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天基雷达杂波抑制及运动目标检测算法研究
摘要
天基雷达是一种非常重要的遥感探测技术，具有较高的航迹定位精度和全天候探测能力，但同时也面临着杂波抑制和运动目标检测的难题。本文从天基雷达杂波抑制和运动目标检测两个方面入手，综述了目前常用的相关算法和技术，并分析了其优缺点。针对现有技术存在的问题，本文提出了一种改进的基于多元高斯分布参数优化的杂波抑制算法，并结合运动目标检测提出了一种基于卷积神经网络的目标检测方法，能够有效地提高天基雷达的抗干扰能力和目标检测效果。
关键词：天基雷达；杂波抑制；运动目标检测；多元高斯分布；卷积神经网络
Abstract
Spaceborneradarisanimportantremotesensingdetectiontechnology,whichhashighaccuracyandfull-timedetectioncapability,butitalsofacestheproblemsofcluttersuppressionandmovingtargetdetection.Thispaperreviewsthecommonlyusedalgorithmsandtechniquesincluttersuppressionandmovingtargetdetection,andanalyzestheiradvantagesanddisadvantages.Inviewoftheexistingproblemsofthecurrenttechnology,thispaperproposesanimprovedcluttersuppressionalgorithmbasedontheoptimizationoftheparametersofthemultivariateGaussiandistribution,andcombineswiththemovingtargetdetectiontoproposeatargetdetectionmethodbasedonconvolutionneuralnetwork,whichcaneffectivelyimprovetheanti-interferencecapabilityanddetectioneffectofspaceborneradar.
Keywords:spaceborneradar;cluttersuppression;movingtargetdetection;multivariateGaussiandistribution;convolutionneuralnetwork
引言
天基雷达是一种通过发射电磁波并接收其中反射回来的信号来探测地球表面情况的遥感技术。相比于其他遥感技术，如卫星遥感和航空遥感，天基雷达可以实现全天候探测、高精度航迹定位的优势，在地质灾害预警、资源勘探、海洋监测等领域具有广泛的应用。
然而，由于目标、干扰等若干原因，天基雷达探测时会产生杂波。杂波会降低雷达信号的信噪比，影响信号的有效传输和目标的探测。同时，运动目标的探测也是天基雷达面临的另一个难题。由于卫星在运动，波束与地面交互时会受到多种因素的影响，因此如何准确地检测地面运动目标也成为了一个重要问题。
本文主要从天基雷达杂波抑制和运动目标检测两个方面入手，综述了目前常用的相关算法和技术，并分析其优缺点。针对现有技术存在的问题，本文提出了一种改进的基于多元高斯分布参数优化的杂波抑制算法，并结合运动目标检测提出了一种基于卷积神经网络的目标检测方法，能够有效地提高天基雷达的抗干扰能力和目标检测效果。
一、天基雷达杂波抑制
1.常用杂波抑制算法
常用的天基雷达杂波抑制算法主要包括相关滤波、小波去噪、自适应滤波和多元高斯拟合等方法。其中，相关滤波是一种基于相关性的滤波方法，能够有效地消除随机噪声，并保留目标信息；小波去噪则是一种基于小波变换的技术，能够对信号进行多分辨率分析和去噪处理；自适应滤波是一种根据输入信号动态调整滤波参数的方法，比较适用于非线性系统；而多元高斯拟合则是一种基于多维高斯分布模型对信号进行拟合处理的方法，能够很好地去除不同类型的杂波。
2.多元高斯分布参数优化的杂波抑制算法
但是，多元高斯拟合算法存在的问题是需要手动地调整高斯分布参数，比较耗时且需要经验。因此，本文提出了一种基于多元高斯分布参数优化的杂波抑制算法，能够自动优化高斯分布参数，并有效地去除多种类型的杂波。
具体地，本文的算法采用基于粒子群优化的方法，将高斯分布函数中的均值、标准差和权重作为优化参数，通过粒子群算法寻找最优参数，优化过程中以均方误差最小化为目标函数。通过实验验证，本文算法能够有效地去除各类杂波，并有较好的抗噪性和泛化能力。
二、天基雷达运动目标检测
1.常用目标检测算法
常用的雷