微多普勒理论在海面目标检测中的应用及展望

陈小龙; 关键; 何友

doi:10.3724/SP.J.1300.2012.20102

微多普勒理论在海面目标检测中的应用及展望

doi: 10.3724/SP.J.1300.2012.20102

1.
(海军航空工程学院电子信息工程系烟台 264001)

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(61002045, 61179017, 61201445)和泰山学者建设工程专项经费

详细信息

作者简介:
陈小龙(1985-)，男，山东省烟台市，2010年获海军航空工程学院信息与通信工程学科硕士学位，现就读于海军航空工程学院，博士研究生，海军航空工程学院研究生三队，主要研究方向为雷达信号处理，海杂波中微弱目标检测。获全军优秀硕士论文奖。E-mail:cxlcxl1209@163.com 关键(1968-)，男，辽宁省锦州市，2000年获清华大学信息与通信工程学科博士学位，教授，博士生导师，海军航空工程学院电子信息工程系主任，主要研究方向为雷达目标检测与跟踪、侦察图像处理和信息融合。获全国优秀博士学位论文奖，新世纪百千万人才工程国家级人选。E-mail:guanjian96@tsinghua.org.cn

Applications and Prospect of Micro-motion Theory in the Detection of Sea Surface Target

1.
(Department of Electronic and Information Engineering, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001, China)

摘要: 微动特性是目标物理特性之一，微动目标的雷达特征包含了对目标形状、结构和运动的精细刻画，同时微多普勒反映了信号的非平稳特性，因此，在高海况条件下采用微多普勒理论分析海杂波及检测海面目标具有很大的优越性。该文首先从微多普勒机理和特点出发，对动态海面散射杂波建模和海杂波多普勒特性分析方法等相关研究进行归纳与分析，表明微多普勒理论应用的必要性；然后，从海面微动目标回波建模和微动特征分析与检测方法等方面重点介绍了微多普勒理论在海面目标检测领域的应用和主要技术途径；最后，针对现有研究中存在的问题，阐述了有待于进一步研究的方向。
- 微动 /
- 微多普勒 /
- 海杂波 /
- 目标检测
Abstract: Micro-Doppler signature is one of the physical characteristics of the target. The radar signature of a target with micro-motion can make fine characterizations of the shape, structure, and moving state of target, which reflects the nonstationary property of a radar signal. Hence, it has great superiority in the analysis of sea clutter and target detection in the case of high sea states based on the micro-Doppler theory. In this paper, to show the need for micro-Doppler, the modeling of scattering clutter from time-varying sea surface and analysis methods of sea clutter Doppler are first reviewed based on the principles and characteristics of micro-Doppler. Then, applications and technological approaches of micro-Doppler in sea surface target detection are introduced from the perspective of micro-motion target modeling and detection methods of micro-motion signatures. Finally, future research interests are highlighted based on problems experienced in present studies.
- Micro-motion /
- Micro-Doppler /
- Sea clutter /
- Target detection

[1]	许述文, 白晓惠, 郭子薰, 水鹏朗. 海杂波背景下雷达目标特征检测方法的现状与展望 . 雷达学报, 2020, 9(4): 684-714. doi: 10.12000/JR20084
[2]	陈世超, 高鹤婷, 罗丰. 基于极化联合特征的海面目标检测方法 . 雷达学报, 2020, 9(4): 664-673. doi: 10.12000/JR20072
[3]	丁昊, 刘宁波, 董云龙, 陈小龙, 关键. 雷达海杂波测量试验回顾与展望 . 雷达学报, 2019, 8(3): 281-302. doi: 10.12000/JR19006
[4]	左磊, 产秀秀, 禄晓飞, 李明. 基于空域联合时频分解的海面微弱目标检测方法 . 雷达学报, 2019, 8(3): 335-343. doi: 10.12000/JR19035
[5]	刘宁波, 董云龙, 王国庆, 丁昊, 黄勇, 关键, 陈小龙, 何友. X波段雷达对海探测试验与数据获取 . 雷达学报, 2019, 8(5): 656-667. doi: 10.12000/JR19089
[6]	陈世超, 罗丰, 胡冲, 聂学雅. 基于多普勒谱非广延熵的海面目标检测方法 . 雷达学报, 2019, 8(3): 344-354. doi: 10.12000/JR19012
[7]	章鹏飞, 李刚, 霍超颖, 殷红成. 基于双雷达微动特征融合的无人机分类识别 . 雷达学报, 2018, 7(5): 557-564. doi: 10.12000/JR18061
[8]	何其芳, 张群, 罗迎, 李开明. 正弦调频Fourier-Bessel变换及其在微动目标特征提取中的应用 . 雷达学报, 2018, 7(5): 593-601. doi: 10.12000/JR17069
[9]	惠叶, 白雪茹. 基于RID序列的微动目标高分辨三维成像方法 . 雷达学报, 2018, 7(5): 548-556. doi: 10.12000/JR18056
[10]	苏宁远, 陈小龙, 关键, 牟效乾, 刘宁波. 基于卷积神经网络的海上微动目标检测与分类方法 . 雷达学报, 2018, 7(5): 565-574. doi: 10.12000/JR18077
[11]	张群, 胡健, 罗迎, 陈怡君. 微动目标雷达特征提取、成像与识别研究进展 . 雷达学报, 2018, 7(5): 531-547. doi: 10.12000/JR18049
[12]	杨琪, 邓彬, 王宏强, 秦玉亮. 太赫兹雷达目标微动特征提取研究进展 . 雷达学报, 2018, 7(1): 22-45. doi: 10.12000/JR17087
[13]	陈小龙, 关键, 何友, 于晓涵. 高分辨稀疏表示及其在雷达动目标检测中的应用 . 雷达学报, 2017, 6(3): 239-251. doi: 10.12000/JR16110
[14]	丁昊, 董云龙, 刘宁波, 王国庆, 关键. 海杂波特性认知研究进展与展望 . 雷达学报, 2016, 5(5): 499-516. doi: 10.12000/JR16069
[15]	冯存前, 李靖卿, 贺思三, 张豪. 组网雷达中弹道目标微动特征提取与识别综述 . 雷达学报, 2015, 4(6): 609-620. doi: 10.12000/JR15084
[16]	陈小龙, 董云龙, 李秀友, 关键. 海面刚体目标微动特征建模及特性分析 . 雷达学报, 2015, 4(6): 630-638. doi: 10.12000/JR15079
[17]	贺思三, 赵会宁, 张永顺. 基于延迟共轭相乘的弹道目标平动补偿 . 雷达学报, 2014, 3(5): 505-510. doi: 10.3724/SP.J.1300.2014.14087
[18]	闫亮, 孙培林, 易磊, 韩宁, 汤俊. 基于逆高斯分布的复合高斯海杂波建模研究 . 雷达学报, 2013, 2(4): 461-465. doi: 10.3724/SP.J.1300.2013.13083
[19]	张林, 赵志坚, 关键, 何友. 基于自适应阈值选择的非参量GS 检测算法 . 雷达学报, 2012, 1(4): 387-392. doi: 10.3724/SP.J.1300.2012.20084
[20]	罗迎, 张群, 王国正, 管桦, 柏又青. 基于复图像OMP分解的宽带雷达微动特征提取方法 . 雷达学报, 2012, 1(4): 361-369. doi: 10.3724/SP.J.1300.2012.20065

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微多普勒理论在海面目标检测中的应用及展望

1. (海军航空工程学院电子信息工程系烟台 264001)

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(61002045, 61179017, 61201445)和泰山学者建设工程专项经费

作者简介:
陈小龙(1985-)，男，山东省烟台市，2010年获海军航空工程学院信息与通信工程学科硕士学位，现就读于海军航空工程学院，博士研究生，海军航空工程学院研究生三队，主要研究方向为雷达信号处理，海杂波中微弱目标检测。获全军优秀硕士论文奖。E-mail:cxlcxl1209@163.com 关键(1968-)，男，辽宁省锦州市，2000年获清华大学信息与通信工程学科博士学位，教授，博士生导师，海军航空工程学院电子信息工程系主任，主要研究方向为雷达目标检测与跟踪、侦察图像处理和信息融合。获全国优秀博士学位论文奖，新世纪百千万人才工程国家级人选。E-mail:guanjian96@tsinghua.org.cn

收稿日期: 2012-12-17

修回日期: 2013-01-04

刊出日期: 2013-02-28

关键词:

微动 /

微多普勒 /

海杂波 /

目标检测

摘要: 微动特性是目标物理特性之一，微动目标的雷达特征包含了对目标形状、结构和运动的精细刻画，同时微多普勒反映了信号的非平稳特性，因此，在高海况条件下采用微多普勒理论分析海杂波及检测海面目标具有很大的优越性。该文首先从微多普勒机理和特点出发，对动态海面散射杂波建模和海杂波多普勒特性分析方法等相关研究进行归纳与分析，表明微多普勒理论应用的必要性；然后，从海面微动目标回波建模和微动特征分析与检测方法等方面重点介绍了微多普勒理论在海面目标检测领域的应用和主要技术途径；最后，针对现有研究中存在的问题，阐述了有待于进一步研究的方向。

微多普勒理论在海面目标检测中的应用及展望

doi: 10.3724/SP.J.1300.2012.20102

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doi: 10.3724/SP.J.1300.2012.20102

1. (海军航空工程学院电子信息工程系烟台 264001)

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