海杂波的分数布朗运动模型及其应用

海杂波常常严重地限制了雷达目标检测能力。通常是采用统计方法研究海杂波的特性，随着新理论、新技术的出现，不断尝试更好的方法研究海杂波。基于分形理论，利用实测的小擦地角海面雷达回波数据，比较了海杂波和分数布朗运动（FBM）的性质，得出海杂波与分数布朗运动有相似的增量统计特性。在此基础上，利用基于FBM模型的分维数提取方法对两组海杂波含目标信号进行处理，与利用脉冲回波相干处理以及变换法的分形处理方法相比，具有较好的效果。     

雷达

TN95 96051351基于分维特性的舰船雷达目标的检测/胡卫东,郁文贤,郭桂蓉(国防科技大学电子技术系)Ij国防科技大学学报一1996,18(2)一65一65,64 提出了一种基于海面散射的分维特性的雷达目标检测方法.它利用海上目标雷达回波与海杂波在分维恃性上的差异来对海上舰船目标进行检测。将该方法用于实地录取的舰船雷达弱目标的回波,取得了较好的检测效果.图6表1参5(木)18(5)一63一69 文章提出的一种新的IsAR运动补偿方法,是在文献【1]的复相关包络对准及相位中心对准补偿方法基础上进行改进的.这种方法减少了运动补偿的运算量,提高了距离和相位…     

海杂波背景下的非相干积累目标检测

海杂波具有强的时间和空间相关性,在海杂波的去相关时间内,海杂波是相关的。本文根据海杂波的时间相关性特点,提出了对雷达回波进行非相干积累的目标检测方法。由于海杂波是相关的,目标回波是不相关的,对雷达回波进行非相干积累,可以在保证目标回波能量不变的情况下,削弱海杂波的能量,从而提高目标检测性能。实验结果表明,海杂波背景下的非相干积累目标检测方法是可行的。     

降低船用连续波雷达虚警概率的海杂波抑制方法

为了解决海杂波引起的船用连续波雷达虚警概率增大,以及海杂波抑制算法工程应用难度大的问题,提出了一种工程实用的海杂波抑制方法。首先,通过双参数删除型CFAR检测算法和统计检测算法进行二次检测;然后,依据邻近帧之间目标回波相关性较强和片状海杂波相关性较弱的特点进行帧间处理。仿真和海上实验均表明,应用该方法的船用连续波雷达可以降低不同强度的海杂波背景下的虚警概率。     

海杂波中的超视距雷达探测性能分析

海上大气波导在使微波雷达实现超视距探测的同时,也使海杂波回波信号增强,从而降低雷达的检测分辨性能。利用雷达性能评估模式,仿真计算了雷达在不同发射频率、发射仰角以及天线高度下,典型波导环境中海杂波和目标的回波功率,进行了海杂波干扰下微波超视距雷达的探测性能分析与评估。分析结果表明,在实际工作中选择合适的雷达系统参数,可以有效的降低海杂波的干扰,同时又不容易遗漏较远距离处的目标。     

一种经验模式分解下的海杂波小目标检测方法

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。     

复杂动态海面与目标电磁散射及回波仿真研究现状与展望

海洋表面是一种高度不规则和时空不重复的复杂动态体系。海杂波是雷达电磁信号照射到海面产生的大量散射体回波的叠加,受风力、洋流、海浪等的影响呈现非均匀性和非平稳性。海杂波信号对海上目标的探测具有一定的干扰作用,尤其是高海情条件下,海浪起伏更加剧烈,目标信号极易淹没在强海杂波信号中,严重限制着雷达对海上目标的检测能力。海杂波及目标电磁散射特性研究是提升复杂海洋环境下目标检测能力的基础,以电磁波与实际复杂动态海面及目标电磁散射机理为基础,形成实际海洋环境下目标回波数据,对海杂波及目标雷达回波特征分析,实测数据集的补充,均存在重大意义。为了让更多相关研究者获得基于物理机理的复杂海环境与目标回波仿真方法近些年的发展和未来趋势,该文总结了回波仿真的3类方法,并针对海面与目标仿真场景特点,分析了3类方法的优劣和适应性,给出了部分仿真结果;还介绍了一些基于实测的回波数据集,可方便学者对回波特性进行分析;最后对复杂海面与目标回波仿真方法和特性研究的发展趋势进行了展望。     

基于LOWESS回归的一阶海杂波识别算法

高频地波雷达在对低速目标进行检测时，回波信号中一阶海杂波影响目标检测，为在RD谱中确定一阶海杂波的位置从而规避海杂波影响，提出了一种基于LOWESS回归的一阶海杂波识别算法，该算法在对海杂波局部峰值检测的研究基础上，预先对数据进行了LOWESS回归平滑滤波，将一阶海杂波相对抬高，再结合脊背峰值检测和对称偏移检测的方法进行一 阶海杂波位置信息提取。实测数据的仿真结果表明，该方法能够很好地在RD谱中提取海杂波的位置信息，为海杂波的评估与抑制提供了理论依据。     

基于极化特征分解的海上小目标检测算法研究

该文首次从全极化信息处理角度解决低擦地角下,海杂波中的低可观测小目标检测问题,提出了一种基于极化特征分解的海上小目标检测方法。通过对实测全极化数据分析,验证了海杂波已被阐述的极化特性。并对回波特征矩阵进行极化特征分解,对比了纯海杂波与包含目标回波时海杂波的极化特征量。据此,提出了一个新的极化特征量-联合熵间距()。根据海杂波与小目标DBEA反映的散射机理差异,给出了小目标检测方法,得到了正确的检测结果。经过不同海况数据进行多次验证,得出该方法具有良好的检测能力和较强的鲁棒性。     

基于高斯短时分数阶Fourier变换 的海面微动目标检测方法

海上目标随海面颠簸导致姿态变化,引起回波功率调制效应,导致回波多普勒体现时变和非平稳特性.为此,本文将微多普勒理论应用于海杂波中弱目标检测,提出一种基于高斯短时分数阶Fourier变换(GSTFRFT)的海面微动目标检测方法.首先,建立海面目标的平动和三维转动回波模型;然后,基于海尖峰判别方法对回波信号进行数据筛选,改善信杂比,并采用GSTFRFT对微动信号进行增强处理,利用海面目标与海杂波的微动特征差异设计恒虚警检测方法;最后,通过GSTFRFT域滤波,提取信号的微动特征并得到瞬时频率.实测雷达数据仿真结果验证了算法的有效性,具有在强海杂波中检测微弱目标的能力.     

一种多尺度分形的舰船目标检测方法

阐述了图像分形维和多尺度分形特征的概念,提出了一种多尺度分形目标检测方法。实验证明,自然背景与人造目标所在区域的多尺度分形特征差别非常明显。对于舰船目标检测,给出方法的检测结果稳定,优于边缘检测、阈值分割和单一分形维检测的结果,是一种非常有前途的方法。     

基于分形维与拟合误差的光电目标检测方法

对光电目标进行自动检测与识别是导弹末端智能制导的一项关键技术,分形理论的出现为解决这个问题提供了新的技术途径。自然背景与人造目标所在区域的分形维与拟合误差特征差别非常明显,因此,提出了一种分形维与拟合误差的光电目标检测方法。实验证明,对于光电目标检测,给出方法的检测结果稳定,优于边缘检测、阈值分割和单一分形维检测的结果,是一种非常有前途的方法。     

基于图像等级多样性的海上红外舰船显著性检测

海天和海岛背景下的海面多舰船红外目标检测一直是图像处理方面的难题。多舰船目标监视采用较广的视场和较大的景深,囊括了更多的目标信息和海天背景成像像素,使多舰船目标显著性的提取难度增大。同时,景深的增大使舰船目标成像更多地表现为小目标,轮廓特征不再明显,这对舰船目标的显著性检测造成了极大的困难。将图像等级多样性和超级像素理论用于海面多舰船目标显著性检测,提出了海面多舰船目标显著性检测方法。     

基于分形的红外图象目标自动检测

本文介绍了一种基于分形的复杂背景下红外图象目标自动检测方法,该方法以自然背景和人造目标在分形特征上的固有的差异为依据,利用了人造目标分形特征拟合误差大的特点,实现了复杂背景中红外图象目标的自动检测。实际检测的实验结果表明：该目标自动检测方法对环境的适应性强,是一种颇具发展前景的目标自动检测方法。     

云背景下红外小目标检测的分形方法

针对云背景下红外小目标检测对背景起伏依赖性强的问题,提出采用分形方法实现不同起伏背景的小目标检测。首先利用分数布朗随机场模型对实际云背景图像建模得到分形曲线,然后通过分析小目标存在对云背景分形特性的影响,总结出云背景区域含小目标时其分形曲线面积增大的规律,据此提出了基于分形曲线面积差量的小目标检测方法。实验结果表明:在虚警率为10-3时,分形方法对弱起伏和中等起伏云背景下红外小目标检测概率达到1.0,对强起伏云背景下红外小目标检测概率达到0.6,较现有其他一些方法具有更好的检测效果和背景适应能力。     

一种基于Attention-YOLOv3的海面舰船目标检测的方法

近年来，基于深度学习的视觉检测方法在海面舰船目标检测领域中的应用愈加广泛。为了解决传统视觉检测方法检测精度不高，对小目标检测效果不好的问题，提出了一种基于Attention-YOLOv3的海面舰船目标检测方法，有效提高了对舰船目标的检测性能。在对主流的One-stage与Two-stage模型结构及特点的调研分析的基础上，利用YOLOv3的特征提取网络Darknet-53来获取图像特征，通过特征金字塔网络（FPN）网络结构融合特征提取网络中深浅层的语义信息，并添加注意力机制模块来进一步优化网络性能。将改进后的Attention-YOLOv3模型应用到海面舰船检测场景中进行验证，基于搜集到的舰船目标制作成COCO格式的数据集进行训练，使用包含海面舰船目标的图片作为测试集进行测试。实验结果表明，改进后的Attention-YOLOv3网络对比原检测网络模型，解决了小目标检测不敏感的问题，达到了更高的检测效果。     

基于中心点回归的大场景SAR图像舰船检测方法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测在军事和民用领域有着重要的应用.然而随着SAR图像成像能力的提升,SAR成像场景越来越大,舰船目标检测存在两个难点:一是舰船目标在整幅图像中所占比例极小,很难与周围背景分开;二是靠岸舰船目标通常密集排列,目标之间难以区分.目前常用基...     

基于多特征加权的SAR影像舰船检测优化方法

针对虚警目标较多的复杂场景中,传统舰船检测算法检测结果精度偏低的问题,提出了一种基于多特征加权的SAR影像舰船检测优化方法。首先,采用标记分水岭算法对SAR幅度影像进行去陆操作;其次,利用基于对数正态分布的恒虚警率算法,得到去陆SAR影像的候选目标;再次,提取候选目标的长宽比、舰船面积和对比度3个特征;最后,提出变异系数法对3个特征进行权重分配,并结合候选目标的归一化特征矢量计算其特征置信度,再确定最佳置信度,去除候选目标中的虚警目标,优化舰船检测结果。为了验证所提方法,选取不同复杂场景的高分三号SAR影像进行舰船检测实验。实验结果表明,所提方法具有可行性和有效性。     

海况对海面目标雷达回波的影响分析

海面自身随机多变的特性会对海面目标的雷达回波信号检测产生重要影响。文中利用分形方法对海面建模仿真, 模拟了五种不同的海况,基于雷达工作原理设计了一款雷达视频回波信号仿真软件,提高了仿真的逼真度和实时性。针对雷达散射截面(RCS)不同的舰船目标模拟仿真雷达回波,研究了海况对海面目标雷达回波的影响。结果表明:随海况等级的增加,海杂波噪声信号增强,RCS 相对较小目标的雷达回波会逐渐被海杂波淹没。海面目标雷达回波仿真软件既能用于分析海面及目标的电磁散射特性;同时,在目标检测与识别中会有重要应用价值。     

基于视觉显著性的海面舰船检测技术

海面舰船检测技术有着特殊的军用以及民用意义,为了在宽广且环境复杂多变的海面上快速、高效、精确地检测到舰船目标,本文提出了一种基于多特征、多尺度视觉显著性的海面舰船检测方法.该方法充分利用了四元数图像可在多个通道上同时进行操作,节省操作时间,并保证不同尺度特征之间关联性的特点;除此之外,该方法还利用人眼对不用大小的图像关注目标不同的特点对图像进行尺度大小变换以避免漏检.该方法先用顶帽算法对原图进行简单的图像预处理以抑制云层、油污的干扰;其次提取多种特征构成四元数图像进行舰船目标显著性检测;在得到显著图后利用OTSU分割算法确定舰船所在的区域,并在原图上标定、提取舰船目标.通过在多种海面情况下分别进行实验分析,实验结果表明该算法可以排除云、雾、油污等干扰,精确、快速地检测到舰船目标,真正率达96.52%,虚警率低至2.11%,相较于他显著性检测算法在舰船检测方面有明显的优势.