论文部分内容阅读
超高频(Ultra High Frequency, UHF)雷达具有较高的分辨率和较小的距离盲区,可以实现小型化天线阵列,在水文监测(如河流流速流量测量)、近岸海域海洋动力参数监测等方面具有广阔的应用前景,在检测和跟踪水上船只目标方面也有潜在的应用价值。本文就对UHF雷达内河水上船只目标的检测与跟踪进行了研究,实验数据来源于武汉大学雷达与信号处理实验室研制的OSMAR-SU相干多普勒UHF雷达对宜昌段长江的监测。由于雷达的高分辨率,船只回波在距离维和多普勒维都会产生扩展从而呈现为扩展目标,因此本文的研究属于扩展目标的检测跟踪范畴,内容包括扩展目标点的检测、检测点集的聚类、目标到达角(DOA)估计、船只目标跟踪等。
在检测扩展目标点时,先重点分析了河杂波的特性,并提出了一种距离-多普勒-时间的三维恒虚警率(CFAR)检测方法,对处于杂波中的扩展目标具有良好的检测性能。对检测出的大量点集进行聚类时,先按距离进行了分区并统计了各分区的扩展情况,以此为依据进行初步聚类获得船只数目估计,并通过后续的调整与类合并优化聚类结果,从而获得可靠的目标中心。此外,采用了多重信号分类(MUSIC)算法估计目标中心的DOA,发现靠近雷达法向的小角度目标的估角比较准确,而大角度目标估角误差较大。对船只目标进行跟踪研究时,基于经验选择了匀速直线(CV)运动模型,并采用了卡尔曼滤波算法进行跟踪滤波,从而给出了船只目标的航迹并通过雷达测量的多参数相互验证证明了其有效性。
在检测扩展目标点时,先重点分析了河杂波的特性,并提出了一种距离-多普勒-时间的三维恒虚警率(CFAR)检测方法,对处于杂波中的扩展目标具有良好的检测性能。对检测出的大量点集进行聚类时,先按距离进行了分区并统计了各分区的扩展情况,以此为依据进行初步聚类获得船只数目估计,并通过后续的调整与类合并优化聚类结果,从而获得可靠的目标中心。此外,采用了多重信号分类(MUSIC)算法估计目标中心的DOA,发现靠近雷达法向的小角度目标的估角比较准确,而大角度目标估角误差较大。对船只目标进行跟踪研究时,基于经验选择了匀速直线(CV)运动模型,并采用了卡尔曼滤波算法进行跟踪滤波,从而给出了船只目标的航迹并通过雷达测量的多参数相互验证证明了其有效性。