低信噪比图像序列能量积累的硬件实现

讨论了两种常用的低信噪比图像序列能量累加算法,一种是针对帧间运动速度较小的多帧累加;一种是针对帧间运动速度较大的形态膨胀累加,并给出了这两种算法的FPGA电路实现框图。实验结果表明,设计的电路结构简单、流程清晰、实时性强、外部器件少、可扩展、可移植,并在实际应用中取得了较好的效果。     

WCDMA第三方探测系统目标信号快速捕获算法

针对第三方探测系统对WCDMA系统中上行PRACH捕获的实时性要求,分析传统前缀同步算法的不足,设计了一种基于能量累加和最大似然相结合的前缀快速捕获算法,并根据消息的帧结构特点设计了一种基于控制部分的频偏估计算法.快速捕获和频偏估计共同构成第三方探测系统目标信号快速捕获算法,经实测数据验证,该算法能够快速、准确地对目标手机用户RACH信息进行捕获和解码.     

一种WCDMA第三方探测系统目标信号快速捕获算法

针对第三方探测系统对WCDMA系统中上行PRACH捕获的实时性要求,分析传统前缀同步算法的不足,本文设计一种基于能量累加和最大似然相结合的前缀快速捕获算法,并根据消息的帧结构特点设计一种基于控制部分的频偏估计算法。快速捕获和频偏估计共同构成第三方探测系统目标信号快速捕获算法,经实测数据验证,该算法能够快速、准确对目标手机用户RACH信息进行捕获、解码。     

多帧累加平均技术在红外实时图像处理中的应用

文章通过对红外热像仪系统图像表征特性的分析，提出了红外图像多帧累加平均实时图像处理技术，并阐述了在红外热像仪中该图像处理技术的具体实现，并通过实验证明该方法实现了沿着运动轨迹进行帧间滤波，而且实现视频图像的实时显示，从而使多帧累加平均技术对于运动红外图像序列具有较好的处理效果。     

基于多帧移位叠加的红外小目标检测方法

由于基于能量积累的稆算法对预检测的目标漏检和噪声密度都比较敏感，所以要求预检测在注重目标检出率的同时应尽量减小虚警。例如当噪声密度大于3％时高阶相关法检测性能大幅下降，Hough变换法在噪声密度圈在时不但性能下降，而且运算量也增加很多。基于此，对能量积累算法提出了多帧移位累加自适应门限的检测法。     

非致冷红外枪瞄实时图像增强算法研究

针对提高红外枪瞄图像增强的实时性提出了一种算法,用连续帧累加平均抑制噪声,用灰度直方图的非线性拉伸增强灰度对比度.这种算法综合考虑了图像特点和人眼的视觉特性,易于在硬件上实现,而目标增强效果不变.最后用图像质量评估模型评估增强后的图像清晰度,说明该方法适于中远距离红外枪瞄图像使用.     

基于动态规划方法的能量累加算法的FPGA实现

给出一种基于动态规划的能量累加算法的FPGA实现方案，对其中求最大值模块的实现结构及对外部存储器的控制部分做了详细的分析及优化，提高了算法实现的速度，解决了算法运算量大与实时性之间的矛盾。     

基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测

本文提出了一种基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测方法.首先利用Butterworth滤波器对原始红外图像进行高通滤波,得到包含少许噪声点和目标点的处理图像;然后,通过基于灰度形态学的多帧累加的方式进一步提高图像的信噪比;最后利用SUSAN检测算子对多帧累加过的红外图像进行分割并将真实目标检测出来.为了提高小目标检测的实时性,给出了基于FPGA DSP的硬件实现结构.实验表明,该方法能够较好地消除背景和抑制噪声,从而准确有效地检测红外运动弱小目标.     

基于时域信噪比的红外弱小目标检测

复杂背景下红外弱小目标检测与追踪技术一直是遥感成像应用领域一项复杂而艰巨的课题。利用高帧频红外面阵成像系统采集到图像的强帧间相关性特征,设计了一种多帧累加的时域信噪比的弱小目标检测方案。同时利用目标运动的连续性,采用多帧确认的方法关联目标,输出真实目标运动轨迹。实验结果表明,算法在vs2013上运行的平均运算时间为23 ms,检测到的目标最低信噪比为2.91,同时对多目标的检测具有较强的适应性。     

非相干累加中检波方式的性能分析与参数选取

阐述了GNSS信号捕获过程中非相干能量累加的两种检波方式的实现原理,利用雷达检测理论对两者的性能进行了分析对比与数值计算,给出了两种检波方式的性能曲线。提出了两种相干累加时间与累加次数的选取方法并进行了仿真,该方法和仿真结果可作为GNSS系统信号捕获与跟踪过程方案设计的参考依据。仿真结果还表明,平方律检波方式相比于包络检波方式,在能量累加性能上要略差,差值在0.5 dB以内。     

基于分区动态规划和航迹关联的弱小目标检测

序列图像中低信噪比运动弱小目标的实时检测算法,是精确制导系统中的关键算法之一。提出一种图像序列弱小目标实时检测新算法,采用分方向区间的动态规划算法和二值图像航迹关联检测。通过在动态规划能量累加过程中引入方向限制,减小了噪声轨迹能量积累和目标轨迹能量扩散,提高了算法的目标检测能力。对算法的检测性能进行了仿真实验,结果表明该算法能有效检测深空背景下信噪比大于1.8、运动方向任意、速度不大于1像素/帧的多个运动弱小目标。     

低信噪比运动红外点目标的检测

为解决高空背景条件下红外低噪比运动点目标的检测问题,本文提出了一种基于膨胀累加的检测方法。运用形态膨胀运算能够使同一目标处于不同帧上的能量仍然能够实现有效的累加,从而达到目标增强的目的。同时本文还采用小波变换预处理的方法,对图像中相关的１／ｆ噪声进行白化。本文对这一方法进行了大量的仿真实验和详细的理论分析。实验证明该算法能够快速稳定地检测出信噪比为２的运动点目标。     

基于线性拟合的包络走动补偿方法

在低信噪比情况下,信号长时间能量积累是检测目标的一种手段。对于长时间能量积累,系统往往面临3个问题,即距离走动、多普勒漂移、波束跨越。信号处理时,必须首先把所有目标回波包络都校正到同一距离单元上,然后利用动目标检测(MTD)或者联合时频变换等方法来完成回波能量积累和检测。通常Keystone变换是完成距离走动补偿的一种有效方法,但其计算量较大,实时性差。提出了一种基于线性拟合的距离走动补偿算法,利用曲线拟合的思想来完成包络走动补偿,仿真结果验证了该方法的有效性,同时表明其具有更好的实时处理性能。     

基于时空域集成判决的微小运动目标检测方法

提出了一种基于时-空域集成判决的序列图像中微小运动目标检测方法。首先,将背景杂波抑制后的残差图像沿时间轴进行累加,形成组合帧,在组合帧中经过二元假设门限判决,检测出疑似目标;然后,只对疑似目标按可能的运动方向进行空域能量集成;最后,对目标轨迹进行统计判别。算法的性能分析和实验仿真结果表明,该方法在保证较高检测概率的同时,大大减少了运算量,有利于实时实现。     

基于FPGA的二维FFT算法在LFMCW雷达信号处理中的应用

线性调频连续波( LFMCW)检测运动目标存在一定难度,利用二维FFT处理技术对目标回波信号相位信息进行提取,可有效抑制固定杂波,实现对运动目标的检测。介绍了线性调频连续波( LFMCW)雷达信号进行多普勒处理的原理以及利用单片FPGA实现多普勒测速雷达信号处理的过程,详细说明了数据的缓存、实数序列FFT的快速算法以及希尔伯特变换等步骤的FPGA实现,最后测试结果表明二维FFT算法能很好的提取出目标的距离和速度。     

智能交通监控系统中多目标跟踪算法

在视频监控系统中,以自适应背景差分法提取运动目标,并以单连接区域增长法标记各运动目标区域.针对在城市交通监控系统的特点,建立视频流中帧间图像的约束条件,利用相邻两帧目标之间的距离、平均灰度以及面积差等特征建立匹配距离测度函数,通过求全局最优解使得距离测度达最小,进而确定最佳匹配目标,并分析了目标运动过程中的遮挡现象及提出了解决方法.实验结果表明,该方法跟踪运动目标准确率达98%.     

MIMO雷达多目标检测前跟踪算法研究

 本文基于检测前跟踪技术研究了MIMO雷达系统中多个运动目标的早期预警问题,在推导已知目标数量时的二元广义似然比检验的基础上,提出了一种次优的基于“逐目标消除和极坐标Hough变换（STC-PHT）”的多目标检测前跟踪算法,并推导了该算法的虚警概率和检测概率表达式。与以往的多目标检测前跟踪算法相比,新算法具有较低的计算量,且本质上无需目标数量的先验信息,避免了目标数量未知时需执行多元假设检验的问题。仿真分析表明,新算法能有效地改善MIMO雷达在低信噪比条件下的检测性能。     

基于LGJMS-GMPHDF的多机动目标联合检测、跟踪与分类算法

线性高斯跳变马尔可夫系统模型下的高斯混合概率假设密度滤波器(LGJMS-GMPHDF)为杂波背景下多机动目标跟踪提供了一种有效方法。该文将类别辅助信息引入LGJMS-GMPHDF,提出了一种密集杂波背景下多机动目标联合检测、跟踪与分类算法。该算法在LGJMS-GMPHDF中用属性向量扩展单目标状态向量,用位置和属性的组合测量似然函数代替单目标位置及杂波位置测量似然函数,提高了不同类目标与杂波测量间的鉴别能力,进而改善了目标数目及状态的估计精度;在更新目标状态的同时,对目标属性信息进行更新。该算法实现了时变数目的目标状态和类别估计。杂波背景下交叉和临近并行机动目标的跟踪实验验证了该文算法的联合检测、跟踪与分类性能。     

Complex ISAR imaging of maneuvering targets via the Capon estimator

An inverse synthetic aperture radar (ISAR) can be used to produce high-resolution images of moving targets of interest by utilizing the relative motion between the target and the radar and by transmitting signals with large bandwidth. Most ISAR imaging algorithms are based on the range-Doppler processing, which implies that the Doppler shifts remain constant during the coherent integration time. For maneuvering targets, the Doppler shifts are time varying. In this case, the algorithms will produce blurred images. We present herein an adaptive Capon (1969) spectral estimation algorithm for the complex ISAR image formation of maneuvering targets. It is an efficient recursive implementation of the well-known Capon complex spectral estimation algorithm by using FFT and simple matrix operations