舰载雷达海杂波背景下动目标检测

资 源 简 介

舰载雷达海杂波背景下动目标检测

详 情 说 明

舰载雷达海杂波背景下动目标检测

舰载雷达在执行海上目标探测任务时，往往会受到海杂波的严重干扰。海杂波是由海面波浪反射雷达波形成的强背景噪声，容易掩盖低速或小型动目标的回波信号，导致检测性能下降。因此，如何在复杂海杂波背景下有效分离并检测动目标，是舰载雷达信号处理的关键问题之一。

技术挑战与解决思路 海杂波特性分析：海杂波通常具有非平稳、非高斯的统计特性，且其强度受海况、雷达入射角等因素影响。通过分析海杂波的时频分布或空域相关性，可以建立更精准的杂波模型。 杂波抑制方法：传统方法如MTI（动目标显示）滤波器可抑制静止杂波，但对慢速目标效果有限。现代技术如空时自适应处理（STAP）能联合空域和时域信息，提升杂波抑制能力。 目标检测优化：结合CFAR（恒虚警率）检测算法，自适应调整检测门限以降低虚警；同时利用多普勒滤波区分动目标与杂波的频域差异。

实现要点 预处理：通过脉冲压缩提高信噪比，削弱海杂波的影响。 特征提取：利用目标运动的微多普勒特征或轨迹连续性，增强目标与杂波的可分性。 算法鲁棒性：针对不同海况动态调整参数，例如在恶劣海情下采用非线性滤波或机器学习分类方法。

应用价值 该技术可显著提升舰载雷达对舰船、无人机等目标的探测能力，尤其在低可观测环境下（如隐身目标或高海况条件）。未来可结合深度学习，进一步优化复杂场景下的实时检测性能。