海雜波中的雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)綜述

何 友，黃 勇，關(guān) 鍵，陳小龍

(海軍航空工程學(xué)院a.信息融合研究所； b.電子信息工程系， 山東煙臺264001)

0 引言

隨著我海軍戰(zhàn)略由近海防御向遠(yuǎn)海防衛(wèi)轉(zhuǎn)變，以及當(dāng)前國際安全形勢的復(fù)雜化，尤其是美國亞太再平衡戰(zhàn)略的實施［1］，使得我海軍面臨的海上威脅與挑戰(zhàn)日益增多，對我海軍的對海雷達(dá)探測能力提出了更高的要求。

不同于其他戰(zhàn)場環(huán)境，海戰(zhàn)場的信息環(huán)境更加復(fù)雜［2］。在一體化聯(lián)合作戰(zhàn)中，海戰(zhàn)場信息覆蓋全維空間，包括水面、水下、海洋上空、瀕海陸地(島嶼)和網(wǎng)絡(luò)電磁空間，并與外層空間緊密相連。海戰(zhàn)場環(huán)境中雷達(dá)面臨的主要威脅目標(biāo)涵蓋多種類型，包括:(1)航母、驅(qū)逐艦、導(dǎo)彈快艇等水面目標(biāo);(2)潛艇、水下無人作戰(zhàn)編隊等水下目標(biāo);(3)導(dǎo)彈等高速高機動海上目標(biāo);(4)作戰(zhàn)飛機等空中目標(biāo);(5)瀕海攻擊目標(biāo);等等。這些目標(biāo)都有各自不同的雷達(dá)散射特征和運動學(xué)特征，同時，又都以復(fù)雜的海洋背景作為掩護(hù)，從而，不同程度地表現(xiàn)出低可觀測特性，增加了雷達(dá)探測的難度。因此，充分結(jié)合雷達(dá)信號資源，深入研究海上目標(biāo)特性和海洋背景特性，開發(fā)能適應(yīng)復(fù)雜海戰(zhàn)場環(huán)境的實用的雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)對于提升雷達(dá)對海探測能力具有重要意義。

1 海雜波中雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)面臨的主要難點

海上目標(biāo)回波處理面臨的復(fù)雜海洋環(huán)境、掠海飛行器機動帶來的多普勒擴(kuò)散、雷達(dá)分辨率提高帶來的目標(biāo)能量擴(kuò)展以及距離走動、隱身目標(biāo)使得雷達(dá)截面積(Radar Cross Section，RCS)下降、慢速目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤與航向航速快速精確估計、海面目標(biāo)的分類與識別等都是目前雷達(dá)對海上目標(biāo)探測過程中面臨的亟待解決的難點問題，而其中海上目標(biāo)雷達(dá)檢測技術(shù)面臨的難點概括起來主要有如下三點。

難點1:海洋環(huán)境復(fù)雜，使得海雜波特性認(rèn)知難度大

海雜波中的雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)研究首先要掌握海雜波特性，主要包括幅度特性、譜特性、非線性特性、時間空間相關(guān)特性等方面。但由于受氣象、地理等諸多環(huán)境因素的影響，海面非線性隨機變化，機理非常復(fù)雜，并且海雜波還與雷達(dá)平臺、波段、極化、擦地角、高度、分辨率等參數(shù)有關(guān)，使得海雜波特性認(rèn)知極其困難。

1)海洋水文氣象物理過程十分復(fù)雜［3］

海洋環(huán)境受臺風(fēng)等因素影響，海況復(fù)雜，氣象多變，對電磁波、水聲波具有不確定傳播及衰減作用。在近海地區(qū)，氣象狀況尤其不定，異常大氣效應(yīng)普遍存在。

2)海洋環(huán)境的復(fù)雜性使得海面模型是多個參數(shù)的非線性函數(shù)［4］

海雜波不僅取決于浪高、風(fēng)速、持續(xù)時間、海況、海表面溫度、當(dāng)?shù)貧夂颦h(huán)境以及海浪相對于雷達(dá)波束的方向，而且還取決于雷達(dá)自身的參數(shù)，諸如波段、脈寬、脈沖重復(fù)頻率、擦地角、分辨單元大小、極化方式等。

3)海洋環(huán)境的復(fù)雜性使得海雜波呈現(xiàn)非高斯、非線性和非平穩(wěn)特性［5-12］

非高斯性主要表現(xiàn)為，在小擦地角條件下，受多徑效應(yīng)、遮擋的影響，高分辨率雷達(dá)所面臨的海雜波背景嚴(yán)重偏離瑞利模型，幅度分布出現(xiàn)重拖尾現(xiàn)象。非線性特性與海表面的動態(tài)模型密切相關(guān)，而非平穩(wěn)性主要由海表面狀態(tài)的時變特性引起。這些“三非”特性使得傳統(tǒng)方法難以對海雜波進(jìn)行建模與分析。

4)海洋環(huán)境的復(fù)雜性使得在高海況或低擦地角時，海雜波出現(xiàn)海尖峰［13-15］

海浪隨風(fēng)速的增加而增高，在重力作用下，當(dāng)海浪失去平衡狀態(tài)時，出現(xiàn)浪花，從而產(chǎn)生破碎波，而破碎波的雷達(dá)反射回波即為海尖峰。此時雷達(dá)回波強度會明顯增強，類似于目標(biāo)回波，其幅度概率密度曲線表現(xiàn)出重拖尾現(xiàn)象。實驗表明，海尖峰易出現(xiàn)在高分辨、低擦地角、高海況以及HH極化方式下;海尖峰使得海雜波多普勒譜展寬，體現(xiàn)出明顯的時變和非平穩(wěn)特性。

難點2:回波信雜比低以及復(fù)雜非均勻背景，使得目標(biāo)檢測難度大

一方面，目標(biāo)具有低可觀測特性，使得回波信雜比低，增大了雷達(dá)檢測的難度。具有低可觀測特性的目標(biāo)大體可分為如下四類:(1)小尺寸目標(biāo)，從而使其回波很微弱，例如小木船、潛艇通氣管和潛望鏡等;(2)隱身目標(biāo)，RCS小，例如隱身快艇、飛機和巡航導(dǎo)彈等;(3)大目標(biāo)，但由于雷達(dá)分辨低、距離遠(yuǎn)等因素導(dǎo)致目標(biāo)單元中信雜比很低，例如超視距雷達(dá)觀測時的情況;(4)高速或高機動目標(biāo)，其在觀測時間內(nèi)會出現(xiàn)距離或多普勒走動，導(dǎo)致能量分散。

另一方面，雷達(dá)海上目標(biāo)檢測技術(shù)在實際應(yīng)用過程中面臨的背景并非三類背景(即，均勻背景、雜波邊緣背景和多目標(biāo)環(huán)境)中的任意單一類型，而是由海面、島嶼、陸地、海尖峰、其他目標(biāo)、強散射點距離旁瓣以及不同海情等形成的、涵蓋三類背景類型的復(fù)雜非均勻環(huán)境，從而使得常規(guī)CFAR檢測技術(shù)面臨兩難的參數(shù)選擇問題［16］。

難點3:檢測算法適用條件及性能驗證評估難度大

首先，需要完備的實測數(shù)據(jù)和相應(yīng)的工程化處理手段，然而海面和目標(biāo)對不同的雷達(dá)頻率、極化等參數(shù)的響應(yīng)均不一樣，很難做出全面的分析與驗證;其次，已公開的數(shù)據(jù)較少，自建實測數(shù)據(jù)庫需要雷達(dá)、海面目標(biāo)、試驗場地、采集設(shè)備、輔助器材等軟硬件建設(shè)，以及長期系統(tǒng)的觀測與積累，歷時可能數(shù)十年;最后，工程化處理需要長期系統(tǒng)的規(guī)范試驗與比對，常受地理位置、試驗水平、人員配置、組織協(xié)商、經(jīng)費等因素的制約。

2 海雜波中雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)的分類綜述

2.1 從檢測機理的角度來分

根據(jù)檢測機理的不同，可將雷達(dá)目標(biāo)檢測器分為能量檢測器［17］和特征檢測器［18-19］。

大多數(shù)雷達(dá)目標(biāo)檢測器利用的是數(shù)據(jù)的一階(幅度)或二階(功率、功率譜)統(tǒng)計特征，被稱為能量檢測器，該類檢測器的主要構(gòu)造方法是似然比檢驗。例如，“自適應(yīng)匹配濾波(Adaptive Matched Filter，AMF)”檢測器［20］，其原理框圖如圖1所示，最終與門限進(jìn)行比較的是經(jīng)過白化和相參積累處理后的回波功率。

圖1 AMF檢測器的原理框圖

特征檢測器則是將目標(biāo)檢測問題轉(zhuǎn)化為分類問題，即，判斷回波是否屬于背景所在的類。該類檢測器的形成關(guān)鍵在于提取穩(wěn)健的具有可分性的特征空間，并形成判別區(qū)域。圖2給出了特征檢測器的概念框圖。

圖2 特征檢測器的概念框圖

圖3和圖4給出了兩種特征檢測器的原理框圖及處理結(jié)果演示圖，一種是基于分形特征的檢測算法［21］。該算法通過提取分形特征(例如，分形維數(shù)、分形譜等)來反映海雜波與目標(biāo)所具有的不同的自相似特性，從而判斷回波是屬于“純海雜波”一類還是屬于“海雜波+目標(biāo)”一類。

圖3 基于分形特征的檢測算法的原理框圖及處理結(jié)果演示圖

圖4 高分辨海雜波聯(lián)合特征抑制和漂浮目標(biāo)檢測算法的原理框圖及處理結(jié)果演示圖

另一種是高分辨海雜波聯(lián)合特征抑制和漂浮目標(biāo)檢測算法［19］。該算法中的三維特征空間是指從高分辨海雜波中提取出來的相對平均幅度(Relative Average Amplitude，RAA)、相對多普勒峰高(Relative Doppler Peak Height，RPH)和幅度譜相對向量熵(Relative Vector-Entropy，RVE)這三個特征形成的特征空間;凸包判決是指采用凸包優(yōu)化算法計算出“純海雜波”與“海雜波+目標(biāo)”兩類之間的判別空間;圖4中的右兩圖從左往右表示:隨著處理時間的延長(也就是所利用的數(shù)據(jù)點越多)，兩類之間的區(qū)分度越大，檢測效果越好。

2.2 從建模的角度來分

從建模的角度來分，可分為統(tǒng)計學(xué)處理方法和非線性處理方法。統(tǒng)計學(xué)處理方法將雷達(dá)回波建模為隨機過程，在此基礎(chǔ)上研究海雜波與目標(biāo)在幅度、譜和相關(guān)性等統(tǒng)計屬性上的差異，建立相應(yīng)的模型形成檢測統(tǒng)計量。然而，隨著研究的深入，尤其是針對海雜波這類復(fù)雜背景，統(tǒng)計模型日益復(fù)雜，可操作性及物理含義下降。海面起伏是非線性的，非線性處理方法能很好地反映海雜波的非線性物理屬性。典型的非線性處理方法是分形處理方法，該類方法具有參數(shù)估計簡單便捷的特點。不過，該類方法難以形成閉式的檢測統(tǒng)計量。將海雜波分形參數(shù)估計簡單便捷的特點與成熟的統(tǒng)計處理方法相結(jié)合，提取能反映海雜波非線性物理屬性的特征，形成具有可實現(xiàn)性和實時性的檢測統(tǒng)計量，是一個很有意義的發(fā)展方向。圖5給出了一種統(tǒng)計與非線性相結(jié)合的處理方法，基于分形可變步長最小二乘算法的檢測方法［22］的原理框圖，該方法利用最小二乘擬合技術(shù)輸出的誤差作為檢測統(tǒng)計量，而其中估計的參數(shù)是Hurst指數(shù)(一種分形參數(shù))。

圖5 基于分形可變步長最小二乘算法的檢測方法的原理框圖

2.3 從積累的角度來分

包括相參積累與非相參積累、短時間積累與長時間積累條件下的雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)。目前的研究熱點包括:高速高機動目標(biāo)在跨分辨單元條件下的相參積累檢測，低可觀測目標(biāo)的長時間非相參積累檢測，等，主要是解決目標(biāo)運動跨分辨單元條件下目標(biāo)能量的積累問題。

1)目標(biāo)跨距離單元走動條件下的基于Radon-傅里葉變換的長時間相參積累檢測方法［23］

根據(jù)目標(biāo)運動參數(shù)提取距離-慢時間平面中的觀測序列，然后，通過離散傅里葉變換對該序列進(jìn)行積分，實現(xiàn)目標(biāo)能量的相參積累。通過聯(lián)合搜索參數(shù)空間中的目標(biāo)參數(shù)，解決了距離走動與相位調(diào)制的耦合問題。相比于常規(guī)動目標(biāo)檢測(Moving Target Detection，MTD)方法，基于Radon-傅里葉變換的長時間相參積累檢測方法可將相參積累時間延伸至多個距離單元。

2)目標(biāo)跨距離單元和多普勒單元走動條件下的基于Radon-分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的長時間相參積累檢測方法［24］

該方法融合了Radon-傅里葉變換和分?jǐn)?shù)階傅里葉變換二者的優(yōu)點，不僅能獲得與Radon-傅里葉變換方法同樣長的相參積累時間，而且對非平穩(wěn)信號具有良好的能量聚集性，同時能補償因目標(biāo)機動產(chǎn)生的距離和多普勒走動。

3)基于檢測前跟蹤技術(shù)的長時間非相參積累檢測［25-28］

該類方法的基本思想是:針對低信雜比條件下，單幀數(shù)據(jù)不能可靠檢測目標(biāo)的情況，在單幀不設(shè)門限或設(shè)較低門限;然后，根據(jù)目標(biāo)運動在幀間的關(guān)聯(lián)性，存儲、處理和積累多幀數(shù)據(jù);最后，與門限相比，在得到目標(biāo)航跡估計的同時，完成對目標(biāo)的判決。

該類方法解決的是目標(biāo)在長時間運動時跨距離-方位-多普勒單元條件下的非相參積累檢測問題。在多目標(biāo)條件下，文獻(xiàn)［27］提出了基于逐目標(biāo)消除的多目標(biāo)檢測前跟蹤方法，該方法針對近似直線運動的低可觀測目標(biāo)群，通過動態(tài)設(shè)定Hough參數(shù)單元的第二門限，進(jìn)而采取逐目標(biāo)消除的思想，將多目標(biāo)檢測前跟蹤問題中的多目標(biāo)航跡搜索轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)航跡的逐個搜索，有效避免了多目標(biāo)航跡之間的相互干擾。

2.4 從雷達(dá)分辨率的角度來分

隨著雷達(dá)分辨率以及硬件處理能力的逐漸提高，雷達(dá)一維距離像以及合成孔徑雷達(dá)(SAR)成像條件下的目標(biāo)檢測問題一直是雷達(dá)目標(biāo)檢測領(lǐng)域的研究熱點。

1)距離擴(kuò)展目標(biāo)的檢測［29-30］

在高距離分辨率雷達(dá)中，目標(biāo)各散射中心回波在時域上是分離的，這為實現(xiàn)各散射點回波能量的積累，提高雷達(dá)對目標(biāo)的檢測能力提供了重要前提。圖6給出了距離擴(kuò)展目標(biāo)的通用檢測框圖，主要包括自適應(yīng)門限的形成和檢測統(tǒng)計量的形成兩部分。這兩部分內(nèi)容在高距離分辨率條件下面臨如下幾方面的難點:(1)如何精確估計增多了的目標(biāo)參數(shù);(2)如何在非高斯環(huán)境下控制虛警;(3)如何適應(yīng)擴(kuò)展目標(biāo)的復(fù)雜運動模式;(4)如何提高對實際環(huán)境的適應(yīng)性和對失配情況的魯棒性;(5)研究計算復(fù)雜度較低的高效算法。

圖6 距離擴(kuò)展目標(biāo)的通用檢測框圖

2)SAR圖像中的艦船目標(biāo)檢測［31-32］

SAR圖像艦船目標(biāo)檢測主要分為直接檢測艦船本身和通過檢測艦船尾跡來確定艦船兩種途徑。前者適用于艦船相對海面背景較為明顯的情況;后者則要求艦船處于運動狀態(tài)。多波段SAR圖像融合是艦船目標(biāo)檢測技術(shù)的一個研究熱點，其融合層次包括像元級、特征級和決策級，圖7給出了多波段SAR圖像三種融合層次的流程圖。圖8利用同一區(qū)域目標(biāo)的C波段、L波段和P波段SAR圖像演示了多波段SAR圖像決策級融合檢測的處理結(jié)果。

圖7 多波段SAR圖像三種融合層次的流程圖

圖8 多波段SAR圖像決策級融合檢測的處理結(jié)果

2.5 從照射源的角度來分

包括合作照射源條件下的目標(biāo)檢測與非合作照射源條件下的目標(biāo)檢測兩類問題。大多數(shù)雷達(dá)目標(biāo)檢測都是在合作照射源條件下完成的，即雷達(dá)發(fā)射信號是已知的;然而，隨著海上電磁環(huán)境的日益復(fù)雜以及雷達(dá)自身安全形勢的日益嚴(yán)峻，非合作照射源條件下的海上目標(biāo)檢測逐漸成為了研究熱點［33］。圖9給出了合作式與非合作式雙(多)基地雷達(dá)示意圖。

挪威奧斯陸大學(xué)的Sindre Stromoy利用奧斯陸機場航管雷達(dá)作為非合作輻射源，設(shè)計了“搭車者”雙基地雷達(dá)試驗系統(tǒng)［34］，對機場的民航飛機進(jìn)行探測，并利用ADS-B民航數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證，如圖10所示。對采集的實測數(shù)據(jù)采用脈沖壓縮、非相參積累、相參距離-多普勒積累等方法進(jìn)行處理，檢測到了機場附近的多架民航飛機，檢測結(jié)果和ADS-B民航數(shù)據(jù)一致，從而證實了該類系統(tǒng)的有效性。

圖9 合作式與非合作式雙(多)基地雷達(dá)示意圖

圖10“搭車者”雙基地雷達(dá)試驗系統(tǒng)和民航飛機檢測結(jié)果

2.6 從信息源的角度來分

對于海雜波背景中的目標(biāo)檢測問題來說，獨立的信息來源越豐富，越有利于目標(biāo)檢測，其中，信息既包括關(guān)于目標(biāo)的信息，也包括關(guān)于背景的信息。因此，從信息源的角度來看，雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)包括基于單雷達(dá)的目標(biāo)檢測技術(shù)、基于多雷達(dá)信息融合的目標(biāo)檢測技術(shù)(例如，空間分集MIMO雷達(dá))、基于多種類型傳感器信息融合的目標(biāo)檢測技術(shù)、基于知識輔助(Knowledge Aid，KA)的目標(biāo)檢測技術(shù)等。

1)空間分集MIMO雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)［35-37］

空間分集MIMO雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)利用復(fù)雜目標(biāo)RCS隨視角劇烈變化的特點，通過融合多個視角的觀測數(shù)據(jù)來獲得較為穩(wěn)定的平均RCS條件下的檢測性能。

2)基于知識輔助的空時自適應(yīng)處理(Space-Time Adaptive Processing，STAP)技術(shù)［38-39］

基于知識輔助的空時自適應(yīng)處理(KA-STAP)將專家系統(tǒng)的思想推廣到多維濾波問題中，其典型的結(jié)構(gòu)示意圖如圖11所示。傳統(tǒng)STAP的核心是一種基于樣本協(xié)方差矩陣的技術(shù)，而KA-STAP研究將潛在信息資源的利用充分?jǐn)U展到全部自適應(yīng)處理過程中，提高雷達(dá)對環(huán)境的感知能力。

圖11 典型KA-STAP結(jié)構(gòu)示意圖

多傳感器相互印證的預(yù)警探測體系已成為發(fā)展趨勢，而KA的思想正好符合這個趨勢。然而，多種先驗數(shù)據(jù)與雷達(dá)觀測的同時配準(zhǔn)及誤差條件下的配準(zhǔn)問題、先驗知識的有效融合問題，都是目前基于KA的雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)需要解決的難題。文獻(xiàn)［40］提出了利用地理信息系統(tǒng)(GIS)提供的先驗信息進(jìn)行參考數(shù)據(jù)篩選，如圖12所示，盡量提取與待檢測單元相近的均勻數(shù)據(jù)，獲得的檢測效果優(yōu)于CA、GO、SO、OS 等常規(guī)CFAR 檢測器［41］。

圖12 基于GIS信息的參考數(shù)據(jù)篩選

2.7 從處理域的角度來分

包括基于單域處理的目標(biāo)檢測技術(shù)與基于多域聯(lián)合處理的目標(biāo)檢測技術(shù)，前者只利用一個域中的信息或單個特征完成目標(biāo)檢測，例如:傳統(tǒng)的CFAR技術(shù)(時域)、MTD 技術(shù)(頻域)、分?jǐn)?shù)階傅里葉域［42-44］，等;而后者則是聯(lián)合多個域或多個特征來進(jìn)行目標(biāo)檢測，例如:多維聯(lián)合相參積累技術(shù)、多維CFAR處理技術(shù)［45］、變換域中的分形檢測技術(shù)等。

1)空時頻檢測前聚焦［46］——一種多維聯(lián)合相參積累技術(shù)

該技術(shù)將目標(biāo)長時間相參積累問題轉(zhuǎn)換為參數(shù)化模型匹配問題，在對應(yīng)的參數(shù)空間中形成目標(biāo)的“多維聚焦圖像”，整合常規(guī)雷達(dá)信號處理的寬帶波束形成、脈沖壓縮和多普勒濾波等環(huán)節(jié)，完成對目標(biāo)空間和運動參數(shù)的匹配估計，克服“三跨”效應(yīng)，提高能量積累、目標(biāo)檢測、參數(shù)測量和特征提取等方面的處理性能。

2)多維聯(lián)合CFAR海雜波抑制與目標(biāo)檢測方法

目前，CFAR方法大都基于距離維幅度數(shù)據(jù)，而實際上，雷達(dá)接收機接收到的數(shù)據(jù)包括距離維、脈沖維、方位維、掃描間(幀間)、多普勒等多維度數(shù)據(jù)。通過多維數(shù)據(jù)的選擇來進(jìn)行海雜波的抑制與目標(biāo)檢測，可降低虛警，提高檢測概率。圖13分析了可供海雜波中雷達(dá)目標(biāo)技術(shù)利用的多維度信息，并給出了X波段非相參雷達(dá)綜合利用空間、角度、幀間等多維度信息進(jìn)行海雜波抑制與目標(biāo)檢測的處理結(jié)果。

圖13 多維聯(lián)合CFAR海雜波抑制與目標(biāo)檢測實例

3)變換域分形檢測技術(shù)［47］

變換域分形檢測聯(lián)合了海雜波與目標(biāo)在變換域特性和分形特性上的差異，在證明海雜波具有變換域分形特征的前提下，充分利用變換域處理帶來的信雜比改善和分形參數(shù)估計簡單便捷的特點，提取變換域譜的分形特征(如Hurst指數(shù)等)，以區(qū)分“純海雜波”單元與“海雜波+目標(biāo)”單元。圖14對比了時域分形方法與頻域分形方法的處理結(jié)果，顯然，頻域處理明顯增強了小目標(biāo)回波的分形特征。

圖14 時域分形方法與變換域分形方法檢測效果比較

2.8 從目標(biāo)特性的角度來分

包括針對常規(guī)目標(biāo)、低可觀測目標(biāo)(隱身目標(biāo))、高速高機動目標(biāo)以及慢速/漂浮目標(biāo)的檢測技術(shù)。例如:針對低可觀測目標(biāo)的檢測技術(shù)有基于長時間相參積累的檢測技術(shù)、基于長時間非相參積累的檢測技術(shù)、基于非線性處理的檢測技術(shù)、基于多域特征聯(lián)合處理的檢測技術(shù)等;針對高速高機動目標(biāo)的檢測技術(shù)有“三跨”條件下的長時間相參積累檢測技術(shù);針對慢速/漂浮目標(biāo)的檢測技術(shù)有基于非線性處理的檢測技術(shù)、基于多域特征聯(lián)合處理的檢測技術(shù)等。

2.9 從背景類型的角度來分

按統(tǒng)計特性來分，包括白噪聲/色噪聲背景下的目標(biāo)檢測問題，高斯/非高斯雜波背景下的目標(biāo)檢測問題，以及干擾下的目標(biāo)檢測問題。按背景均勻性來分，包括均勻背景、多目標(biāo)背景、雜波邊緣背景下的目標(biāo)檢測問題。

在雷達(dá)海上目標(biāo)檢測的工程實際應(yīng)用過程中，背景類型不可能是一種單一的形式，而是一種復(fù)雜非均勻的情況，這使得基于某種或某些背景類型而設(shè)計的檢測器在實際應(yīng)用中面臨性能下降的問題，因此必須研究能適應(yīng)海上復(fù)雜非均勻環(huán)境的目標(biāo)檢測技術(shù)［16］。

3 海雜波中雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢

下面主要從海雜波特性分析與建模、對海雷達(dá)信號處理技術(shù)以及雷達(dá)海上目標(biāo)檢測方法三個方面來闡述海雜波中雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢。

海雜波特性分析與建模方面的研究經(jīng)歷了從平穩(wěn)到非平穩(wěn)，從不相關(guān)到相關(guān)再到部分相關(guān)，從線性到非線性，從隨機過程到混沌、分形，從幅度擬合到物理層面解釋等多個發(fā)展階段。目前，平穩(wěn)性研究主要是分析高海況、低入射角、不同極化方式下海雜波的譜特性;相關(guān)性研究則主要是分析海雜波的時間和空間相關(guān)性;非線性分析主要是揭示實際系統(tǒng)與隨機信號中廣泛存在的自相似性和標(biāo)度不變性;而物理層面的解釋主要是揭示海雜波的形成機理，解釋時變海面隨電磁波反射的變化情況。

對海雷達(dá)信號處理技術(shù)研究從簡單到復(fù)雜，不斷延伸信號處理的維度，經(jīng)歷了從時、頻、空的單域處理，再到時頻、空時的二維處理，再到空時頻的多域處理［48］的發(fā)展歷程。

雷達(dá)海上目標(biāo)檢測技術(shù)方面，20世紀(jì)40年代提出了固定門限檢測，然而，隨著背景環(huán)境的日益復(fù)雜化，恒虛警率檢測技術(shù)才能滿足雷達(dá)對虛警率控制的要求，并逐漸應(yīng)用到雷達(dá)裝備中。20世紀(jì)50年代出現(xiàn)了以短時傅里葉變換為代表的變換域檢測方法，后續(xù)又在壓縮感知和稀疏表示的基礎(chǔ)上發(fā)展到表示域處理技術(shù)。20世紀(jì)90年代，以分形和混沌為代表的非線性科學(xué)逐步應(yīng)用到對海雷達(dá)目標(biāo)檢測中，并成為一個十分活躍和重要的分支。進(jìn)入21世紀(jì)，出現(xiàn)了許多新的研究方向，如多傳感器融合檢測以及智能信號處理方法等，并逐漸走向工程應(yīng)用。

總的來說，雷達(dá)對海探測技術(shù)的發(fā)展趨勢可從兩個方面進(jìn)行概括:一方面是多維度信息的融合利用。融合利用多維度信息，可對回波信號進(jìn)行更精細(xì)化描述，改善檢測、估計、識別、評估和決策的性能。這些信息包括目標(biāo)信息、背景信息以及雷達(dá)信號資源三部分。目標(biāo)信息是指目標(biāo)的RCS起伏特性、相關(guān)特性、運動學(xué)特性、變換域特征、非線性特征、微多普勒特征［49-50］等;背景信息是指背景的電磁散射特性、統(tǒng)計分布特性、相關(guān)特性、變換域譜特性、非線性特性等;雷達(dá)信號資源是指雷達(dá)發(fā)射信號本身所具有的空域信息(陣元間、雷達(dá)間)、時域信息(脈間、幀間)、譜信息、波形信息(波形形式)、極化信息、頻率信息、波段信息等。另一方面是多手段融合處理提高檢測性能。融合多種處理手段，有利于充分利用各層次信息，改善檢測、估計、識別、評估和決策的性能。多處理手段的融合包括:(1)相參積累與非相參積累相結(jié)合，例如:短時間相參+長時間非相參等;(2)低分辨與高分辨相結(jié)合，例如:低分辨搜索+高分辨確認(rèn)等;(3)自適應(yīng)處理與知識輔助相結(jié)合，以便于融合多源信息;(4)統(tǒng)計處理與非線性處理相結(jié)合，以便于確定非線性特征的判別區(qū)域;(5)檢測問題與分類問題相結(jié)合，將檢測問題轉(zhuǎn)化為二元分類問題，以適應(yīng)非加性背景的情況。

4 結(jié)束語

海戰(zhàn)場環(huán)境中的雷達(dá)目標(biāo)檢測問題是一個探索性強、難度大而又具有強烈背景需求的研究領(lǐng)域，當(dāng)前該領(lǐng)域的研究已進(jìn)入一個不斷深化理論與實踐的結(jié)合，深化現(xiàn)實與未來的聯(lián)系，從而實現(xiàn)螺旋式科學(xué)推進(jìn)的發(fā)展階段。只有建立新的理念，在理論上有所突破，技術(shù)上有所發(fā)展，手段上有所創(chuàng)新，才能進(jìn)一步推動海戰(zhàn)場環(huán)境中的雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)的大發(fā)展!

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