基于背景感知的高频雷达目标检测关键技术研究

多源（海杂波、电离层杂波、大气噪声等）、时变、起伏检测背景下的高频地波雷达（HFSWR）舰船目标检测是公认的世界性难题。针对该问题，本项目开展基于背景感知的HFSWR目标检测研究，探索背景感知信息提取和多策略检测新方法。前者通过杂波特征提取和分布模型的建立，完成对目标所在检测环境的认知：解决对洋流切变环境下一阶海杂波的多维、多尺度特征识别及其分裂谱峰的检测，多模态扩展电离层杂波区域的识别与统计模型的建立，检测背景分类及其统计特性分析等三大问题。后者则利用获得的背景感知信息，针对目标所处的不同环境，自适应选择相应的检测策略、设置不同的检测参数，从而实现优化检测的目的。与经典的和最新的基于知识的检测结构不同，本课题通过单一类型传感器在线实时提取检测环境信息，可提高对目标所处检测环境变化与特征的感知能力，避免以往由于检测模型失配造成的检测损失，从而提高雷达在复杂环境下的目标检测性能。

多种杂波（如海杂波、电离层杂波等）共存造成的高频地波雷达检测背景的复杂化和多样化特征给舰船目标检测造成了很大困难。针对该问题，本项目开展基于背景感知的高频地波雷达目标检测技术研究，探索背景感知信息提取和多策略检测方法。.本项目主要研究内容和创新点包括：1. 基于多维、多尺度联合信息的一阶海杂波检测：该方法将充分利用Bragg峰的多维（距离、Doppler、幅度、形状结构等）、多尺度联合信息，从而通过全局特征识别实现了不同干扰背景（强、弱洋流切变、电离层杂波干扰、舰船目标干扰等）下的Bragg峰自动识别。2. 检测背景分割与电离层杂波区域识别：该方法将区域分割结果作为识别处理的背景，以分割区域类型的采样在Doppler域中的占有率确定杂波距离范围，并使用模板匹配卷积检测法作为区域检测工具，从而实现对RD谱中扩展电离层杂波区域的检测识别。3. 检测背景分类与多策略检测：该方法利用检测背景感知信息提取的结果完成对检测背景进行分类，并通过在线参数估计得到检测背景分布的先验知识；接着，对不同目标所处的不同背景，采用不同的预处理和检测处理方法，从而实现了对高频雷达检测器的全局优化。.本项目采用高频地波雷达实测数据验证了上述方法的性能。结果表明，与经典的和KB检测结构不同，本项目通过单一类型传感器在线实时提取检测环境信息，提高了对目标所处检测环境的感知能力，在同一虚警条件下具有更好的小目标检测能力。其关键技术可为不同环境下的多策略/参数检测提供决策依据，为雷达检测性能的提高、系统评价和智能管理提供有力的帮助。.本项目共发表论文14篇，其中SCI期刊论文3篇，EI检索期刊论文5篇，EI检索国际会议论文9篇，国际合作论文2篇；申请发明专利3项；负责人获2014年“国防科学技术进步奖”特等奖一项；培养博士生2名（1名已毕业），硕士生11名（7名已毕业）；2012年，负责人受CSC资助赴美国波士顿大学交流访问（一年），2013年，被美国哈佛大学聘为高级博士后研究员（半年）,2014年，课题组聘请美国加州大学旧金山分校丁泉博士来我校讲学交流；2014年8月起受邀担任IEEE Signal Processing Magazine通讯版副主编；2014年12月，负责人晋升为副教授。