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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
针对STFT-Hough-Wavelet变换和Wigner-Hough变换(WHT)在低信噪比条件下对机载合成孔径雷达(SAR)多目标检测的局限性,提出了一种新的低信噪比条件下SAR多目标检测方法.该方法首先应用统计噪声的伪逆对SAR信号噪声模型进行估计,再对估计信号进行WH变换,即可对SAR多目标进行检测.仿真结果表明,该算法更有利于控制虚警概率.  相似文献   

2.
针对宽带雷达中距离扩展目标的回波特性,提出了一种对高分辨距离像数据进行目标检测的新算法.先用窗函数估计目标的位置和噪声强度,并采用模糊门限映射对目标数据进行转换,再假设目标匀速平动对各次回波进行包络对齐,最后在对目标的导向矢量进行估计的基础上得到基于模糊门限映射的广义似然比(FTMD-GLRT)检测算子,并简要分析了该方法的恒虚警率性.实验结果表明,与基于散射点密度的广义似然比检测算法相比,FTMD-GLRT算法检测性能有明显的提高,可有效地解决宽带雷达的目标检测问题.  相似文献   

3.
利用结构纹理分解的海洋舰船目标检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对卫星遥感海洋可见光图像,提出一种基于结构纹理分解的舰船目标检测算法.首先对图像进行结构纹理分解,将舰船目标分解到纹理分量中,而其他目标分解到结构分量中;为了进一步消除纹理分量中其他目标的细节对舰船检测的干扰,利用结构分量中陆地、云块以及海洋背景等的先验信息去除其在纹理分量中的干扰纹理;然后在纹理分量中利用Gabor滤波增强舰船目标并进行检测.实验结果和数据分析表明,该算法能够有效地提高检测率,同时降低了虚警率.  相似文献   

4.
针对宽带雷达多次回波间的距离单元走动问题,提出了一种对高分辨距离像数据进行目标检测的新算法.先用约束平移时延量的包络对齐法对各次回波进行对齐,再用窗函数估计目标的长度和位置,最后采用双迭代法对目标的导向矢量进行估计,得到最终的检测算子,并简要证明了该算法具有全局渐进收敛和恒虚警率的特性.两类飞机实测数据的实验结果表明,与基于散射点密度的广义似然比检测算法相比,当检测概率为80%时,本算法至少有1.4dB的改善.  相似文献   

5.
故障检测对于确保电力系统正常运行具有重要意义。近年来随着深度学习在目标识别领域的重大进展,基于深度学习的电力输电线故障目标检测逐渐成为电力系统故障目标检测领域的研究热点。目前深度学习领域的主流算法包括两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法。本文对此两类算法进行简要介绍,分析其中具有代表性的几种卷积神经网络算法的优缺点,并总结电力系统故障目标检测存在的问题,以及未来的发展方向。  相似文献   

6.
基于目标正交子空间投影加权的高光谱图像异常检测算法   总被引:2,自引:1,他引:1  
在高光谱图像的异常目标检测问题中,针对原始数据源不能正确地表征背景数据的分布而造成虚警概率较高的现象,本文提出了一种基于目标正交子空间投影加权的KRX高光谱图像异常检测算法。该算法从背景协方差矩阵的估算角度入手,将每个像素投影到目标的正交子空间中,为每个像素自适应地赋予合适的权值,从而减小目标信息的存在对背景特性估计的影响。并用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。将该算法与其他算法进行了比较,结果表明,本文提出算法的检测性能明显地优于传统算法,降低了虚警概率,具有较好的检测效果。  相似文献   

7.
通过SIFT描述目标特征,利用Bag-of-words模型将目标特征构建为codebook,通过PLSA分类器对目标进行分类,根据PLSA分类学习过程中存在迭代复杂的问题,将贝叶斯分类器中的直接统计方法替换PLSA中最大似然估计,为PLSA提供足够的先验知识,减少学习过程中迭代次数,实验结果表明,相比于传统PLSA分类算法,本文方法检测结果较为准确,算法切实可行。  相似文献   

8.
分析红外测量图像中背景和弱小信号目标特性,研究用于靶场红外图像中弱小目标检测技术,采用合适的图像预处理算法,通过Kalman预测算法以及目标匹配进行预测和跟踪,并利用靶场真实红外测量图像序列进行了图像信噪比、检测概率、虚警率测试。通过结果分析,该方法对红外弱小目标具有高的目标检测概率。  相似文献   

9.
为了满足电力安全状态检测及实时检测安全评估、评判系统实时报表、实时趋势、历史趋势显示、综合分析及统计要求,用VS软件设计了一个仿真软件。利用该软件,可以实现对线塔、输电线温度与接地电阻的数据分析,从而对线塔、地线以及接地电阻的可能性危险进行预测,达到减小电力系统的损失和减少电力危险故障的目的。  相似文献   

10.
水下多目标运动状态估计一直是主动声呐目标跟踪的难点问题。为了实现对可变数目水下多目标运动状态的估计,将随机有限集理论应用于多目标跟踪,不仅避免了多目标跟踪数据关联问题,而且解决了多目标跟踪过程中可变数目目标运动状态估计。传统的PHD滤波算法对目标数目估计存在敏感性,虽然CPHD滤波算法引入了对势分布的估计提高了对目标数目估计的精确性,但同时也增加了其计算量。对于高斯线性目标跟踪系统,GM-CPHD滤波算法对目标数目的估计比GM-PHD滤波更加精确。利用椭圆跟踪门策略减小了GM-CPHD滤波算法的计算量。同时,结合水下目标跟踪的特点,利用声呐方程得到一定虚警概率条件下的检测概率与距离关系的解析式,提出了一种适合于水下目标跟踪的自适应检测概率GM-CPHD滤波算法,仿真结果表明:该算法在多目标跟踪中可以更有效地实现目标状态及数目的估计。  相似文献   

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