谱的KL散度,以类间方差最大作为标准,将RD谱分为噪声、杂波两部分,对不同部分采用不同的检测策略。使用实测背景注入仿真目标数据进行实验表明,该方法与其余几种CFAR检测方法相比在超视距雷达回波复杂的检测背景下具有更优秀的检测性能。（2）针对超视距雷达回波中类目标的杂波以及复杂的检测背景,基于机器学习网络中的SVM、VGG16、Res Net18网络,分别提出了基于SVM、VGG16、Res Net18的目标检测方法,将回波RD谱经峰值检测后的峰值点周围的RD谱数据作为输入数据,输入到SVM、VGG16、Res Net18网络中,进行目标检测,使用实测背景注入目标数据验证了各网络的检测性能。接着,对Res Net18网络进行改进,提出了标签平滑轻量化Res Net18网络（LLRes Net18）,并进一步提出了基于LLRes Net18的目标检测方法。使用实测背景注入仿真目标数据进行测试实验表明,其与基于Res Net18的目标检测方法相比,检测性能有所提升。（3）结合基于背景感知的多策略CFAR检测方法及基于LLRes Net18的目标检测方法,提出了基于MP-CFAR与LLRes Net18的目标检测方法,其使用基于背景感知的多策略CFAR检测方法代替峰值检测对RD谱进行类目标点筛选。经实测背景注入仿真目标数据测试实验表明,其与基于LLRes Net18的目标检测方法相比,在低信杂噪比下检测性能有所提升。
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