基于ANMF和非线性映射距离扩展目标检测

针对距离扩展目标的检测问题,提出一种自适应归一化匹配滤波（ANMF）、非线性映射和高阶互相关积累（HOCC）相结合的目标检测方法。首先将距离像按慢时间进行脉冲维划分,得到若干脉冲子区间,再对每个脉冲子区间进行自适应归一化匹配滤波,然后利用非线性函数对滤波的输出进行非线性映射处理,最后将非线性映射的输出进行高阶互相关积累,从而获得检测统计量。仿真实验结果表明,在检测概率为80％时,所述方法比传统 ANMF 方法所需的信杂比低1 dB 左右,性能较为优越。     

基于频域多通道图特征感知的海面小目标检测

海洋物理环境和电磁环境日趋复杂,海杂波背景下的微弱慢速小目标检测始终是一个研究难点和重点。海面小目标的雷达散射截面积小、回波能量低,传统基于能量的检测方法存在性能瓶颈。基于特征的检测方法聚焦于提取纯杂波和目标回波的差异性特征来实现目标检测,且有效提升了检测性能。该文利用回波数据间频域中幅度的关联性,将图论的方法引入到特征检测中。首先将实测数据进行块白化处理,对海杂波进行一定的抑制,然后在频域提取各多普勒通道下的数据,借助图的处理方法,构建所提取数据的距离邻接矩阵,再转换为拉普拉斯矩阵。该方法计算不同时间序列下拉普拉斯矩阵的最大特征值,并将其与刻画频域能量信息的相对多普勒峰高进行融合,得到新的检验统计量来区分纯杂波和含有目标的回波。通过全相参的X波段(IPIX)实测数据验证,该文所提方法的检测性能更为优越。     

海杂波中基于可控虚警K近邻的海面小目标检测

由于高分辨海杂波具有复杂的特性以及海面小目标具有多样性,没有精确的简单统计模型可以较好地描述海杂波和目标回波时间序列,这导致目标检测遇到了很多阻碍。为了区分海杂波和目标回波,分别提取它们的特征将检测问题转化为特征空间中的分类问题是一种有效的方法。基于特征的检测可以归结为在特征空间中的一种2元假设检验问题,但是其有两个问题需要解决:一是目标回波数据远少于杂波数据;二是虚警概率不可控。为了解决第1个问题,一种典型小目标的仿真回波产生器被用于产生充足的典型目标回波数据,以辅佐后续检测器的设计。K近邻(K-NN)是一种简单有效的分类方法,但是因为无法精确地控制虚警率而不能直接在目标检测中使用。该文提出一种基于改进K-NN的海面小目标检测方法,可以很好地实现可控虚警。经IPIX雷达数据集验证,所提出的方法在观测时间分别为0.512 s和1.024 s时获得了85.1%和89.2%的检测概率,相比现有的检测器获得了7%和5%的提升,具有良好的检测效果和稳定性。      

基于FRFT的非线性调频信号检测

基于分数阶傅里叶变换提供了信号从时域到频域平滑变化的特点,将分数阶傅里叶变换应用到非线性调频信号的估计和检测中,对非线性调频信号进行分段线性逼近。利用逼近后信号的Wigner—Ville时频分布以及原信号的时频分布的掩模结果进行能量累积,将积累结果作为检测统计量。在本算法中,以时频联合分析的角度,提出了基于时频域能量积累的信号检测器。最后将本方法和传统的非相干能量积累方法作比较,提出的算法获得了较好的检测性能。     

基于知识的海杂波背景下距离扩展目标检测

该文针对在辅助数据有限的情况下自适应检测器出现检测性能损失,提出基于杂波的先验知识分布的距离扩展目标自适应检测算法。复合高斯杂波的纹理和散斑的协方差矩阵分别被建模为服从逆伽玛分布的随机变量和逆复Wishart分布的随机矩阵。利用先验知识推导了纹理分量的最大后验估计,并结合广义似然比检验设计了不依赖辅助数据的距离扩展目标自适应检测器。仿真结果表明,提出的检测器在参数失配条件下具有好的鲁棒性,而且在辅助数据有限情况下检测性能优于传统的广义似然比检测器的检测性能。     

逆伽马纹理复合高斯杂波参数的贝叶斯估计方法

复合高斯杂波(CGC)在拟合高分辨力、低掠射角海杂波中已得到广泛应用,带有逆伽马纹理的CGC的强度分布为广义帕累托(GP)分布。在实际雷达工作场景中,由于观测区域内海杂波的非平稳非均匀特性,导致独立同分布杂波样本的获取十分困难。提出一种广义帕累托分布参数的贝叶斯估计方法,通过在线更新数据的先验信息,获取小样本情形下GP分布参数。仿真实验证明,该方法能够在样本数量较小的情况下,对GP数据实现较为精确的参数估计。     

基于四极化通道融合的海面漂浮微弱目标特征检测

海杂波背景下的微弱漂浮目标检测是雷达目标检测的热点和难点问题。由于海杂波背景下的微弱漂浮目标的回波能量低和多普勒频率通常位于主杂波区,传统的自适应类相参积累检测方法无法有效检测该类目标。基于特征类的目标检测方法是解决海面漂浮目标检测问题的有效途径。本文首先分别提取四个极化通道的三种时域和频域特征（相对平均振幅、相对多普勒峰高和向量熵）,然后在极化通道维度上进行融合,获得四极化通道融合特征。最后,在三维特征空间中使用快速凸包学习算法来确定海杂波的判决区域,从而完成检测。实测海杂波数据实验验证了新方法的有效性,并表明其具有优良的检测性能。      

一种利用距离脉冲二维局部特性的距离扩展目标的检测方法

针对传统的二进制积累检测器阈值设置的不足,提出基于距离维和脉冲维二维局部模糊阈值函数来获取精炼脉冲距离二维图像从而进行积累检测的新算法.该算法将单脉冲距离维的距离扩展目标检测问题推广为多脉冲距离脉冲二维图像的目标检测问题,并积累精炼图像的能量作为检测统计量从而实现目标检测.新方法不需要关于目标的强散射点密度信息,并且易于实现恒虚警检测.实验结果表明本文方法超越了传统的能量积累检测方法、基于散射点分布密度的广义似然比检测方法以及顺序统计检测方法.     

基于标签传播算法的海面漂浮小目标检测方法

在高分辨体制下海杂波与海面小目标具有复杂的特性,特别是对于雷达散射截面积较小的海面漂浮目标,传统的检测方法性能不佳。为了突破临界信杂比情况下的检测性能,可以提取雷达回波的一种或者多种特征,从而进行特征检测,该方法是实现临界信杂比情况下有效检测的重要途经。目前,在3维及以下的特征空间中可以使用凸包学习算法计算判决区域并有效地控制虚警概率,但是在3维以上的特征空间中凸包学习算法计算复杂度提高,难以进行检测。针对这个问题,该文提出一种基于标签传播算法的海面小目标检测方法,它突破了凸包学习算法的维数限制和决策域必须为凸集的形状限制,能够在高维特征空间进行检测并有效地控制虚警。经过实测数据集验证,基于标签传播算法的海面小目标检测方法在0.512 s和1.024 s的观测时间内分别获得了88.4%和92.0%的检测概率,相比于基于K近邻(KNN)的检测器有了3.3%和2.8%的检测概率提升。     

海杂波背景下雷达目标特征检测方法的现状与展望

海杂波背景下的雷达目标检测对民用和军事都有着重要的意义。随着海面目标的小型化和隐身化,海面慢速、漂浮小目标已经成为了雷达警戒的重点对象。关于此类小目标的检测一直以来都是海杂波背景下目标检测中的难题。通常,漂浮小目标的雷达散射横截面积(RCS)微弱,并且运动速度慢,常常在时域和频域均存在“超杂波检测”的困难。传统目标检测方法对漂浮小目标的检测存在明显的性能瓶颈。对于海面漂浮小目标的检测,采用高多普勒和高距离分辨体制(“双高”体制)是从雷达体制上解决这个问题的有效途径。在双高体制下,雷达接收的目标回波提供了更多的可用信息。然而,如何将这些更加精细化的信息转化为探测性能的提升,一直以来都是雷达届关注的难点,相关科研成果也一直在不断地推陈出新。近些年,在双高雷达体制下,学者们提出了多种基于特征的目标检测方法,作为对海智能检测的人工特征工程阶段,这些方法缓解了仅依靠能量信息较难检测小目标的困难局面,极大程度地改善了对漂浮小目标的检测性能。为了更好地让相关雷达从业者了解该领域这些年的发展和未来的趋势,该文首先总结了对海检测的难点和常用的目标检测方法,然后分析了特征检测的原理和通用框架以及国内外几种典型的基于特征的检测方法,最后对特征检测方法发展趋势进行了展望。