目标搜索雷达数据相关处理方法

目标搜索连续波雷达在目标探测方面有着固有的优势,而对多目标雷达数据处理在去除虚警、目标相关等方面具有相当的难度。目标探测连续波雷达多目标数据处理相关算法运用于某连续波低空搜索雷达,通过实时数据相关处理,进行方位/时间、位置、速度等的相关处理,滤除虚警,获得真实目标的航迹参数,并在试验中取得了很好的效果。     

基于高斯-拉普拉斯滤波的增强局部对比度红外小目标检测算法

针对单帧图像红外小目标检测算法在低空复杂背景下虚警率高的问题，提出一种基于高斯-拉普拉斯(LOG)滤波的增强局部对比度算法来检测低空复杂背景下的红外小目标。通过LOG滤波运算快速提取候选目标像素，同时通过像素灰度指数运算增强目标。根据局部区域目标与背景的灰度特征计算目标显著图，通过自适应阈值分割提取目标。针对不同的低空复杂场景，构建了测试数据集，从信噪比增益、背景抑制因子、检测率、虚警率及算法计算效率方面将所提算法与Top-Hat算法、Max-median算法、RLCM算法、IPI算法及MPCM算法进行对比分析。实验结果表明，在不同场景中，所提算法相较于对比算法不仅具有较高的信噪比增益和背景抑制因子，而且具有较高的检测率、较低的虚警率和较高计算效率，验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

基于抛物线随机Hough变换的机载脉冲多普勒雷达机动弱目标检测前跟踪方法

为解决机载脉冲多普勒（PD）雷达对机动弱目标进行检测与跟踪的问题,构造了一种基于抛物线随机Hough变换（RPHT）的检测前跟踪（TBD）算法。该算法通过模糊区间对目标的模糊量测进行距离多假设扩展,从而提取量测中的时空相关信息。利用RPHT方法将目标扩展量测转换到参数空间,并在参数空间对目标的机动航迹进行积累。在算法实现过程中,通过方位变换的方式对传统的RPHT方法进行了改进,以降低算法计算复杂度。该方法将机动弱目标解距离模糊问题转换为TBD框架下基于RPHT的航迹检测问题,避免了微弱目标的低信噪比造成的航迹漏检。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于多尺度局部对比度和多尺度梯度一致性的红外小弱目标检测算法

针对复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题,提出了一种基于多尺度局部对比度方法与多尺度梯度一致性方法的红外小弱目标检测算法。利用多尺度局部对比度方法对红外图像中红外小弱目标进行增强,利用多尺度梯度一致性方法剔除复杂背景和强杂波干扰造成的虚警。从信噪比（SNR）增益、平均残留背景绝对值、检测率、虚警率及ROC曲线方面将新算法与max-mean算法、max-median算法、top-hat算法、IPI算法及MGDWIE算法进行了对比。实验显示：新算法相较于对比算法具有更高的SNR增益、更低的平均残留背景绝对值、更高的检测率及更低的虚警率。对比结果表明：新算法在复杂背景和强杂波干扰下具有良好的红外小弱目标检测准确性和鲁棒性,有效改善了复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题。     

一种基于显著性的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标检测是目标识别等领域的研究热点。考虑到红外弱小图像中目标信噪比较低,且成像目标的尺度变化较大,构建一种同时考虑局部显著性特征和全局显著性特征的红外弱小目标检测框架。构建一种基于多尺度卷积核的显著性目标检测算法,将该算法与谱残差算法分别进行显著图计算;在得到局部和全局显著图后,采用形态学方法进行显著图的融合以及自适应阈值方法进行二值分割。在给定的公开数据集上的实验结果表明,该方法相对于基准的显著性算法,在目标检测的准确性和虚警率上均有明显优势。     

MHT算法在航迹关联中的应用

为了将水下航行器探测目标过程中出现的混淆的目标点迹进行有效分离,将基于卡尔曼滤波的多假设跟踪算法应用于多目标的航迹关联.介绍了多假设算法的基本流程和原理:假设的产生、概率计算和假设剪除,并进行数值仿真.仿真结果表明:多目标跟踪算法能够有效解决"量测-目标"数据关联问题,并且能在较短时间内确认目标航迹.     

一种新的空谱联合稀疏高光谱目标检测方法

目标检测是高光谱数据处理的重要应用之一,高光谱图像中空间和光谱信息的充分利用对于目标检测率的有效提升非常关键。提出一种新的联合稀疏表示的目标检测方法,将混合范数理论和算法应用于高光谱目标检测,在联合高光谱图像空间和光谱信息的基础上,建立了基于联合稀疏性约束的混合范数正则化数学模型,并利用交替方向乘子法对模型进行了优化求解。仿真实验结果表明,该方法能有效提高高光谱目标检测的准确性,降低虚警率。     

分布式多传感器多目标航迹关联处理算法研究

系统综述分布式多传感器多目标航迹处理的4种算法：序贯航迹关联算法、最近邻域航迹关联算法、K近邻域航迹关联算法,以及修正的K近邻域航迹关联算法。对这些理论方法用MatLab仿真进行理论分析实验,实验结果证明其具有可行性。     

基于分治贪心思想的联合多站目标关联定位

现有的目标关联定位方法将关联和定位拆成两个独立过程,这种分步处理并取局部最优的关联定位方式,其目标定位精度严重受限于关联正确率,为此提出一种基于分治贪心思想的联合多站目标关联定位方法。根据分治思想并采用最小距离原则选取每条方位线上的真实交点集合;根据贪心思想对所有的交点集合进行合并,在集合合并过程中,通过定位过程和关联过程之间的反复验证,保证目标关联的准确率和定位精度;根据关联关系对相互互斥的目标量测集合进行组合,选取联合关联概率最大的多目标量测集合作为最后输出。仿真结果表明：存在虚警杂波时,该方法的关联正确率保持在90%以上;同时存在虚警和漏检情况下,该方法的关联正确率保持在70%以上;该方法利用贪心思想降低了计算复杂度,减少了计算开销。仿真结果及试验数据均验证该方法具有良好的目标关联定位性能,适用于低检测、高虚警的水下环境。     

雷达恒虚警目标检测处理技术综述

恒虚警处理技术作为雷达自动检测系统中非常重要的一种目标自动检测方法而被广泛深入研究。首先介绍了几种高斯与非高斯背景下经典的恒虚警检测技术，分析不同应用背景的恒虚警检测器的选取；然后介绍了与背景分布无关的非参量恒虚警算法以及变换域恒虚警处理、多维信息联合、多传感器分布式检测、极化恒虚警等现代目标检测恒虚警处理技术；最后，对未来雷达恒虚警检测技术进行展望，为恒虚警技术的创新与应用提供参考方向。