从噪声污染的雷达回波中提取单模特征与目标识别

本文讨论了一种从噪声污染的雷达回波中识别目标的新方案，这个方案延拓了信号综合法(Wavefrom Synthesis method，WSM)。本方案利用自相关函数删除随机噪声的影响，使得单模特征不再受随机噪声的影响，从而使目标很容易从噪声污染的雷达回波中识别来，并且设计了一种潜在的雷达目标识别系统。最后，计算机仿真证实了本方案的可行性。     

一种新的低信噪比序列图像运动点目标检测与跟踪算法

提出了一种新的低信噪比序列图像运动点目标检测与跟踪算法,该算法有要地结合了遗传算法与截断序贯似然比检验算法,仿真结果表明应用用此算法,可实现信噪比为２的点的检测与跟踪,文中根据低信噪比点目标检测的特点,了合适的编码方案,遗传操作方法及虚假航迹终结准则,提出了合格个体保留法。     

雷达视频回波的一种采集方法

本介绍了一种雷达回波采集卡，该采集卡的特点是，针对指定的目标的回波进行采集，存储的冗余数据少，可作为进行目标自动识别的数据采集装置。     

分形噪声中的雷达目标检测方法

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分形特征－缝隙特性,分析了海杂波与目标回波的缝隙特征曲线,并结合模糊数学的有关理论进行了海杂波与目标回波的缝隙特征曲线,并结合模糊数学的有关理论进行了海杂波背景下的目标检测。仿真结果表明：利用缝隙特征进行了雷达目标的检测,可以取得较分维值检测更高的准确率。     

高频地波雷达目标回波模拟器

本目标回波模拟器是为地波超视距对海探测雷达的系统联调及指标测试而研制的。它用计算机控制，在雷达信号产生过程中，分别对基带信号和载波信号进行精确可变延时和线性移相，实现了对运动目标回波的距离和速度信息的精确模拟。它还以可变幅度的双路输出模拟和差测角系统中目标的角信息，并给出高斯噪声作为干扰背景。     

雷达目标模拟系统中回波产生的研究

论述了雷达目标模拟系统中回波的产生原理、数据转换关系及电路设计。     

信噪比加权空间分集雷达目标检测算法

对于空间分集雷达,各雷达站与目标的距离不同会引起信噪比的不同,从而降低传统的非相干积累检测器的检测性能.基于尼曼-皮尔逊准则,提出一种对各站接收信号进行基于信噪比加权的信号融合检测器.在已知各站回波信噪比的条件下,它可以达到检测性能的上界.数值试验表明,该检测器的检测性能较传统的非相干积累检测器有明显改善,特别在信噪比较低时.     

动态目标图象的信号检测方法研究

在信号处理中，用普通相关方法对信噪比信号的检测经常得到不很好的结果，本人出了用双相关图象去除杂光背景干扰的算法，该算法与普通相关检测方法上比有１０ｄＢ左右的信噪比增益。     

回波-回波相关(EEC)分析的计算机仿真研究

根据回波－回波相关算法,对矩形脉冲信号加上白噪声的回波信号进行相关分析,检验其对提高信号检测概率的可行性。     

基于雷达回波视频信号的目标智能识别方法研究

为了提升常规雷达目标识别的能力,以含有更多目标原始信息的回波视频信号为基础,研究了目标回波视频信号的特征提取,提出一种基于支持向量机的目标识别方法.最后通过仿真实验验证了本文方法的有效性.仿真结果表明,采用本文方法对目标大小识别的准确率与信噪比、采样率有关;对目标机型识别能得到较高的准确率.     

基于奇异值分解的雷达微小目标检测方法

提出了一种强杂波环境下雷达微小目标的检测方法。该方法以奇异值分解理论为基础,利用奇异值一阶、二阶差分谱进行奇异值选择,通过奇异值逆变换将雷达回波信号分解成不同的成份,从而实现杂波抑制和小微目标凸现。试验表明:该方法能有效抑制杂波,平均提升信噪比7 dB左右。     

基于滑动相关的UWB雷达目标识别

目标识别是现代雷达领域的一个难点问题．本文基于滑动相关理论，结合超宽带（UWB）雷达能获取目标高分辨力距离像的特性，提出了一种基于滑动相关的UWB雷达目标识别方法．该方法避免了对目标极点的提取，仿真结果表明有较好的识别效果，且算法简明，易于实现．     

基于跟踪滤波的航迹关联方法

提出了一种基于对目标跟踪滤波的航迹关联方法，即通过对滤波数据进行多项式拟合，计算参数误差的极大似然值，判断两条原始航迹是否来自同一目标。大量的实际数据实验表明此方法关联的正确率高。     

雷达网检测数据的散度判决方法

基于检测数据统计知识，运用散度对雷达组网系统目标进行检测判决：并利用雷达固有发现概率和虚警概率对检测判决算法进行检验，对串行数据融合结构目标判决算法进行了推导，通过分析得到了利用散度进行目标判决的合理串行结构。     

基于灰度级连通性的FLIR图像的目标检测方法

通过对灰度级连通性及其算法的分析,文中给出目标k级成分区域提取算法,并针对前视红外(FLIR)图像序列提出一种目标检测的新方法。这种方法分为帧内和帧间处理:帧内处理利用目标k级成分区域提取算法实现单帧目标检测,帧间处理利用目标时间连通性实现序列图像间的目标关联和目标检测。仿真结果表明:在噪声和杂波干扰下,所提出的方法对红外图像序列弱小目标检测是有效和稳健的。     

一种视频序列中运动目标检测算法

在现有方法的基础上,提出了一种基于Otsu动态阈值背景差法和三帧差法相结合的运动日标检测方法.首先通过改进的Surendra算法建立背景模型,并由Otsu动态阈值背景差分法得到二值图像,然后与三帧差分法结合,得到可靠的运动目标区域并进行背景实时更新.实验结果表明该方法满足视频序列运动目标检测的实时性和准确性要求.     

基于区域生长的目标检测方法

针对前视红外图像对比度低、背景干扰严重、不利于目标检测等问题,提出了一种基于区域生长的目标检测方法。首先,在形态学滤波机理的基础上,利用图像的整体纹理分布特点进行逐行扫描,选取有效的极大值点、极小值点,自适应确定结构元素的大小进行图像滤波。其次,在自动种子区域提取的基础上,通过生长条件的判决准则动态调整生长阈值,确定待检测目标。实验结果表明：该方法与NCC方法和OTSU方法相比,检测准确率提高了10%,精确度较高。     

A New Radar Target Recognition Method Based on Polarimetric Processing and Neural Learning

0INTRODUCTIONBecauseanone-dimensionalrangeprofileobtainedbyawidebandMMWradarcanbeusedtodescribegeometricstructurecharacteristicsoftargetSbeingillLirninated.UnlikearathercomplicatedISARimop,itcanhealsoregainedasthetarget"fingerprintS".Thus,itholdsmuehpromiseandhasattractedpeople'sattentionstousehighresolutionrangeprofilestoclassifythetarget['--'].ButtherangeprofileisafunctionoftargetattitudeanglesIthuseachtargetclassmustberepresentedbyalaalnumberofangle-indexedsubclassestohandletinknow…     

雷达目标一维距离像的偶数阶中心矩特征的识别

针对雷达目标一维距离像的平移敏感性和姿态敏感性,提出一种提取一维距离像的偶数阶中心矩作为雷达目标特征的方法。用小波变换提高一维距离像的信噪比,在此基础上提取中心矩特征,再选取维数减半的比较稳定的偶数阶中心矩作为目标特征,以适用于支持向量机分类器进行识别分类。对实测雷达目标的数据进行试验,结果显示在减少模板特征向量的存储量和测试样本识别时的计算量的同时,得到了较高的识别率。     

一种基于小波分析的雷达弱目标检测方法

为提高噪声背景下弱目标的检测能力,基于小波去噪的原理及Neyman-Pearson准则确定小波阈值,提出了一种弱目标检测方法.在理论分析的基础上,对实际采集的数据进行了验证,实验结果表明了该方法的有效性.