一种改进的毫米波雷达多目标检测算法

智能驾驶主要依据前视雷达进行目标探测,基于毫米波雷达的多目标检测算法是目前的研究热点。但现有的基于FMCW的雷达多目标检测算法存在大量虚警、漏检的问题,且无法获得目标的方位信息,很难应用到复杂多变的道路环境中。提出了一种改进的毫米波雷达多目标检测算法。该算法在传统FMCW算法的基础上,提出相位差和功率差联合匹配模型进行频率匹配的思想,较好地解决了FMCW算法中频率匹配差错、无法得到目标方位信息等问题。对该算法进行了多目标模拟仿真和实测道路试验,仿真和实验结果表明,基本上能正确检测出多目标的距离、速度、方位角,且性能可靠稳定。     

基于注意力机制的毫米波雷达和视觉融合目标检测算法

传统目标检测大多基于摄像头采集图像进行,虽然近些年出现了许多优秀的检测网络,但在复杂场景下,仍存在大量漏检、误检等问题。针对这些问题,提出了一种基于注意力机制的毫米波雷达和视觉融合目标检测算法。首先将毫米波雷达数据进行扇形点云柱编码（Fan-shaped Cloud Pillar Code,FCPC）,将其转换为前景伪图像;然后,再将其通过坐标关系映射到像素平面,使用卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）对两者特征数据进行融合;采用Yolov4-tiny对融合特征进行检测,并引入Focal Loss对原损失函数进行改进以解决正负样本不均的问题。在Nuscenes数据集上进行模型验证与对比,结果表明,该算法在复杂场景下相比其他单传感器检测算法如Yolov3、Efficientent以及Faster-RCNN等,无论平均检测精度(mean Average Precision,mAP) 还是每秒检测帧数(Frames Per Second,FPS)都有明显的提升。     

毫米波空间目标探测雷达

本文讨论毫米波(MMW)雷达在观测空间目标，特别是在空间目标编目和外空目标识别研究中的应用，分析采用毫米波波段的一些主要原因；在需要观测多目标的情况下，必须采用毫米波相控阵雷达。本文简要讨论了实现远程毫米波相控阵雷达所需要的高发射机功率的方法及其有关技术的进展。     

基于改进型恒虚警的毫米波雷达检测算法

为了提高毫米波雷达在多目标环境下的检测性能,在变化指数恒虚警（Variability Index CFAR,VI-CFAR）的基础上提出了一种改进算法,即当背景环境为多目标环境时,采用KL散度单元筛选恒虚警（Kullback–Leibler Trimmed Mean CFAR,KLTM-CFAR）替换单元平均恒虚警（Cell Averaging CFAR,CA-CFAR）与最小选择恒虚警（Smallest of CFAR,SO-CFAR）进行策略选择,有效避免了毫米波雷达在多目标环境下的目标遮蔽问题,提升了检测性能。对改进后的检测算法进行了仿真分析,结果表明,多目标环境下,在其他几种检测器基本丧失检测能力的情况下,该检测器仍保持着90%以上的检测概率,并且在均匀环境和杂波边缘环境下,也有较为良好的表现。     

多雷达目标检测数据融合系统的设计

这里给出了一个在未知分布的强杂波环境下能稳定工作的恒虚警率分布式检测系统。所设计的系统是用来保证杂波功率起伏下的恒虚警率和未知噪音，杂波分布环境下的恒虚警率具有稳固性，系统也同样设计成能在不同功率传感器条件下感器功率起伏时成功地实现容错。     

基于车载毫米波雷达的目标检测CFAR算法研究

汽车雷达信号处理的一个重要任务是可靠地探测汽车前方及周边的目标,通过比较雷达反射信号的频谱来判断频谱信号是否达到特定的检测门限值,使用恒定的门限值会导致大量虚警目标被检测,如果虚警目标太多,会使计算机的处理能力达到饱和,势必影响正常目标的检测。因此,一种自适应噪声阈值的恒虚警率(CFAR)算法被广泛的应用在雷达信号处理中。本文针对汽车FMCW雷达常用的两种CFAR算法,从原理上对算法进行阐述,并通过仿真软件和实验数据对算法性能进行分析比较。     

毫米波雷达

文章简要的叙述了荷兰菲利蒲公司新近研制的毫米波雷达。     

毫米波防撞雷达二线检测系统设计

为实现部队信息化综合保障的要求,满足对毫米波防撞雷达系统内场的检测需求,新 设计了毫米波防撞雷达二线检测系统,通过测试系统不同的功能测试模块能够实现快速准确 定位故障模块的功能,提高了设备的维修保障水平,可为同类型雷达二线检测设备的研制提 供参考。     

毫米波雷达的多普勒扩展目标检测

在毫米波雷达目标探测中,目标微动部件的微多普勒效应会引起目标回波频谱扩展,线性调频信号的时频耦合会导致目标距离扩展,从而使得目标难以检测。文中首先通过建模仿真,研究了目标回波的特点,然后结合实测数据分析了其复杂性,在此分析基础上提出了边沿检测、均值滤波质心检测、闭运算质心检测等检测方法,最后通过实测数据处理验证了各种方法的性能。     

一种舰载毫米波雷达海杂波背景下的慢速小目标检测算法研究

掠海飞行慢速小目标的检测一直是雷达信号处理领域研究的热点问题。分析了海杂波数据的统计特性,利用天线扫描间海杂波非相关特性,采取单次扫描脉冲间非相参积累,结合天线扫描间积累和杂波图迭代平滑处理技术,抑制海杂波,积累目标能量,改善检测性能。仿真结果表明利用本方法毫米波雷达能有效检测海杂波环境下的慢速小目标。     

目标面积与被动毫米波探测概率的仿真计算

根据被动毫米波探测及信号检测等理论,给出了被动毫米波探测的输出信号、探测概率与目标面积的理论公式.通过仿真计算给出了被动毫米波敏感器的输出信号的被积函数分布图、探测概率与信噪比的仿真计算曲线。推导了在近似线性区间内被动毫米波敏感器的输出信号、探测概率与目标面积的近似计算公式,并利用该公式对某次被动毫米波对比探测试验中出现的数据"巧合"现象进行了解释。所得结论对相关被动毫米波探测研究具有参考价值。     

基于核不相关邻域保持投影的毫米波雷达目标识别

流形学习的提出和发展为毫米波雷达目标识别提供了新的思路。针对传统特征提取算法的不足,提出了一种基于核的非线性流形学习算法,即核不相关邻域保持投影(KUNPP)。该算法在邻域保持投影的基础上引入再生核,将数据映射到Hilbert空间;在Hilbert空间内执行邻域保持投影算法,并引入不相关约束,使得到的特征向量具有不相关性,减少冗余信息。将KUNPP应用于毫米波雷达目标识别,仿真数据集和实测数据集的实验结果均表明算法能取得较好的结果。     

机载毫米波测云雷达定标技术

作为云探测的主要遥感手段,毫米波测云雷达能够为云宏微观 参数的反演提供及时、准确和可靠的信息。毫米波云雷达探测器定标技术研究不仅能够 充分发挥其观测数据的使用效益,而且还可以提高观测质量。尽管毫米波测云雷达内定标系统具有 对主要工作参数进行自动检测和对探测结果进行修订的功能,可以保证探测结果的稳 定性和真实性,但是内定标系统并没有考虑天线特性以及不同部件之间的相互影响。 因此,针对外定标技术的研究工作显得尤为迫切。在国外机载毫米波测云雷达外定标实验 的基础上,介绍和分析了外定标技术,并拟制了外定标技术流程,为将来我国自行开展 机载外定标实验提供了参考和借鉴。     

毫米波雷达对直升机旋翼回波检测研究

 针对毫米波雷达直升机旋翼回波信号能量低以至检测困难的问题,本文根据旋翼回波数学模型分析了旋翼回波、地杂波和目标杂波的时域及频域特性,提出频域杂波滤除后时域检测的思路.针对直升机识别应用的现状,提出通过旋翼回波恒虚警检测保证直升机检测和识别结果信度的思想,研究了频域杂波滤除后杂波剩余和噪声的统计分布,引入滑窗检测将观测向量分为检测单元和杂波干扰参考单元以完成旋翼回波的恒虚警检测.仿真结果表明杂波滤除方法可以有效滤除地杂波和目标杂波,提高检测时的旋翼回波信杂噪比.本文设计的旋翼回波时域检测器可以在信杂噪比较低的情况下完成旋翼回波检测.     

浓海雾空中隐身目标无源毫米波探测

研究了空中隐身目标的毫米波辐射特性,分析了浓海雾对毫米波辐射信号的衰减,并对无源毫米波辐射计阵列探测热辐射源的性能进行了分析。在理论建模的基础上针对一维32通道8 mm辐射计阵列探测空中隐身目标进行了仿真实验,结果表明毫米波辐射计阵列在浓海雾气候条件下探测空中隐身目标是一种非常有效的手段。     

毫米波目标和目标环境特征测试系统简介

论述目标和目标环境特征研究的意义和作用,并简单介绍毫米波目标和目标环境特征测试系统的功能、原理和组成.     

高频地波雷达空时自适应目标检测

针对高频地波雷达接收到的海杂波数据在落入Bragg峰区域时目标会被海杂波所遮盖的特点,通过对海杂波的空时耦合特性的分析,将空时自适应信号处理运用到超视距雷达中,提出抑制海杂波的同时检测被海杂波所遮盖的舰船的新方法.实测数据的处理结果证明了所提出利用空时自适应处理抑制海杂波的有效性和实用性.     

泡沫对主动毫米波雷达干扰效能分析

泡沫作为一种新的无源干扰手段,对主动毫米波雷达干扰作用明显。从散射、反射和吸收角度对泡沫干扰机理进行了阐述,根据主动毫米波雷达探测目标及泡沫干扰的要求,分别计算了主动毫米波雷达的遮蔽面密度和泡沫两点间面密度,通过两种面密度的比较,对泡沫的干扰效能进行了分析。该研究结论对泡沫干扰效能评估及泡沫干扰战术的优化具有重要的意义...