基于回声状态网络的OTHR海杂波抑制方法

在短相干积累时间(CIT)情况下,天波超视距雷达(OTHR)中低速目标检测很困难:低速目标靠近强大的海杂波频谱;短CIT导致多普勒分辨率低,使目标信号与海杂波更难区分。传统方法一般利用海杂波与目标信号的时频特征不同来抑制海杂波,目标速度较高时这些方法很有效,然而在短CIT、低速目标情况下目标与海杂波信号的时频特征的区分度很小,使得传统方法难以有效抑制海杂波。针对上述问题,考虑到海杂波与目标信号具有不同的动力学特征,提出一种基于回声状态网络的天波雷达海杂波抑制方法。该方法首先用海杂波参考信号训练回声状态网络,使该神经网络"记住"海杂波的混沌动态特征;然后用前述训练好的网络重构和预测天波雷达回波中...     

基于频域多通道图特征感知的海面小目标检测

海洋物理环境和电磁环境日趋复杂,海杂波背景下的微弱慢速小目标检测始终是一个研究难点和重点。海面小目标的雷达散射截面积小、回波能量低,传统基于能量的检测方法存在性能瓶颈。基于特征的检测方法聚焦于提取纯杂波和目标回波的差异性特征来实现目标检测,且有效提升了检测性能。该文利用回波数据间频域中幅度的关联性,将图论的方法引入到特征检测中。首先将实测数据进行块白化处理,对海杂波进行一定的抑制,然后在频域提取各多普勒通道下的数据,借助图的处理方法,构建所提取数据的距离邻接矩阵,再转换为拉普拉斯矩阵。该方法计算不同时间序列下拉普拉斯矩阵的最大特征值,并将其与刻画频域能量信息的相对多普勒峰高进行融合,得到新的检验统计量来区分纯杂波和含有目标的回波。通过全相参的X波段(IPIX)实测数据验证,该文所提方法的检测性能更为优越。     

基于微多普勒特征的风轮机雷达杂波检测

作为一种清洁能源和可再生能源的形式,近年来风能受到了全球各国的普遍关注,风轮机会对其附近的航管监视雷达产生不利影响。风轮机雷达杂波检测技术的研究,对于保障民航飞机的空中交通安全起着重要作用。提出了一种基于风轮机雷达回波微多普勒特征的杂波检测方法,该方法利用风轮机与雷达波束不同位置条件下风轮机杂波的微动特征实现风轮机杂波的检测。对检测出的存在风轮机杂波的距离单元进一步判断是否存在飞机目标,进而只需对存在飞机目标的距离单元进行杂波抑制。仿真结果表明该算法能够实现风轮机雷达杂波的有效检测。      

线性调频航管雷达风电场杂波背景下目标检测

传统动目标检测(Moving Target Detector, MTD)技术无法抑制具有频谱展宽特性的风电场杂波,可能导致目标检测概率下降和虚警率上升等问题。针对此问题,提出了一种线性调频航管雷达风电场杂波背景下的目标检测方法。该方法先进行风电场杂波抑制,再对杂波抑制后的数据基于MTD进行飞机目标检测。文中给出的风电场杂波抑制方法中,首先将传统谱中心补偿的风电场杂波抑制方法应用到线性调频体制雷达,针对此时存在的旁瓣抑制后的主瓣展宽问题,利用雷达参数信息优化恒虚警率(Constant False-Alarm Rate, CFAR)检测方法,再根据目标与杂波相对位置不同采用不同的方法抑制杂波。对于目标与杂波扩展主瓣在不同距离单元时,基于谱中心补偿及基于雷达参数的CFAR检测方法来检测并抑制风电场杂波;对于目标与杂波扩展主瓣在相同距离单元的情况,基于匹配追踪（Matching Pursuit,MP）算法抑制风电场杂波。仿真数据与实测数据实验结果表明该方法在保证有效检测目标的前提下能降低风电场杂波引起的虚警率。      

基于两步法的海上目标智能检测方法

传统的恒虚警(CFAR)检测器虽然在多数目标场景中具有不错的检测效果,但在强杂波背景下其检测性能会下降。基于深度学习的雷达目标检测方法可以提取深度特征用于目标检测,然而深度学习算法耗时长,很难应用于实际场景。针对上述问题,文中提出了一种基于深度神经网络的两步检测法实现海杂波背景下的目标检测。首先将雷达回波的距离-多普勒图以窗口滑动的方式截取小尺寸样本,通过全连接层网络(FCNN)进行初步检测,然后在检测区域截取更大尺寸的样本用以深度特征提取,通过多层卷积神经网络(CNN)区分目标与杂波,得到最终的检测结果。实验结果表明,与传统CFAR检测器和基于CNN的一步检测方法相比,文中所提方法保持较高检测概率的同时,能有效提升检测效率。     

FMCW毫米波雷达多人呼吸检测方法

基于雷达的人体生命体征信号(如呼吸、心跳等)探测在诸多领域具有重要意义。当多个人体目标处于同一平面内,且雷达与多个目标共线时,会导致雷达无法检测较远距离的目标。为此,本文提出一种新的雷达空间布置方案,即将雷达布置在高处,并利用毫米波雷达高分辨率特性从距离维区分多目标,同时结合多种手段辨别人体目标和静止杂波。本文对FMCW毫米波雷达呼吸检测的信号处理流程进行了详细推导,并进行了实验验证。实验结果表明,本文所提方案可以有效地区分人体目标和静止杂波,并准确提取多目标呼吸信号和呼吸频率。此外,针对单部雷达存在空间检测盲区的问题,本文详细讨论了不同雷达数量和空间布置方案下的雷达空间检测盲区,并论证了三部不共线雷达可完全消除雷达空间检测盲区。      

高阶分形特征在雷达信号检测中的应用

本文将高阶分形特征用于雷达信号的分析,提取出用于区分目标和杂波的新的分形特征——缝隙尺度变化率.推导了缝隙值在加性分形噪声中的关系式.实验表明:利用缝隙特征进行海上雷达目标的检测,可以取得较分维值检测更高的准确率.     

海杂波背景下雷达目标特征检测方法的现状与展望

海杂波背景下的雷达目标检测对民用和军事都有着重要的意义。随着海面目标的小型化和隐身化,海面慢速、漂浮小目标已经成为了雷达警戒的重点对象。关于此类小目标的检测一直以来都是海杂波背景下目标检测中的难题。通常,漂浮小目标的雷达散射横截面积(RCS)微弱,并且运动速度慢,常常在时域和频域均存在“超杂波检测”的困难。传统目标检测方法对漂浮小目标的检测存在明显的性能瓶颈。对于海面漂浮小目标的检测,采用高多普勒和高距离分辨体制(“双高”体制)是从雷达体制上解决这个问题的有效途径。在双高体制下,雷达接收的目标回波提供了更多的可用信息。然而,如何将这些更加精细化的信息转化为探测性能的提升,一直以来都是雷达届关注的难点,相关科研成果也一直在不断地推陈出新。近些年,在双高雷达体制下,学者们提出了多种基于特征的目标检测方法,作为对海智能检测的人工特征工程阶段,这些方法缓解了仅依靠能量信息较难检测小目标的困难局面,极大程度地改善了对漂浮小目标的检测性能。为了更好地让相关雷达从业者了解该领域这些年的发展和未来的趋势,该文首先总结了对海检测的难点和常用的目标检测方法,然后分析了特征检测的原理和通用框架以及国内外几种典型的基于特征的检测方法,最后对特征检测方法发展趋势进行了展望。      

天基雷达空时二维杂波建模与STAP性能分析

提出了一种基于天基雷达运动几何模型的空时二维杂波的建模方法。该模型考虑了地球自转的影响以及天基雷达杂波的距离和多普勒模糊特征,克服了传统一维杂波建模方法难以描述天基雷达空时二维特征的缺陷,而且该建模方法运算量低,适于对天基雷达大范围杂波进行快速模拟。同时,利用该模型得到了仿真杂波数据,研究了地球自转和杂波的距离多普勒模糊对空时二维自适应处理的动目标检测性能的影响,仿真和处理结果验证了杂波模型的正确性。     

海杂波背景下目标的联合特征差异检测

针对低信噪比海情下的小目标检测效果不理想的问题,利用消除趋势波动分析法提取海杂波分形参数,分析了海杂波的功率谱及其熵特征,提出了海杂波背景下的联合特征目标检测方法.在雷达回波中提取海杂波的分形参数和功率谱熵特征组成二维向量,利用凸包训练算法获得纯海杂波判别区域,同样对先验知识下的待测海杂波提取这两个特征参量,以此特征参量所对应的点是否在此判别区域内来判别是否存在目标.利用加拿大IPIX雷达数据,证明了所提算法优于用单个特征差异作为统计量的方法,在相同虚警概率下检测效果明显提高,为雷达目标检测提供了新的检测方案.     

基于Level-II数据和模糊逻辑推理的气象雷达风电场杂波检测与识别方法

风电场杂波具有强散射性和由于其叶片旋转导致的频谱展宽特性,其雷达回波很难用传统的杂波滤波器滤除,进而导致气象目标探测过程中的误检测与误识别,这是影响新一代气象雷达探测性能的一个重要因素。该文通过分析风电场杂波区别于气象目标的回波特性,基于气象雷达二次产品(Level-II)实测数据选取某些特征参量,通过构造特征量的概率分布直方图和1维值域分布确定用于识别风电场杂波的各个特征量的隶属度函数,并设置相应的逻辑规则,利用模糊逻辑推理系统(FIS)实现风电场杂波的自适应检测与识别。通过采集几组典型的Level-II数据对所提方法进行测试与验证,均较为准确地识别出存在于气象雷达视野内的风电场杂波,实验结果证明了该文算法的可靠性。     

一种利用SAR和可见光图像融合检测目标的方法

本文利用军事目标在SAR图像中具有较大的雷达散射截面,后向散射强以及在可见光图像中几何外形清晰的特点,提出一种利用SAR图像和可见光图像多维特征检测目标的方法。该方法分为图像预处理,目标检测和融合检测三部分。首先,利用基于特征匹配的方法对多传感器图像进行配准。其次,利用全局双参数恒虚警(CFAR)方法检测SAR图像中的目标,经过滤波处理后,确定感兴趣区域(Region Of Interesting,ROI)并提取目标的SAR图像特征;将ROI映射到可见光图像中,对该区域进行边缘检测、滤波、连通性分析、提取目标的可见光图像特征。最后,在特征层利用特征向量距离准则融合检测目标。实验结果表明该方法性能优于单传感器检测方法,且能有效的改进目标检测性能。      

基于稀疏表示的杂波建模和微弱运动目标探测

雷达回波中,微弱运动目标会被强杂波掩盖,造成目标探测困难。文中提出基于匹配追踪稀疏表示方法的雷达微弱运动目标探测算法,采用训练的过完备字典线性组合对杂波进行建模并解决稀疏表示问题,提高了杂波建模的准确性,利用杂波模型抑制杂波,可以从杂波背景中有效地探测微弱目标。仿真结果表明:文中提出的算法优于传统的目标探测方 法,可以提高杂波抑制和微弱运动目标探测性能。     

防空雷达网对多隐身目标的协同检测与跟踪

针对防空雷达网对多隐身目标检测与跟踪时雷达分配问题,该文将二值粒子群优化(BPSO)用于雷达分配,结合粒子滤波,提出了一种隐身目标的协同检测与跟踪算法。该算法将雷达分配问题转化成组合优化问题,根据目标的隐身特性设计雷达分配方案(RAS),借助随机分布的检测粒子计算不同RAS对新生目标的检测概率,同时根据RAS对已跟踪目标位置的后验克拉美罗界衡量跟踪精度,采用BPSO算法在RAS中进行全局搜索,选择最优分配方案进行粒子滤波与融合跟踪。与现有算法相比,该算法不仅能够及时检测新生目标,而且能够利用组网优势持续且优化跟踪隐身目标,使网络的整体跟踪精度得到显著提高,实现多目标协同跟踪。     

基于Retinex理论和灰度形态学的红外弱小目标增强方法研究

针对红外弱小目标检测的难点,提出了一种将形态学滤波和Retinex相结合的检测方法.首先采用灰度形态学滤波来对红外图像进行预处理,然后运用Retinex理论对背景进行有效抑制,使图像的对比度和信噪比得到有效增强.该算法用弱小目标的红外图像进行了仿真验证.试验结果表明:该算法可有效的检测出弱小目标,具有检测速度快,抗干扰能力强,易于工程实现的优点.     

太赫兹频段粗糙目标散射中心建模研究

太赫兹雷达可获取目标的精细散射特征信息,对于目标探测、成像和识别具有重要意义。针对太赫兹频段雷达目标散射中心建模问题进行讨论,分析了散射中心模型、目标回波和目标图像之间的内在物理关系,并基于粗糙面散射理论中的全波方法和信号处理中的滤波方法提出一种构建目标散射中心模型的方法,可同时描述粗糙目标的传统相干散射中心和非相干面散射行为,为太赫兹频段粗糙目标的散射回波仿真提供了一种有效的描述手段。     

A DETECTION METHOD OF HIGH RESOLUTION RADAR TARGETS BASED ON POSITION CORRELATION

This paper studies a detection method of targets of high resolution radar operating at the band of millimeter-wave(32-38GHz) under the background of the clutters, and proposes a new nonparametric detection method, which not only does less computation, but also is able to detect multiple extended targets radially distributed along distance "corridor", based on the position (range) correlation information of one-dimensional range images(or called range profiles) of high resolution radar targets. The experimental results, on the real echo data of tank illuminated by the millimeter-wave stepped frequency high resolution radar, have certified that such a method presented in this paper is a very effective detection method for multiple extended targets.     

基于位置相关的高分辨雷达目标检测方法

本文研究了毫米波高分辨雷达杂波背景下目标信号的检测问题,提出了基于高分辨雷达目标一维距离象位置-径向距离相关信息的非参数检测方法。该方法不但计算复杂度低,而且还具有检测沿距离走廊上多个扩展目标的能力。通过毫米波高分辨步进频率雷达实测数据证实,这是一种非常有效的扩展目标信号检测方法。     

基于LFMCW雷达测距的改进频域CFAR算法

复杂环境中,多径和杂波共存,杂波的存在严重影响了目标的检测;多径尤其在首径(FAP)不是最强路径时,首径的正确检测是提高测距和定位性能的关键。本文针对多径和杂波对目标检测的影响以及传统的首径检测算法的局限性,将频域恒虚警率(CFAR)算法运用到线性调频连续波(LFMCW)雷达中,并从抑制虚假目标,提高测距定位精确度的角度出发,提出了2种虚假目标抑制策略——距离分辨单元约束法和二元积累法。最后通过仿真比较考察了不同信杂比下不同首径检测算法对测距性能的影响。仿真结果表明修正的频域CFAR算法相比于传统的首径检测算法和修正前的频域CFAR算法具有更好的检测性能,论证了所提修正策略的有效性。