海杂波频谱的分形特性及其在CFAR目标检测中的应用

本文探讨了海洋杂波在频域中的分形特性及其在常假警率（Constant False Alarm Rate, CFAR）目标检测中的应用。首先，研究者以分数布朗运动（Fractional Brownian Motion, FBM）为例，理论证明当FBM的时间序列具有分形特性时，其谱密度呈现分形特征。这个理论基础为将分形理论应用于海杂波频率谱分析提供了可能。 分形特性是自然界中一种普遍存在的复杂现象，它描述的是信号或数据在不同尺度下的自相似性。在海洋杂波背景下，这种特性体现在其功率谱的分布呈现出不规则、非平稳的特性，即在不同频率区间表现出非线性的尺度不变性。通过分析FBM，研究人员揭示了这种分形行为如何影响海洋杂波的统计特性，这对于理解海洋环境中的信号传播和抑制背景噪声至关重要。 接着，文章通过实际操作，利用X-和S-波段雷达数据对真实海杂波频率谱的分形特性进行了验证。这些数据来源于实际海洋环境，经过处理后，作者展示了如何利用分形理论分析这些数据，以识别和区分目标信号与杂波之间的差异。通过计算和比较不同尺度下的统计属性，如Hurst指数等分形参数，可以有效地提高目标检测的精度和可靠性，同时保持在设定的假警率水平。 总结来说，本研究不仅深化了对海洋杂波频域分形特性的理解，还提出了一种实用的方法来利用这一特性改进CFAR目标检测技术。这在现代雷达系统中，尤其是在复杂的海洋环境中，对于提高目标检测的性能和抗干扰能力具有重要意义。未来的研究可能进一步探索更精确的分形模型和算法，以适应不断变化的海洋环境和更高级别的目标检测需求。