海杂波AR谱多重分形特性及微弱目标检测方法.PDFVIP

第 38 卷第 2 期 电 子 与 信 息 学 报 Vol.38No.2 2016 年 2 月 Journal of Electronics Information Technology Feb. 2016 海杂波AR 谱多重分形特性及微弱目标检测方法 范一飞 罗 丰* 李 明 胡 冲 陈帅霖 (西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 西安 710071) 摘 要：该文研究了海杂波功率谱的多重分形特性。为了克服频谱傅里叶分析的缺点，用现代谱估计的方法来计算 海杂波的功率谱。AR 模型是一个线性预测模型，它通过序列的自相关函数矩阵来估计功率谱，并且具有更精确的 频谱分辨率。该文主要分析基于 AR 谱估计的海杂波功率谱的多重分形特性，以及在微弱目标检测中的应用。首先， 以分数布朗运动(FBM)模型为例，证明其功率谱具有多重分形特性。其次，根据 X 波段雷达的实测海杂波数据， 通过多重去趋势分析法(MF-DFA)验证了海杂波 AR 谱的多重分形特性。最后，分析了海杂波 AR 谱的广义 Hurst 指数以及影响参数，并提出一种基于局部 AR 谱广义 Hurst 指数的目标检测方法。实验结果表明，该种检测方法具 有海杂波背景下微弱目标检测的能力。与现有的分形检测方法和传统的 CFAR 检测方法对比，该算法在低信杂比 情况下具有较好的检测性能。 关键词：目标检测；海杂波；多重分形；AR 谱估计 中图分类号：TN959.72 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2016)02-0455-09 DOI: 10.11999/JEIT150581 The Multifractal Properties of AR Spectrum and Weak Target Detection in Sea Clutter Background FAN Yifei LUO Feng LI Ming HU Chong CHEN Shuailin (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an 710071, China) Abstract: This paper focuses on the multifractal properties of sea clutter in power spectrum domain. To overcome the deficiencies of Fourier transform analysis, the power spectrum of the sea clutter is obtained by AutoRegressive (AR) spectrum estimation. The AR model is a linear predictive model, which estimates the power spectrum of sea clutter from its autocorrelation matrix and has a higher frequency resolution than Fourier analysis. This paper concentrates on analyzing the multifractal property of the power spectrum based on AR spectral estimation and its application to weak target detection. Firstly, Fractional Brownian Motion (FBM) is taken as an example to prove the mul