海杂波背景下弱目标检测

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1、乂連謹＾义聋ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ破±享恆巧交ＭＡＳＴＥ民ＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ３ＨＥ顯海杂波背景下弱目标检测学科专业——＿＿作者姓名殷福亮教＊受指导獅志韶副基襄２０１６年６月答辩日期硕±学位论文海杂波背景下弱目标检测ＷｅａｋＴａｒｅｔｓＤｅ化ｃｔｉｏｎｉｎＳｅａ日ｕｔｔｅｒｇ作者姓名：康克成学科、专业：信息与通信工程学号：２１３０９０７５指导教师：殷福亮教授陈話副教授１完成日期：２０

2、６年５月３日乂連巧义丈＃ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重寅明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中己经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体己经发表的研究成果，也不包含其他己申请学位或其他用途使用过的成果一同工作的同志对本研究所做的贾献。与我均＆在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：海杂波背景下弱目标检测作者签名：嚴龙艇

3、日期：２０１６年５月３日＿＿大连理工大学硕±学位论文摘要海面上小目标的雷达检测技术在港口交通、海浪监测、海难和空难搜救、军事侦察等场合中具有广泛应用，，这在目标检测中。对于海面上的小目标其雷达信号通常较弱是个困难的任务。此外，海面雷达信号是典型的非平稳随机信号，对其进行检测需要选择合适的特征和检测器。为了实现海面上弱目标检测，需要在复杂海杂波背景下，迅速准确地提取雷达回波信号中的有用特征信息，并进行识别分类。，主要工作如下本文研究了海面弱目标检测技术；１针对海杂波的非平稳特性，应用Ｈ参数的分数阶傅里叶变换来

4、处理海杂波信号，（）使易混淆的主目标与次目标信号特征差别增大，为后续目标识别奠定基础。ｔＬ口，用Ｈｕｒｓ指数、ｙａｕｎｏｖ指数、分形维数、多重分）根据海杂波的非平稳特征ｐ一形谱、近似摘等对其进行表征种新的联合特征向量，，并用遗传算法优化选择选取了通过特征互补，使特征向量更好表征海杂波的特性。３将深度信念网络与隐马尔科夫模型相结合作为目标分类器，应用联合特征向量作（）为模式分类器的输入进行训练，将其用于海杂波信号的分类练完成后，取得了良好；训的实验结果。ｃ巧！数据选用加拿大ＭＭａｓｔｅｒ大学ＩＰＩＸ雷达数据。仿真实验结

5、果表明，本文的海）试杂波目标识别方法检测准确度较高，在低信噪比情况下也具有良好的检测性能。关键词：海杂波；弱目标检测；联合特征；分数阶傅里叶变换；深度信念网络；隐马尔科夫模型－－１海杂波背景下弱目标检测ＷｅａｋＴａｒｇｅｔｓＤｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎＳｅａＣｌｕ行ｅｒＡｂｓｔｒａｃｔＲａｄａｒｄｅｌｅｔｌｔｔｔｉｏｎ：ｅｃｈｎｉｕｅｓｆｏｒｓｍａｌｌｔａｒｅｉｎｓｅａｃｌｕｅｒｈａｖｅｂｅｅｎｕｓｅｄｉｎｏｒｔｒａｆｆｉｃｑｇｐ，ｏｃｅａｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ｍｉｌｉｔ

6、ａｒｙｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅ，ｍａｒｉｔｉｍｅａｎｄａｉｒｒｅｓｃｕｅ，ｅｔ；ｃ．．Ａｓｔｈｅｒａｄａｒｓｉｇｎａｌｏｆｓｍａｌｌｔａｒｇｅｔｉｎｓｅａｃｌｕｔｅｒｉｓｖｅｒｙｗｅａｋ，ａｎｄｉｓｎｏ打ｓｔａｔｉｏ打ａｒ，ｉｔｉｓａｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔａｓｋｔｏｄｅｔｅｃｔｙｗｅａｋｔａｒｅｔ．Ｔｈｅｃｏｒｅｏｆｓｍａｌｌｔａｒｇｅｔｒａｄａｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｈｏｗｔｏａｃｃｕｒａｔｅｌｙａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｇｅｘｔｒａｃｔｒａｄａｒ

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