基于固有模态能量熵的微弱目标检测算法

该文分析了海杂波能量在各固有模态函数(IMF)间的分布特点,研究了目标对海杂波能量在各IMF间分布的影响。研究发现,无目标时,海杂波的能量主要集中于先分解出的3个IMF中,而当目标出现时,海杂波的能量将向后分解出的6个IMF扩散,且固有模态能量熵恰能描述目标出现引起的海杂波能量分布的这种变化,因此该文提出了采用固有模态能量熵检测微弱目标的算法。仿真结果表明,与基于盒维数的微弱目标检测算法、频域CFAR检测方法和多脉冲CA-CFAR(100个脉冲)检测算法相比,该算法的检测性能较好,有效增强了雷达对海杂波中微弱目标的检测能力。     

高频超视距混合天地波雷达海杂波特点分析

采用天波发射、地波接收混合体制模式的高频超视距雷达,由于收发站分置,使得其一阶海杂波谱与单一模式下相比呈现出不同的特点。该文简单介绍了这种混合体制雷达的系统构成和工作原理,针对这种体制特有的几何结构推导了其定位原理,结合这种雷达的电磁波传播路径和收发分置的工作模式,推导了一阶海杂波多普勒频率的理论计算公式,分析了一阶海杂波随不同方位而变化的现象,并通过实测数据对理论分析结果进行了验证。     

基于分形可变步长LMS算法的海杂波中微弱目标检测

该文主要研究了基于Hurst指数与可变步长LMS算法相结合的分析方法在海杂波微弱目标检测中的应用。一直以来,分形理论与统计理论是分别应用到目标检测中的,该文将分形可变步长LMS算法引入到海杂波微弱目标检测中,并在此基础上提出一个海杂波中的微弱目标检测模型,初步实现了基于LMS算法的检测方法与基于单一分形特征的检测方法的结合。最后,采用X波段雷达实测海杂波数据进行验证,结果表明该检测模型具有良好的检测海杂波中微弱目标的能力。     

海杂波的多重分形关联特性与微弱目标检测

该文研究了海杂波的多重分形关联特性及其在海杂波微弱目标检测中的应用。多重分形关联是对多重分形单点统计的推广,研究具有不同奇异性强度的两点之间的空间关联特性。该文首先从多重分形理论引出多重分形关联理论,给出了多重分形关联谱的计算方法,然后,以多重分形关联谱为特征进行相似度分析,并把目标检测问题归为一个二元分类问题,采用支持向量机(SVM)进行目标检测。最后,采用不同波段、不同极化方式和不同分辨率条件下的实测海杂波进行验证,结果表明,本文所提方法具有良好的微弱目标检测能力。     

基于数字调幅广播外辐射源雷达的弱目标检测

外辐射源雷达面临严重的多径杂波问题,因此要实现对弱目标的检测就必须尽可能地抑制直达波、多径杂波和提高目标的信噪比和信杂比。针对这一问题,在建立新体制雷达空域、时域、频域信号模型的基础上,提出一种空域与时域联合自适应处理技术。通过空域自适应波束形成对强多径方位形成零陷,针对弱多径采用基于横向滤波器的算法从时域上消除。以数字调幅广播外辐射源雷达为例,结合仿真和实测数据对空域与时域联合自适应处理技术进行分析,能够更加有效地检测出弱目标。研究结果表明：该技术能克服空域自适应波束形成方法自由度不足或杂波噪声比低导致的杂波零陷深度不够等缺点,并且能提高目标的信噪比和信杂比。     

超声血流成像中基于动态域的回归和奇异值分解的杂波抑制方法

针对超声彩色血流成像(CFI)中杂波引起血流速度估计不准确的问题,提出了一种基于动态域的多项式回归和奇异值分解(SVD)的杂波抑制方法--ARS算法.首先,根据回波信号的时域特性和能量强度,采用动态划分法区分出信号所属范围;其次,按照信号的所属范围选取多项式回归法或SVD法动态地去除杂波成分.将所提算法与投影初始化无限脉冲响应(IIR)法、非平稳滤波法、回归滤波法和SVD法等杂波抑制方法进行仿真对比,实验结果表明:所提算法能够较好地抑制组织运动干扰(组织区信号的运动速度几乎为零,且滤波后的杂波血流比约为5.427 dB),估计出的最大血流速度(0.968 m/s)最接近于理论值,血流分布均匀,并能较好地保持血流速度剖面的完整性,得到的血流速度图像真实,质量较高.     

非均匀杂波中的直接变换域STAP算法研究

降维空时自适应处理和降秩空时自适应处理均需要已知杂波协方差矩阵,或者通过参考单元对杂波协方差矩阵进行估计,在非均匀杂波环境中无法获取足够多的有效样本,使得算法性能急剧下降。提出一种直接变换域空时自适应处理算法,不需要对杂波协方差矩阵估计,在角度-多普勒域中的通道之间进行自适应处理,采用最小均方准则求解,能够适用于非均匀杂波环境中目标检测。仿真结果表明,提出的算法相比于直接数据域算法,抑制杂波能力更强,对于目标角度偏差更具稳健性。     

跟踪制导雷达中杂波图的设计与实现

常规的跟踪制导雷达由于工作在距离波门模式,基本没有杂波干扰问题。现代战争环境要求跟踪制导雷达具有自主目标搜索能力,因此跟踪制导雷达也将面临杂波抑制问题。杂波图是地面情报雷达常用的一种杂波抑制方法,其实现方法不适用于跟踪制导雷达这种波束扫描变化十分灵活的雷达体制。文中根据制导雷达在不同工作模式下波束扫描的变化规律,通过对工作波束进行统一编号来构建三维杂波图,根据编号可以方便地实现杂波图的建立及扩展。该方法适用于具有搜索模式的跟踪制导雷达,简单易行,杂波抑制效果明显。     

长相关积累STAP处理的星载SAR-GMTI

目前多通道STAP多应用在短相干脉冲积累(CPI)模式的非成像体制雷达地杂波抑制,而对长CPI的SAR成像体制下的讨论较少。文中首先分析两种体制下STAP采用的不同信号模型,研究CPI对回波统计特性的影响和两种体制目标功率谱的差异。然后讨论SAR成像体制下STAP的应用,分析空时去相干性的影响。指出星载非平稳杂波环境中长CPI多普勒后处理的优势:既能有效降低杂波秩,减小样本支持数,同时减弱对空时去相关源的敏感性,又可得到动目标SAR图像。最后给出仿真实例。     

基于梯度相关性的红外微弱目标检测

提出了一种新的基于空域梯度相关性的图像杂波自适应预测算法.该算法能显著改善微小目标的邻域信杂比(SCNR).试验证明,本算法相对于已有的多种算法,有着更好的性能.对微弱目标SCNR的增益相对于传统算法提高3 dB以上.本文还引入了一种基于统计分析的微小目标检测算法.该算法考虑了微小目标在图像集成时的重叠特性,能在不增加系统运算负荷的情况下,获得更高的检测概率,相对于不考虑重叠特性的算法,在虚警概率小于10-4时,假设重叠系数为3,SCNR为4 dB,系统检测概率从小于20%,大幅提高到80%.理论分析及仿真表明,本文提出的检测系统存微小目标枪测中,具有很高的实用性.系统在原始信号的邻域信杂比(SCNR)小于0 dB的情况下,能有效检测出目标,在采用10帧集成检测,目标像素重叠参数为5的情况下,虚警概率小于10-7,系统检测概率大于80%,虚警概率小于10-4,系统检测概率大于95%. 标在图像集成时的重叠特性,能在不增加系统运算负荷的情况下,获得更高的检测概率,相对于不考虑重叠特性的算法,在虚警概率小于10-4时,假设重叠系数为3,SCNR为4 dB,系统检测概率从小于20%,大幅提高到80%.理论分析及仿真 明,本文提出的检测系统存微小目标枪测中,具有很高的实用性.系统在原始信号的邻域信杂比(SCNR)小于0 dB的情况卜,能有效检测出目标,在采用10帧集成检测,目标像素重叠参数为5的情况下,虚警概率小于10-7,系统检测概率大于80%,虚警概率小于10-4,系统检测概率大于95%. 标在图像集成时的重叠特性,能在不增加系统运算负荷的情况下,获得更高的检测概率,相对于不考虑重叠特性的算法,