关于采用粒子滤波器检测跟踪低小慢目标的研究

对于强杂波背景下的低小慢目标,雷达检测变得异常困难。先跟踪后检测(TBD)算法能够有效解决低信噪比条件下低小慢目标的检测与跟踪问题,文章介绍了经典的检测前跟踪技术,分析了基于粒子滤波器的TBD算法,分析了Salmond提出的PF-TBD算法,针对其不能充分利用量测值且有粒子枯竭与退化的缺点,最后提出了相应的改进算法。     

关于采用粒子滤波器检测跟踪低小慢目标的研究

对于强杂波背景下的低小慢目标,雷达检测变得异常困难。先跟踪后检测（TBD）算法能够有效解决低信噪比条件下低小慢目标的检测与跟踪问题,文章介绍了经典的检测前跟踪技术,分析了基于粒子滤波器的TBD算法,分析了Salmond提出的PF-TBD算法,针对其不能充分利用量测值且有粒子枯竭与退化的缺点,最后提出了相应的改进算法。     

基于辅助粒子滤波的红外小目标检测前跟踪算法

研究低信噪比复杂环境下的红外小目标检测和跟踪问题,提出了基于辅助粒子滤波的检测前跟踪算法.首先使用形态学滤波算法对图像进行白化预处理;然后在跟踪阶段采用辅助粒子滤波算法估计目标运动状态,在检测阶段利用跟踪滤波器的输出构造似然比,并进行似然比检验.对真实红外图像序列的实验表明,该算法可成功跟踪和检测信噪比为2的小目标,且其性能优于传统的检测前跟踪算法.     

基于TBD的粒子滤波红外点状动目标跟踪算法研究

提出了一种新的低信噪比红外序列图像运动点目标检测与跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置和运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,可实现信噪比为2的点目标的检测与跟踪。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果证明,该算法具有良好的实时性与很高的精确性。     

高斯粒子滤波检测前跟踪方法

针对低信噪比条件下微弱目标的检测和跟踪,提出了一种高斯粒子滤波检测前跟踪（TBD）方法。该方法采用高斯粒子滤波递归地估计目标的状态,结合固定样本长度（FSS）似然比检验实现了对微弱目标的检测和跟踪。由于避免了粒子滤波TBD方法中的重采样过程,高斯粒子滤波TBD方法没有采样枯竭现象,算法复杂度小。仿真实验表明,该算法对微弱目标具有良好的实时检测和跟踪性能。     

模糊聚类粒子滤波的点状交叉多目标跟踪算法

提出了一种新的低信噪比红外序列图像多目标检测跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与模糊聚类粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置、运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,并在估计位置开一个跟踪窗进行检测、模糊聚类概率融合。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果验证了该算法具有良好的实时性与很高的精确性。     

基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下机动目标的检测跟踪问题,提出了一种改进型的基于多模型的粒子滤波检测前跟踪算法.由于粒子退化问题,在目标信号微弱、目标发生机动或者信号幅值波动较强势,粒子滤波的TBD算法的检测概率和跟踪精度将会下降.本算法在粒子滤波的基础之上改进,即在每次循环之前加入新粒子,新粒子的分布是由平均法和前一时刻的目标估计结果进行确定.给出了粒子滤波的TBD算法推导以及数值计算过程.仿真实验表明:基于改进型粒子滤波检测前跟踪算法能够检测低信噪比的目标.     

基于时变AR预白滤波处理的水雷非水雷识别算法

基于时变AR预白化滤波器处理方法采用图象模式识别技术设计开发了一个水雷/非水雷的自动识别系统.数据预处理完成后截取有效数据段并提取信号特征由分类器对真假水雷目标进行识别.时变AR预白滤波器方法在一定程度上将背景混响预白化,提高了匹配滤波的检测性能.本文基于实际湖试和海试数据对该识别算法进行验证,结果表明此算法识别效果较好.     

基于粒子滤波和似然比的联合检测与跟踪

针对低信噪比下幅值波动的弱目标跟踪问题,提出一种基于粒子滤波和Bayes似然比方法的联合检测和跟踪算法.该方法直接利用传感器的原始数据,以Bayes似然比作为目标检测的判决准则,利用粒子滤波器获得状态的后验概率分布,同时实现对目标的检测与跟踪.仿真结果表明了算法的有效性.     

基于联合双重概率矩阵的动态规划检测前跟踪算法

为在较短时间内实现对弱小目标更为精确稳定的跟踪检测,提出一种基于联合双重概率矩阵的动态规划检测前跟踪(TBD)算法.利用联合双重概率矩阵算法对异类多传感器数据进行概率化融合处理,并将得到的概率矩阵作为TBD算法的输入量测空间,利用动态规划TBD算法得到目标轨迹.仿真实验表明:该算法能够融合利用异类多传感器数据,在较短时间内实现对弱小目标更为稳定有效的跟踪检测.     

基于边缘化粒子滤波的红外小目标检测跟踪

针对红外探测系统中单帧红外图像中低信噪比小目标检测问题,提出一种基于边缘化粒子滤波算法的检测前跟踪方法.该方法根据混合状态滤波的思想,直接利用原始图像数据,采用粒子数确定的持续概率密度函数和新生概率密度函数,推导出目标存在的概率.对没有出现在量测方程中的线性状态变量边缘化,用卡尔曼滤波器进行时间更新.实验结果证明,该方...     

基于幅值标准偏差的海杂波背景下小目标检测

针对传统舰载雷达和岸基雷达很难检测出海杂波背景下小目标的现状,提出一种基于局部回波幅值标准偏差的方法来检测海杂波背景下小目标。该算法基于数学统计思想：计算相同极化方式下不同距离单元海杂波幅值的标准偏差,分析发现距离单元含有小目标主要回波的幅值的标准偏差明显大于距离单元只含有海杂波回波的幅值的标准偏差,而只含有海杂波的不同距离单元间标准偏差值变化较小,因此可以基于不同距离单元幅值的标准偏差的差值作为检测小目标的标准。实验证明,该算法可在没有任何先验知识条件下较准确地检测出海杂波背景下的小目标。     

面向船载雷达图像的船只检测方法

提出一种适用于船载雷达图像的船只检测方法,对相邻的多幅雷达图像进行叠加处理,采用概率神经网络模型估计海杂波雷达后向散射的概率分布,利用恒虚警率技术确定全局阈值,根据连通区域的大小去除虚警。使用X波段船载雷达图像序列对该方法进行检验,结果表明,利用该方法得到的船载雷达图像的船只检测精度可达89.5%。     

无人机目标检测量子多模式识别优化算法

研究了现阶段无人机雷达探测技术的难点与方法,分析了量子多模式识别网络模型与算法,根据Grover算法优化理论,提出了基于相位旋转的量子多模式识别算法（PRQMPRA）。优化算法避免了在带冗余项的量子多模式识别算法（RQMPRA）中两个相位旋转均为[π]会导致搜索成功概率降低的缺陷。利用三种数据集对误差反向传播算法（EBPA）、基于交叉熵函数的深层自编码器学习算法（CDAA）以及RQMPRA与PRQMPRA进行模式识别能力分析,结果表明在确定限定误差的情况下PRQMPRA具有更高的识别率与相对较快的运算速度。提出了一种基于量子多模式识别算法的雷达目标检测方法,通过模式分类的方法研究目标检测问题。利用上述四种算法进行无人机目标检测实验,研究结果表明PRQMPRA具有更高的检测精度,在低信噪比的情况下可保持较高的发现概率。     

基于IALM的穿墙雷达成像算法

针对传统压缩感知穿墙雷达成像算法存在的计算过程复杂、对噪声较敏感等问题,提出一种压缩感知框架下的基于非精确增广拉格朗日乘子(Inexact Augmented Lagrange Multiplier,IALM)的穿墙成像算法.考虑到墙体回波信号的低秩性和目标信号的稀疏性,将穿墙成像视为正则化最小二乘优化问题,并转化为一...     

信道反馈延迟的V-BLAST系统功率分配算法

针对信道反馈的延迟问题,以降低误比特率(BER)为优化目标,提出一种适用于垂直分层空时编码系统的自适应发送功率分配算法。假设接收端可以得到完全的信道状态信息,并通过反馈链路将信道信息反馈至发送端。在接收端采用迫零检测算法,给出系统瞬时信噪比(SNR)与估计SNR的表达式推导过程,根据系统瞬时SNR的条件概率密度函数求出系统总BER的表达式;发送端在总功率约束条件下,采用拉格朗日极值法计算出自适应功率分配矩阵的闭式解。仿真结果表明,当归一化反馈迟延因子等于0.000 1、误比特率为10~(-3)时,该算法的系统性能比等功率分配算法提高约5 dB。     

基于三参数Chirplet变换的ARM检测

根据反辐射导弹(ARM)回波信号的特征,选择Chirplet变换5个参数中的3个,得到三参数Chirplet变换,并结合自适应线性预测滤波算法,提出一种基于三参数Chirplet变换的ARM检测方法。该方法可有效缩小搜索范围和降低输入信噪比要求,且可借助FFT实现。仿真结果表明其可在大载机回波干扰和低信噪比环境下快速准确地检测出ARM回波,实现实时告警。     

实测海杂波光电图像混沌特性研究

基于随机信号模型的光电图像海杂波抑制是目前海杂波背景下目标检测常用方法,检测性能不甚稳定。在分析混沌动力系统相空间重构的基础上,通过提取实际海杂波光电图像序列的关联维数和最大Lyapunov指数,检验海杂波是否具有混沌性。实验结果表明:海杂波光电图像序列具有有限的关联维数和正的最大Lyapunov指数,验证了海杂波光电图像序列的混沌特性。海杂波具有的混沌特性使得可采用短时间预测法抑制海杂波,为海杂波光电弱目标检测提供新的解决思路。     

非正侧视机载雷达一种改进的多普勒频移算法

非正侧机载雷达的杂波分布随距离变化而变化,各距离单元的杂波分布不再满足独立同分布条件,导致统计型STAP处理器性能下降。多普勒频移（Doppler Warping,DW）算法沿主波束方向对杂波非均匀进行了补偿,但在其余方向上杂波非均匀依然存在,因而性能较差。提出了一种改进的非正侧视机载雷达杂波抑制算法——修正的多普勒频移法（Modified Doppler Warping,MDW）,先通过多普勒频移法使各距离单元的杂波谱在主波束方向重合,再沿多个多普勒通道使参考单元和检测单元的杂波谱保持一致,进一步消除非正侧视机载雷达的杂波非均匀程度。仿真结果表明,与原有方法相比,该方法的杂波抑制性能有明显提高,且运算量增加不多,是一种具有工程应用价值的方法。