【摘 要】
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高频地波雷达（High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR）是用于海上远距离探测的主要手段之一。雷达散射截面积（Radar Cross Section,RCS）可以反映出目标反射雷达信号的强度,准确预测目标的RCS有助于提高目标检测与识别的精度。利用HFSWR对海上船只目标检测过程中,总会受海杂波干扰。因此,为了提高HFSWR对海上船只目标检测概率,本文对海杂波R
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高频地波雷达（High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR）是用于海上远距离探测的主要手段之一。雷达散射截面积（Radar Cross Section,RCS）可以反映出目标反射雷达信号的强度,准确预测目标的RCS有助于提高目标检测与识别的精度。利用HFSWR对海上船只目标检测过程中,总会受海杂波干扰。因此,为了提高HFSWR对海上船只目标检测概率,本文对海杂波RCS与目标RCS进行研究。主要研究内容如下:1.推导了岸基HFSWR一阶和二阶海杂波及船载HFSWR一阶海杂波频率谱公式。通过海杂波仿真,进一步分析了风速、风向以及雷达工作频率对海杂波RCS的影响。另外,还分析了船速对船载HFSWR一阶海杂波RCS的影响。2.提出了用反向传播（Back Propagation,BP）神经网络估计船只目标RCS的算法。该算法采用一个三隐含层结构的BP神经网络对大型货船目标RCS进行预测。用实测的HFSWR船只目标数据与AIS点迹关联的结果和反演的RCS数据组成训练数据集并在此数据集的基础上完成模型训练。经实测数据验证,该算法可以较好地完成船只目标RCS值的估计。3.提出了用长短时记忆（long short-term memory,LSTM）网络估计船只目标RCS的算法。该算法采用包含输入层、隐含层和输出层的三层网络结构,实现对大型货船目标RCS的预测。通过调整模型中超参数,使模型输出与反演RCS之间的均方误差尽可能减小。通过实测数据验证,该算法对船只目标RCS预测的精度优于BP神经网络的预测精度。因此,利用LSTM训练模型对待检测区域的RCS进行估计并将估计出的RCS代入到雷达方程进而得到待检测区域的雷达回波平均功率,然后将该平均回波功率作为该区域的检测阀值,只要待检测点的回波功率值大于等于该阀值,就认定为目标。最后,将该检测方法和邻近单元平均恒虚警率（Cell Averaging Constant False Alarm Rate,CA-CFAR）算法结合进而提高HFSWR对海上船只目标的检测概率。
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