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为了降低复杂海情对海杂波背景下小目标检测的影响,提高微弱信号检测准确度,文中采用多重分形去势波动分析法分析了海杂波数据在高尺度条件下的分形特性,将分形尺度q 扩展到[-30,30],对多重分形参数H(q)的估计进行了研究,得到了高尺度分形差量驻H(q),分析了尺度q 的选取对驻H(q)的影响,提出了一种基于高尺度分形差量的海杂波中小目标检测方法。实验结果表明:IPIX 海杂波数据的分形特性受到海情和雷达极性的影响,选择高尺度指数q 时,所提方法能够有效地区分动目标与纯海杂波之间的分形差异性,降低海杂波背景下小目标检测对海情的依赖性,相较于单尺度去势波动分析检测方法,大部分海情的检测门限提高了40% 以上,发挥了海杂波数据在高尺度多重分形上的优势。 相似文献
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研究了实际采集的海杂波的关联维及最大Lyapunov指数。结果表明,海杂波具有混沌特性。基于复杂非线性系统的相空间重构理论和混沌信号可短期预测的特征,提出了强海杂波中的微弱目标信号检测的神经网络方法,给出了雷达检测的模型。 相似文献
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该文研究了海杂波功率谱的多重分形特性。为了克服频谱傅里叶分析的缺点,用现代谱估计的方法来计算海杂波的功率谱。AR模型是一个线性预测模型,它通过序列的自相关函数矩阵来估计功率谱,并且具有更精确的频谱分辨率。该文主要分析基于AR谱估计的海杂波功率谱的多重分形特性,以及在微弱目标检测中的应用。首先,以分数布朗运动(FBM)模型为例,证明其功率谱具有多重分形特性。其次,根据X波段雷达的实测海杂波数据,通过多重去趋势分析法(MF-DFA)验证了海杂波AR谱的多重分形特性。最后,分析了海杂波AR谱的广义Hurst指数以及影响参数,并提出一种基于局部AR谱广义Hurst指数的目标检测方法。实验结果表明,该种检测方法具有海杂波背景下微弱目标检测的能力。与现有的分形检测方法和传统的CFAR检测方法对比,该算法在低信杂比情况下具有较好的检测性能。 相似文献
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分形模型在海上雷达目标检测中的应用 总被引:6,自引:1,他引:5
在海杂波背景下进行了有效的海上目标检测是相当困难的。本文研究了海上目标雷达问波与海杂波的分维特性,提出了一种基于海面散射分维特性的检测方法。该方法以处处连续而不可导的非平稳不规则信号模型-分数布朗运动作为数学模型,提取出海杂波与目标回波的多种分维参数,并利用其固的差异进行检测。该方法用于仿真的舰船雷达弱目标的回波,取得了较好的检测效果。 相似文献
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基于LGF的海杂波中微弱目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
该文主要研究了海杂波的模糊分形特性以及模糊分形理论在海杂波微弱目标检测中的应用。模糊分形理论是在融合了模糊理论与分形理论的基础上提出来的,其两个重要概念是局部模糊分形维数与局部分形度。海杂波序列的分形程度可以构造为一种模糊属性,即模糊集,其具有良好的模糊理论中定义的 “度”的概念,且对海杂波与目标具有良好的区分能力。局部模糊分形维数与局部分形度是针对短时海杂波序列进行处理的,对长时间海杂波序列进行处理可以滑动处理单元实现。经X波段实测海杂波数据验证,该文所提方法具有良好的微弱目标检测能力。 相似文献
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首先基于IPIX分时全极化雷达的海杂波实测数据,分析了瑞利分布、韦布尔分布、对数正态分布和K分布对实测数据的拟合效果,发现对数正态分布拟合水平极化接收通道的杂波数据效果较好,K分布拟合垂直极化接收通道的杂波数据效果较好,但是仍然存在海杂波"拖尾"区域拟合不理想的情况.为此,假设海杂波中的布拉格散射体的回波服从K分布,离散海尖峰的回波服从对数正态分布,海杂波整体服从K分布和对数正态分布的叠加混合分布,提出了一种具有闭式表达式的混合分布,以改善海杂波分布"拖尾"部分的拟合效果.实测数据分析表明,本文提出的混合分布对海杂波幅度分布的拟合效果优于对数正态分布和K分布. 相似文献
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利用海杂波有效探测海上小目标是目前雷达探测领域的热点问题,具有重要的应用价值。鉴于海杂波是一种非线性非平稳性的雷达回波信号,充分发挥整体平均经验模式分解的优势,将海杂波分解为若干个不同尺度的独立分量。通过研究发现有目标时,分解出的前5个分量与未分解前信号的相关系数明显减小,因此提出了一种新的海杂波背景下的目标检测方法。通过实测和模拟的海杂波数据进行训练和测试,研究结果表明,该方法能有效地实现海杂波下目标的探测,性能优于经典时域下、分数阶傅里叶变换域下以及平均经验模式分解后的广义Hurst指数的目标检测方法。 相似文献
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给出了基于Hough变换的信号检测结构,用Weibull分布对加拿大McMaster大学IPIX雷达的某单个距离单元的海杂波幅度数据进行拟合,构造了仿真环境,基于MonteCarlo仿真对基于Hough变换的检测器在非起伏目标和四种Swerling起伏环境下的目标检测性能进行了分析,并得到了有参考价值的结论 相似文献
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针对分数布朗运动模型在不同尺度上粗糙度相同的缺陷,提出一种将高阶分形特征作为分形维数补充的目标检测算法。该方法将Hurst指数和缝隙特征相结合,分析比较了海杂波和目标的特性。在此基础上,对IPIX雷达实测数据进行实验分析。结果表明,对海杂波背景下的小目标检测,提出的算法比仅基于分形维数的检测算法性能更优。 相似文献
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为了提高海杂波中漂浮小目标的检测概率,提出了一种改进的分形检测海面漂浮小目标方法。首先,利用去趋势波动分析方法计算海杂波的分形维数;其次,利用计算过程中的“副产品”———截距组成二维判决空间;最后,通过聚类分析,检测出海杂波中的漂浮小目标。在实测数据基础上对改进算法进行了验证,结果表明:海杂波和小目标在判决空间存在明显的差异性;与Hurst指数法、神经网络集成预测法等方法比较,改进算法提高了目标检测概率;交叉极化方式( HV、VH)的检测效果优于同极化方式( HH、VV)的检测效果。 相似文献
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空间直方图融合了目标的灰度分布信息和灰度的空间分布信息,比传统的灰度直方图更具有目标鉴别能力。为实现海杂波背景下稳健跟踪红外目标,本文在基于粒子滤波算法的红外目标跟踪系统框架中,将加权样本集表示红外目标的状态后验概率分布;采用简单的随机漂移模型表示系统状态模型;利用目标区域的空间直方图描述红外目标,其中通过核概率密度估计建立红外目标的灰度分布,然后统计灰度分布的空间信息建立空间直方图;通过空间直方图的相似度定义来建立系统观测概率模型,最终提出一种在海杂波背景下的基于空间直方图的粒子滤波红外目标跟踪算法。实 相似文献
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