海杂波的多重分形特性分析

通过对实测海杂波数据进行多重分形测度分析，判定海杂波信号具有多重分形特性。本文进一步提取表征海杂波复杂特性的多重分形参数，研究了不同条件下海杂波多重分形特性的变化特点，探讨了基于多重分形特性的雷达目标检测方法的可行性，并给出了实验结果。本文的研究为基于多重分形特性的海杂波建模与仿真、雷达目标检测提供了依据。     

恒虚警率PDAF的弱点状目标跟踪技术性能分析

PDAF与PDAF-AI算法广泛应用于雷达目标检测与微弱点状目标跟踪领域,两者不同之处在于PDAF-AI算法在利用目标位置、运动速率的基础上多加了目标的亮度信息通过Kalman滤波器去估计目标下一时刻的状态。PDAF-AI改变了传统PDAF算法忽略目标亮度信息的不足,它应具有更好的跟踪性能。通过对这两种算法跟踪性能的对比分析研究：带亮度的概率数据关联滤波器技术PDAF-AI总体上比传统的PDAF技术具有更好的实时跟踪性能,然而在强杂波或跟踪区域存在高亮杂波的情况下PDAF-AI的跟踪性能可能会有所下降。     

雷达辐射源信号的多重分形特性研究

分形维数可以描述信号的复杂程度.但是单个分形维数描述信号是不够的,故对不同调制雷达辐射源信号的多重分形特性进行研究.通过仿真六种常见脉内调制雷达辐射源信号,并计算它们在不同情况下的多重分形广义维数,结果发现多重分形广义维数时噪声不敏感,同时,同一种调制方式下调制参数对广义维数的影响也不大.因此.多重分形广义维数可以作为雷达辐射源信号脉内调制方式识别的分类特征.     

基于多重分形的雷达目标的模糊检测

利用多重分形的概念对海杂波和舰船雷达目标回波进行了分析,并提取出其多重分 形特征用于舰船目标检测.实验表明,广义维数谱具有良好的可分性和稳定性.在检测中,将 待查信号分为两类:海杂波目标和舰船目标,将广义维数谱作为特征矢量,计算其相对于两 类目标的隶属度并作出判断.多组检测实验证明了该方法的有效性和实用性.     

基于多属性分类的雷达目标跟踪算法

传统目标跟踪算法无法有效利用目标的属性信息,而已有的基于PN学习的雷达目标跟踪算法获取目标属性信息过少,在杂波更为复杂的实际环境中仍然存在滤波能力不足的情形。针对这一问题,提出基于SVM多属性分类器的目标跟踪滤波算法。该算法在原有的PN学习算法基础上,扩宽了系统获取雷达数据信息的维度。这些数据更好地反映了目标和杂波的特征,使得雷达识别杂波的能力增强。仿真实验表明:该算法在强杂波环境下有效地提升了目标跟踪的精度。     

基于地理信息系统的雷达杂波评估与应用系统

为了便于地海杂波数据的有效管理和使用,设计了基于地理信息系统(GIS)雷达杂波评估与应用系统。该系统以GIS为技术支撑,杂波数据库为核心,结合杂波特性理论研究成果实现了地海杂波数据的管理、地海杂波数据的统计分析和雷达性能评估。同时,利用功能强大的GIS,将杂波测量数据与GIS相融合实现了地海杂波数据的可视化以及与实际地形地貌的联合分析。     

雷达多目标方位测量数据的一种处理方法

多目标数据关联是雷达数据融合过程中的重要一环。针对分布式雷达组网模式 ,在目标批数未知的条件下 ,提出了一种杂波环境下的多目标点迹关联算法。该算法利用雷达对目标的方位测量数据 ,通过引入关联矩阵 ,建立多目标多雷达数据关联数学模型 ,采用模拟退火技术 ,在使似然函数最大化的意义下求取关联矩阵和监视空域中目标的批数。根据多个雷达的多个采样周期的关联矩阵 ,建立各雷达测量数据之间的相关关系 ,为目标跟踪和数据融合提供前提条件。模拟仿真结果表明了算法的有效性。     

小波变换用于催化剂表面图象的局部特性分析

文中讨论了催化剂表面ＳＥＭ图象关于多重分形生长过程的局部奇异性分析，通过小波变换获得的局部奇异强度，比描述整体的单一分形维数和奇异谱，能提供更加准确的Ｈｏｌｄｅｒ指数绝对值和空间定位，用奇异强度直方图描述了图象上分形测度的分布，进而确定了催化剂表面活性区域的分布。     

两阶段无监督顺序前向分形属性规约算法

采用单个属性多重分形维数及属性合并之后分形维数变化程度作为属性相关性的度量依据,以结果属性子集分形维数与属性全集分形维数的差值作为评价结果属性子集优劣的标准,将分形属性规约问题转化为属性个数受限的最大无关分形属性子集搜索问题.针对高维属性空间搜索的"组合爆炸"现象,设计了结合相关性分析与冗余性分析的两阶段顺序前向无监督分形属性规约算法.初步分析了算法的时空复杂性,基于标准与合成数据集的实验结果表明,算法能够以较低的分形维数计算工作量得到较优的属性子集.     

基于SVM和GM-PHD的密集杂波环境下的数据处理算法

在雷达目标跟踪领域中,密集杂波环境下的多目标跟踪（Multiple Target Tracking,MTT）问题一直是研究的难点,高斯概率假设密度滤波算法（Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density Filter,GM-PHDF）是当前比较热门的研究方向。为解决GM-PHDF算法在强杂波环境下,检测错误率和计算时间复杂度增加的问题,提出一种改进的算法,通过将支持向量机（Support Vector Machine,SVM）技术和GM-PHD相结合,在使用GM-PHD对目标进行计算和更新前,通过SVM对量测信息进行分类,在保留有效目标数据的同时,尽可能地过滤掉杂波数据。结果表明,在满足跟踪精度的前提下降低了算法的复杂性,能够有效地减少杂波,提高跟踪性能。     

基于多重分形的肝脏边缘粗糙度分析*

（目的）针对当前在肝纤维化早期CT影像无法检测的问题,提出了基于多重分形理论的肝脏边缘粗糙度分析方法。（方法）该方法计算了图像像素点的粗粒化Holder指数,并用核估计方法估计出图像与该粗粒化指数相对应的多重分形奇异频谱。（结果）实验结果表明该方法能在肝纤维化早期分辨出肝脏CT影像边缘粗糙度的改变,而且与传统分形维方法相比效果更明显。（结论）因此多重分形频谱分析为肝脏图像的检测提供了一种新的途径。     

Multifractal scaling behavior analysis for existing dams

The fractal theory was used to describe long term behavior of dam structures by means of determining (mono-) fractal exponents. Many records do not exhibit a simple monofractal scaling behavior, which can be accounted for by a single scaling exponent. In this paper the multifractal detrended fluctuation analysis (MF-DFA) is employed to analyze the time series of in situ observed data of existing dam which intrinsically reflects its long term behavior and structural evolution law. Deformation analysis of one gravity dam is taken as an example, the multifractal characteristic of the time series is obtained. The results show that this method can reliably determine the multifractal scaling behavior of time series of existing dams. The fractal theory can be applied to predict and diagnose dam behavior.     

分数阶Fourier域低分辨雷达飞机回波的分形特性分析与目标分类

常规低分辨雷达体制下的目标分类与辨识是雷达目标识别领域的一个研究难点。研究表明,地、海、空等雷达杂波具有分形特性,不同类型目标会对回波分形特性产生不同的影响,但在强杂波背景下,回波的分形特性更多地表现为杂波的特性。作为一种非平稳信号分析工具,分数阶Fourier变换可以有效地获取目标回波信号的细节特征并充分抑制杂波,且具有快速算法。为此,论文立足于分形及其相关理论,拟从分数阶Fourier域对常规雷达飞机目标回波的分形特性进行分析,估计和分析其分形参数,并对分数阶Fourier域回波分形特征在飞机目标分类中的应用进行探讨。研究结果表明,在最优变换阶数下,分数阶Fourier域飞机目标回波具有显著的分形特性,且充分反映了目标的特性,分形测度分析可以揭示回波的动力学演化机制,且最优变换域回波分形特征可以有效用于飞机目标的分类和识别。     

基于WTMM的多重分形图像去噪算法

提出一种新的多重分形图象去噪算法,讨论了基于小波极大模的多重分形谱估计算法。在此基础上推导了图像取噪声的谱移位算子。该方法没有对噪声的类型提出任何假设条件,而是通过定义一个变换算子对每一点的Hausdorf指数进行处理,使处理后的图象的Hausdorf指数接近于2,从而取得最佳效果。实验结果表明,该方法在去除噪声的同时可很好地保留了原始图像的纹理信息。     

基于电子海图的真实感航海雷达图像仿真方法

为了满足军事与商船航海雷达的仿真要求,提高雷达回波图像仿真的真实感,提出了一种基于扇形带状纹理融合模型的实时扫描仿真方法模拟高真实感的雷达回波图像。该方法以电子航海图(ENC)数据为雷达回波源数据,根据雷达回波形成机理,以扇形带状纹理融合算法替代传统基于像素单元的雷达图像仿真方法,实时生成雷达回波纹理数据,在此基础上,提出雷达回波信号处理仿真模型实现雷达基本功能,包括增益调节、海浪抑制与雨雪抑制等。经实验证明,该方法在雷达回波显示效率和效果上有了明显改善,为解决雷达与电子海图显示与信息系统（ECDIS）模拟提供有效的手段。     

一种SAR图像机动目标检测与分析方法

从SAR(合成孔径雷达)图像中检测和分析目标是进行SAR自动目标识别的关键步骤,提出了一种SAR图像中地面机动目标检测与分析的方法,该方法在对图像进行预处理后首先利用背景杂波强度分布为指数分布假设的恒虚警率算法以及形态学运算对原始的SAR场景数据进行快速检测获得感兴趣的目标区域,然后提取目标区域8个特征构成特征矢量以详细描述目标。实验结果表明,该方法计算速度快,能够从获得的目标区域得到大量有用的信息,而且该方法具有一定的通用性。     

实测海杂波光电图像混沌特性研究

基于随机信号模型的光电图像海杂波抑制是目前海杂波背景下目标检测常用方法,检测性能不甚稳定。在分析混沌动力系统相空间重构的基础上,通过提取实际海杂波光电图像序列的关联维数和最大Lyapunov指数,检验海杂波是否具有混沌性。实验结果表明:海杂波光电图像序列具有有限的关联维数和正的最大Lyapunov指数,验证了海杂波光电图像序列的混沌特性。海杂波具有的混沌特性使得可采用短时间预测法抑制海杂波,为海杂波光电弱目标检测提供新的解决思路。