基于TBD技术的高频雷达舰船目标检测

针对强海杂波背景下高频雷达的舰船目标检测问题,提出了基于检测前跟踪(TBD, track before detect)技术的检测方法.该方法先在多普勒域对回波数据进行杂波抑制和低门限CFAR(constant false alarm rate)预处理以降低虚警率和计算复杂度,再采用动态规划TBD算法进行检测和跟踪以提高检测性能.蒙特卡洛仿真结果和回波数据验证表明该方法可提高对一阶海杂波附近舰船目标的检测能力,工程实用性强.     

云杂波背景图像序列中小目标检测算法研究

云杂波背景图像序列中运动小目标的实时检测算法,是红外精确制导系统中的关键算法之一。首先对云杂波背景图像像素进行分类分析,研究了两种最大顺序滤波器和利用序列图像中像素时域剖面检测小目标的自适应方差滤波器算法,继而提出了一种适合云杂波背景的小目标检测算法。使用此算法对两组真实图像序列中运动小目标进行检测,根据对检测结果的分析,指出此算法可有效地完成检测任务,并且具有运算简单、存储量小、可并行实现、实时性好等特点。最后提出了后续工作的方向。     

基于速度模板匹配的扫描间杂波抑制方法

针对雷达杂波中单帧检测虚警概率高的问题,提出了基于速匹配的扫描间积累杂波抑制方法。该方法首先根据场景中目构造不同速度和加速度的运动模板,覆盖所有可能的目标运动。用不同的模板去匹配场景中的运动目标,实现目标的二元积累决,积累过程中根据多普勒信息对CFAR点迹进行辅助判决,进一步除雷达杂波虚警对扫描间积累性能的影响。最后,通过实测海杂验证所提方法的有效性。针对雷达杂波中单帧检测虚警概率高的问题,提出了基于速度模板匹配的扫描间积累杂波抑制方法。该方法首先根据场景中目标运动特征构造不同速度和加速度的运动模板,覆盖所有可能的目标运动轨迹。利用不同的模板去匹配场景中的运动目标,实现目标的二元积累和检测判决,积累过程中根据多普勒信息对CFAR点迹进行辅助判决,进一步剔除雷达杂波虚警对扫描间积累性能的影响。最后,通过实测海杂波数据验证所提方法的有效性。     

一种基于红外图像的小目标跟踪置前检测算法

为在低信噪比、强杂波的环境下提取目标，人们提出了跟踪置前检测(TbD)的小目标检测方法。讨论了红外图像杂波剔除和用最优非线性滤波器跟踪置前检测的算法，给出了算法模型和基本步骤，利用这种算法可有效地进行杂波抑制和对小目标跟踪置前检测。     

气象雷达抑制机场宽带杂波方法研究

针对机场区域内气象雷达回波信号中,直升机、螺旋桨飞机等旋转目标产生的杂波难以抑制的问题,文中提出了一种基于快时间维恒虚警处理雷达回波数据的方法。首先,分析了旋转目标产生的杂波和气象雷达回波信号的时频特性;然后,对雷达回波数据进行快慢时间维展开,并对快时间维进行恒虚警率处理,剔除杂波脉冲峰值,得到距离-多普勒域;最后,将距离-多普勒域数据中丢失的部分进行插值计算,比较抑制效果。仿真结果表明:该方法能较好地抑制旋转目标产生的宽带杂波。     

车载前视GPSAR序列图像浅埋目标检测新方法

由于浅埋小目标的雷达截面较小、埋设环境复杂,导致单帧检测结果中存在大量虚警,该文提出一种预筛选-交替后向跟踪-多帧确认目标检测方法。首先利用CFAR检测、形态滤波和聚类分析对图像进行预筛选;然后利用当前距离多视图像对应的聚类中心标记待跟踪的潜在目标,采用点跟踪搜索和块相关检测相结合的交替后向跟踪获得潜在目标轨迹;最后计算潜在目标轨迹的加权历史置信度,进行目标确认,剔除自然杂波。实测数据处理结果表明:该方法可快速、稳健地实现目标检测,明显减少虚警。     

基于图像域检测的SAR杂波干扰评估

杂波干扰在时域、频域及多普勒域与雷达回波信号具有相似特征,其特点是在SAR成像后形成局部类似杂波的输出效果.为了定量评估干扰效果,图像域采用双参数恒虚警检测方法,通过比较杂波干扰和高斯白噪声干扰对检测性能的影响,验证了杂波干扰优于白噪声干扰的效果以及基于图像域检测方法对干扰效果评估的有效性.     

基于高阶统计判据的红外弱小运动目标检测

针对红外预警与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题，在分析红外灰度图像的非平稳高斯特性的基础上，提出了一种基于高阶统计判据的检测算法。先用一个空域的白化去均值滤波器进行空间背景抑制，为下一步时域高阶统计判据建立一个不相关的高斯背景，根据三阶以上的高阶累积量对于高斯随机过程“盲”的原理，用高阶累积量作二元统计判据检测红外图像背景中的运动弱小目标。算法全面考虑了红外灰度图像和目标在时域与空域方面的特性,大大增强了目标信噪比。通过实际获取的大地背景目标红外数据检测表明,此算法能有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,虚警率少,抗噪声干扰能力强。算法易于硬件实现,能够有效地应用于红外搜索与跟踪系统的实时目标检测中。     

基于冗余小波变换的高频地波雷达目标检测算法

为了从高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar, HFSWR)信号生成的复杂距离多普勒(Range Doppler, RD)图像中准确提取运动点目标, 提出了一种基于冗余小波变换(Redundant Discrete Wavelet Transformation, RDWT)的RD图像点目标检测算法.该算法根据点目标与海杂波、电离层杂波等特征的差异, 首先在距离方向进行自适应RDWT以去除海杂波和地杂波, 并在多普勒方向进行自适应RDWT以去除电离层杂波; 然后利用图像形态学运算对背景噪声进行了抑制; 最后进行阈值自适应分割以得到点目标.实验结果表明:该算法能有效抑制RD图像中的海杂波、电离层杂波和背景噪声, 能从复杂的RD图像中实现点目标的有效检测, 其检测性能优于改进的恒虚警率(Constant False Alarm Rate, CFAR)算法.     

星载多通道高分辨率宽测绘带SAR系统运动目标检测方法

该文针对星载多通道高分辨率宽测绘带合成孔径雷达系统,提出一种新的运动目标检测方法。该方法首先利用波束形成方法进行杂波抑制,然后对运动目标的斜距历程进行拟合得到运动目标的运动方向。接着对杂波抑制后的数据进行聚焦处理,得到模糊的运动目标图像,并利用恒虚警检测技术检测得到所有的模糊运动目标。最后根据模糊图像的空间关系和估计出的运动方向检测出真实目标。星载仿真数据验证了该方法的有效性。     

基于特征的海面低速小目标检测工程算法

为了提高海面雷达对海漂浮小目标检测能力,提出了一种基于目标时频特征的检测算法。首先,验证了从接收的时间序列中提取的相对多普勒峰高、相对多普勒偏移、相对多普勒熵等特征在时间维度上可以有效地区分海杂波和小目标;其次,构造了特征检测器,给定虚警概率下的判决区域由凸包算法确定;最后,根据实测数据对算法进行了检验。结果表明：当虚警概率为0.01时,采用双特征检测器可在512个脉冲下完全区分海杂波和实测小目标,双特征检测算法优于传统动目标检测算法。     

基于时频域深度网络的海面小目标特征检测

为了提升海杂波背景下小目标探测性能,本文提出一种基于时频域深度网络的特征检测方法。首先,将观测向量转换为归一化时频图（Normalized Time-Frequency Graph, NTFG）,实现海杂波抑制。在时频域,建立海杂波、含正多普勒偏移目标回波、含负多普勒偏移目标回波的三分类问题,精细化目标落在主杂波带内外的不同特性。其次,引入Inception-ResNet V2深度网络作为特征提取器,自主学习不同类别在NTFG上的深层差异性,并将差异性浓缩为一个2D特征向量。然后,在2D特征空间中,设计具有引导的三次样条曲线,获得虚警可控的判决区域,实现异常检测。最后,IPIX实测数据验证了所提算法的性能优势,能深入挖掘时频域的特性。     

Track Initiation for Dim Small Moving Infrared Target Based on Spatial-Temporal Hypothesis Testing

Track initiation for dim small moving target particularly in a heavy clutter environment is a theoretical and technological challenge for diverse tracking systems. The different spatial-temporal characteristics presenting in sequence scans are utilized to recognize target and initialize track in this paper. In spatial domain, the small target mapped in the image is a uniform gray spot other than pixel-sized object with high congregated degree, whereas, the false alarm is independent, irrelative and lower congregated degree. In temporal domain, the target’s trajectory projected on image sequence is continuous for the continuity of target motion and will appear in the neighborhood at consecutive instants with the maximum probability, on the contrary, the false alarm is disorderly, and occurs in the neighborhood at consecutive instants is impossible. Based on the spatial-temporal characteristics mentioned above, a track initiation algorithm for dim small moving target based on spatial-temporal hypothesis testing, which consists of neighborhood clustering and trajectory continuity, is derived and analyzed in detail. The theory analysis and experimental results show that this method could effectively initialize the track for dim small moving target in heavy clutter environment.     

一种航迹恒虚警的目标检测跟踪一体化算法

对于传统雷达系统,目标检测和目标跟踪通常被看作是两个独立的过程。然而,在跟踪阶段,可以获得目标位置信息(跟踪信息),将该信息反馈至目标检测器将有助于提升检测性能。为此,该文提出一种航迹恒虚警的目标检测跟踪一体化算法。首先根据目标跟踪信息和目标运动模型,建立预测波门;然后按照给定的航迹虚警概率,计算帧虚警概率,即预测波门内至少出现一个虚警的概率;最终根据帧虚警概率调整预测波门内的检测门限,完成目标检测过程。仿真实验表明,该算法可以大大提高目标检测概率,推远目标跟踪距离,同时也可以保证目标突然消失时航迹能够以较高的概率结束。     

Clutter Suppression Method Based on Spatiotemporal Anisotropic Diffusion for Moving Point Target Detection in IR Image Sequence

This paper deals with the problem of moving point target detection against cluttered background in infrared image sequence. In this area, clutter suppression is a critical issue because of high false alarm rate caused by complicated clutter. Here the three-dimensional spatiotemporal anisotropic diffusion model, in which inter-frame diffusion takes place as well as intra-frame diffusion, is investigated and a moving point target detection method based on this model is presented with the hope of improvement of clutter suppression performance. The method is evaluated and the optimum values of its parameter on different conditions are found by comparative experiments. The image sequences used in the experiments are generated by using available real-world infrared images and simulated moving point targets. Experimental results show that the method performs well under cluttered situations and enhances the detectability of moving point targets.     

机载雷达主瓣杂波抑制的投影矩阵方法

在机载单通道雷达的运动目标检测中,若雷达相干处理的Dopp ler分辨能力差于主瓣杂波Dopp ler谱宽,在Dopp ler域主瓣杂波无法与慢速目标有效区分,这给运动目标检测带来了很大的困难。文中提出的投影矩阵方法首先在时域将主瓣杂波滤除,然后进行多普勒滤波,由于主瓣杂波被有效抑制,系统对慢速目标的检测能力大大提高。理论推导和仿真实验证明,投影矩阵方法在主杂波之外信噪比损失性能比三脉冲相消方法有明显的改善。     

一种新的双孔径天线干涉SAR动目标检测方法

提出了一种基于双孔径天线沿航迹向干涉SAR进行动目标检测、测速及定位的新方法.该方法在分析杂波对消必要性的基础上,给出了进行地杂波对消、动目标检测、径向速度分量估计及定位的原理和实现方法.在恒虚警处理后,通过比较杂波对消后的残差图像与原始图像中运动目标和静止目标对消幅度的差异,检测出运动目标.同时,可以利用残差图象中杂波的对消特性进行运动目标径向速度的估算以及目标的定位.这种检测方法具有良好的杂波对消性能,能够完成被地面背景杂波掩盖的运动目标的检测、测速及定位.计算机仿真结果验证了其有效性.     

机载火控雷达杂波分区抑制方法研究

在实际工程中,机载火控雷达杂波多普勒谱通常可分为主杂波区和清洁区两部分。常规杂波抑制算法多是对全部数据进行处理,易造成清洁区目标的信杂噪比损失。文中针对和差双通道机载火控雷达的特点,基于杂波分区抑制思想提出了一种杂波分区方法,通过多普勒频心估计和杂波平均功率幅度增量搜索,实现了对杂波的分区,然后在主瓣杂波区采用自适应算法抑制杂波,在清洁区采用恒虚警算法直接进行动目标检测。对实测数据的处理结果显示,该方法不但具有与常规杂波抑制算法相近的动目标检测效果,而且降低了清洁区目标的信杂噪比损失,具有运算量小、易于工程实现等优点。     

全卷积神经网络应用于SAR目标检测

在合成孔径雷达（SAR）图像目标检测中,由于场景杂波的复杂多变,对背景杂波统计模型估计难度增加,从而导致多数检测器容易受到背景杂波的干扰。针对如何避免场景杂波对目标检测干扰的问题,提出了一种基于全卷积神经网络的SAR目标检测模型。该模型将目标检测任务转化为像素分类问题,利用卷积神经网络对数据集中目标像素特征和背景杂波像素的先验信息进行自主学习,有效减少了虚警目标的数量;通过对目标及其阴影区域的联合检测,提高了目标的检测概率。对多个不同场景图像进行测试,实验结果表明提出的检测模型具有良好的检测性能和鲁棒性能,与传统恒虚警检测算法相比,在无需考虑背景杂波统计模型前提下有效降低了虚警概率。     

动与静目标双重检测的手势检测方案及硬件设计

基于超声波的手势识别系统中引入手势检测方案一方面可以在无手势的时候不执行高复杂度的识别运算，有效地降低功耗；另一方面还可以分割出有效时间片段，提高手势识别的精度。为提升手势识别系统的性能，提出了一种手势检测方案并且以硬件实现了相应功能。采用动目标与静目标双重检测以及杂波图技术，提供手势识别系统在低功耗的检测模式以及高精度运算的识别模式间切换的条件，实现对环境静态杂波的跟踪和滤除，同时解决了传统单纯动目标检测在连续手势操作时存在的漏检问题。本方案由检测模式向识别模式切换的漏警率为0,识别模式向检测模式切换的虚警率为2%,模式切换的响应时间为733.47 ns。