基于距离单元筛选的扩展目标检测新方法

高斯白噪声背景下,采用滑窗能量积累检测器进行扩展目标检测存在陷落损失问题.对此,提出了基于距离单元筛选的扩展目标检测方法.采用参与能量积累的距离单元所具有的等效信噪比最大化作为距离单元筛选准则,并对筛选出来的距离单元进行能量积累检测.通过距离单元筛选减少滑窗能量积累检测中参与积累的背景噪声单元数量来改善检测性能.最后,通过仿真实验验证了距离单元筛选性能以及基于距离单元筛选的扩展目标检测方法的检测性能.实验结果表明,对于散射中心稀疏分布的扩展目标,该方法能够有效改善距离像滑窗能量积累检测的检测性能.     

距离像先验引导的扩展目标检测方法

扩展目标检测通常采用距离像能量积累检测的方法,由于距离像信息掌握不完备,陷落损失会降低检测性能。本文提出一种距离像先验引导的扩展目标检测方法,通过利用距离像包络模先验,对信号进行积累以提升检测性能。该方法考虑了复距离像与复高斯白噪声的相干叠加与相位预测不准的因素,采用将观测数据取模的检测模型,基于似然比检测（Likelihood Ratio Test,LRT）理论推导了低信噪比下的特征平方匹配检测器。该检测器将目标复距离像的包络模与观测数据的包络模进行平方匹配,并通过门限判决来判断目标是否存在。包络模先验的获取是通过从ISAR图像提取二维散射中心,向对应姿态角下的雷达视线方向进行投影,来获得目标近似的一维散射中心模型,再由该模型进一步生成目标距离像的包络模先验。同时,本文从理论与实验两方面分析了能量检测器和特征平方匹配检测器之间的关系,通过散射中心模型重构与暗室测量的方法获取数据进行了实验验证。实验结果表明：在低信噪比下,距离像先验引导的特征平方匹配检测器能有效提升目标的检测性能,并且对先验模型失配的情况具有良好的适应性。     

基于视频积累的距离扩展目标检测

正确提取目标强散射中心,并对强散射中心的能量进行有效的积累,是高分辨率雷达距离扩展目标检测的关键.本文先根据最大信噪比原则估计出目标窗口,然后在此窗口中利用门限检测方法提取目标强散射中心,最后利用广义似然比方法推导了自适应单扫频周期径向积检测器.仿真结果表明比文献[1]提出的SSD-GLRT检测器的性能有较大的改善.     

距离扩展目标极化检测的比较研究

针对非起伏目标和瑞利起伏目标的单脉冲检测问题,建立了距离扩展目标的极化检测模型,导出了相应的极化检测器及其检测性能的解析表达式。在此基础上研究了雷达带宽、目标回波极化和目标径向尺度估计误差对检测性能的影响,并将本文的检测算法与二进制积累极化检测算法进行了比较研究。主要结论有:在特定的信噪比条件下,存在最佳带宽使得瑞利目标检测概率最大;窄带条件下确定极化和随机极化目标的检测性能差异较为显著,大带宽条件下二者检测性能相差约13dB;相对于过高估计目标径向尺度的情况,瑞利目标检测性能对目标径向尺度的过低估计更为敏感;二进制积累检测性能一般不及径向积累检测,但其性能差异较小。      

一种基于散射中心密度的距离扩展目标检测方法

针对高分辨率雷达距离扩展目标的M/N检测器在目标空域散射中心密度较为稀疏时检测性能下降的问题,提出了一种基于散射中心密度的M/N(BSD.M/N)检测器.首先,推导出了检测器的平均虚警概率和检测概率表达式.其次,通过分析不同散射中心密度以及不同信杂比条件下检测器的检测性能与第二门限M取值的关系,给出了最佳M值的近似计算表达式.最后,仿真试验表明,这种检测器在散射中心稀疏情况下,检测性能要明显优于普通M/N检测器.     

一种距离扩展目标的稳健检测算法

针对距离扩展目标稀疏分布的一般情况,提出了一种改进的基于有序统计的广义似然比检测的稳健算法。该算法采用“或规则”,对各种有效距离单元数量假设条件下得出的OS-GLRT检测算法的判决结果进行融合,从而克服了OS-GLRT检测算法对有效距离单元数量估计值比较敏感的问题。所得到的修正OS-GLRT检测算法无需估计有效距离单元数量。通过理论分析证明了恒虚警率性。通过Monte Carlo仿真进行性能分析,说明修正OS-GLRT检测算法的有效性和鲁棒性。由于修正OS-GLRT检测算法无需事先估计有效距离单元的数量,因此便于实际操作。      

线性相关距离扩展目标检测性能分析

随着雷达距离分辨率的不断提高,目标回波信号由占据一个距离单元的点目标会分裂为占据多个相邻距离单元的距离扩展目标,目标在不同距离单元之间的相关性是不应该被忽略的。本文研究了目标的空间相关性对距离扩展目标的自适应匹配滤波(AMF)检测器检测性能的影响。研究结果表明,如果背景的协方差矩阵结构Rc和目标的模式矩阵H可以写成对角阵的形式,那么对距离扩展目标的检测可以看作是在目标所占据的各个距离单元内分别独立完成,最后进行累加;距离扩展目标所占的单元数目L对信噪比有着重要的影响,对L的不准确估计会使输出信噪比降低;距离扩展目标占据的距离单元完全相关情况下,距离扩展目标的检测就退化为点目标检测。      

基于ACCF-LVD-KT的距离扩展目标运动参数估计与HRRP重构方法

越来越多的空天威胁目标兼具低可观测性和高机动性,因此从低信噪比的距离扩展目标回波中重构高分辨距离像(HRRP)面临很高的技术挑战。文中提出了一种基于相邻互相关-吕分布-Keystone变换的长时间相参积累方法,能够实现变加速运动距离扩展目标的运动参数估计和HRRP重构。首先,利用相邻互相关函数与吕分布实现机动参数估计;然后,根据机动参数估计值进行相位补偿,并联合Keystone变换校正距离徙动;最后,进行相参积累并实现HRRP重构。仿真实验和实测数据处理结果表明：该方法能够实现运动参数估计与HRRP稳健重构。此外,该方法避免了高维参数搜索,计算效率高,具有良好的工程应用前景。     

采用扩展MRF的红外目标自适应检测方法

针对天基红外监视系统中不同形状目标的联合检测问题,提出基于扩展马尔可夫随机场的自适应目标检测算法。首先分析了天基红外监视系统中的目标特性,在此基础上以典型目标形状为模板,构建了扩展的马尔可夫随机场邻域系统;其次构建了新的马尔可夫势函数,并利用红外图像中背景与目标之间的马尔可夫势差异,将复杂背景中不同形状目标联合检测问题转换为马尔可夫势差异的判别问题,有效解决了马尔可夫随机场理论框架下混合形状目标检测问题。仿真试验结果表明,所提出的算法能够根据目标形状的变化自适应地检测各类目标,并可在不同图像信杂比条件下进行目标检测处理,具有较强的鲁棒性。     

K分布杂波中距离扩展目标的Wald检测

将距离扩展目标建模为子空间信号,用球不变模型模拟K分布杂波,提出了广义Wald检测算法。该算法是对待检测距离单元进行非相参积累,对杂波的纹理分量而言具有CFAR特性。首先对各个待检测距离单元分别检测,其输出的统计量是“白化”后的信号向信号子空间投影的能量和其向与信号子空间正交的噪声子空间投影的能量的比值来计算的,然后将各个待检测距离单元输出的统计量进行累加,形成最终的检验统计量。为了验证其有效性,通过Monte Carlo仿真了该算法的检测性能,并与文献［5］提出的自适应Wald检测器进行比较。      

复合高斯杂波下距离扩展目标的OM-GLRT

广义似然比检测(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)是解决复合高斯杂波下距离扩展目标检测问题的一种有效方法,而当目标速度未知时,对于毫米波等高频雷达而言,速度估计误差将造成方向矢量(steering vector)失配,从而导致GLRT性能的严重下降.此时,如何设计最佳的GLRT检测器就成为一个优化问题.本文在分析方向矢量失配对GL-RT影响的基础上提出了一种最优匹配GLRT(Optimum Matched GLRT,OM-GLRT)方法.仿真结果表明,OM-GLRT能有效地实现对速度未知目标的检测.     

An Improved Wavelet Denoising Algorithm for Wideband Radar Targets Detection

A novel denoising technique based on wavelet transform modulus maxima (WTMM) is proposed for processing wideband radar spread targets detection signal in a clutter environment. Combined with the improved adaptive Bayes–Shrink threshold and Lipschitz exponents, we propose the path pruned approach at each scale terms as full-scale to split the signal. The estimation of WTMM over each scale has been optimized, thus, the signal and the noise can be split effectively. Additionally, to improve the computational efficiency, a fast method based on a piecewise polynomial interpolation algorithm is applied for the split signal reconstruction. Statistical results are quite promising and perform better than the conventional denoising algorithms: compared with the classical WTMM algorithm, the improved WTMM full-scale denoising algorithm not only increases the signal-to-noise (SNR) ratio by over 10 % but also reduces the processing time by 88 % and reduces the root-mean-square-error (RMSE) by over 35 %. More generally, the proposed algorithm has better performance than that of several typical algorithms in its denoising quality and singularity detection.     

一种改进的自适应多目标SHT检测方法

在实际的雷达检测环境中,杂波、热噪声等产生的干扰功率通常是未知的.为此,Gini F提出了一种估计干扰功率的方法,并给出一种自适应序贯假设检验方法检测位于同一距离-方位分辨单元内的多个目标.不过,所提估计方法存在门限很难确定的问题.针对该问题,本文提出了一种新的估计干扰功率的方法,并推导出相关门限的理论值.在新估计方法基础上,给出了一种改进的自适应多目标SHT检测方法.仿真证实,改进后的自适应SHT方法具有更好的检测概率.     

一种改进的基于时域的红外弱小目标检测算法

提出了一种基于时域的红外弱小目标检测算法.该方法根据目标与背景的时域特性,建立了不同像素类型的时域模型.首先,对不同像素模型的时域方差进行分析,滤除掉天空背景以及云内部的像素;然后,根据时域剖面线偏离其包络线的程度不同,对弱小目标进行检测.理论分析和实验结果表明文中算法对于低信噪比条件下的弱小目标检测,具有很好的检测性能.     

基于图像处理的海面动目标DP 相参检测方法

海面动目标检测是对海搜索雷达的一种重要工作模式,由于受海杂波影响,采用常规的非相参处理检测动目标时效果不佳。文中提出了一种基于图像处理的低重复频率DP 相参检测动目标的方法。该方法利用图像分割提取技术,针对二维频谱图运用sobel 算子提取边界,将杂波区和清晰区精确分开,提高了海面动目标的检测能力,并通过实测数据证明了该方法有效性和可实现性。     

红外系统作用距离的实验测试方法

阐述了通过实验测试计算红外系统最低可探测信噪比来计算其作用距离的方法,计算了实验所用红外源在2～5．5pm波段内的红外辐射强度,以及水平路程上2～5．5μm红外波段大气光谱透射比,给出了实验测试的意义。     

基于改进DPA的空间小目标检测算法

针对以往动态规划算法（Dynamic Programming Algorithm, DPA）单点能量累积效率低、不能有效检测中途入场目标的问题,从三方面对DPA改进并应用于空间小目标检测。第一,对递归方程进行修改,利用多点累积方法克服工程应用中人为增加光学散焦导致目标信息丢失的问题;第二,将各个速度平面分别计算修改为速度更新,减少计算量;第三,增加对入场目标的特殊处理,克服不能有效检测中途入场目标的问题。利用实摄序列图像对比实验,证明改进的有效性。     

一种基于顺序统计量的距离扩展目标检测器

该文提出一种高斯白噪声中的距离扩展目标检测器。实际目标的宽带雷达回波能量往往集中于若干距离单元中,基于这一事实,对检测窗内的回波数据按能量降序进行排列,然后顺序进行能量积累和检测,直到做出判决为止。文中详细推导了检测器的虚警概率,给出了设置检测门限的方法。最后通过Monte Carlo实验,利用两类特殊能量分布方式的距离像和一个实际目标的实测距离像,对比分析了该文提出的基于顺序统计量的距离扩展目标检测器相对于能量积累检测器的性能。对于回波能量集中于少数距离单元的距离像,该文提出的检测器比能量检测器具有更好的检测性能。     

基于距离闪烁效应的不可分辨多目标存在性检测

在弹道导弹防御中,空间不可分辨多目标对地基防御雷达的跟踪、识别和制导均构成了严重威胁,雷达必须采取特殊手段来对其进行处理,而对其存在性的获知则是其他所有处理的前提和基础.本文通过所建立的采样比率模型对多目标的距离闪烁效应进行了理论分析,并从回波频谱畸变的角度解释了其物理本质.在此基础上,以距离闪烁效应引起的额外测距误差为依据,采用广义似然比检测法对不可分辨多目标的存在进行检测.最后,蒙特卡洛仿真结果验证了本文算法的有效性和可行性.