基于固有模态能量熵的微弱目标检测算法

该文分析了海杂波能量在各固有模态函数(IMF)间的分布特点,研究了目标对海杂波能量在各IMF间分布的影响。研究发现,无目标时,海杂波的能量主要集中于先分解出的3个IMF中,而当目标出现时,海杂波的能量将向后分解出的6个IMF扩散,且固有模态能量熵恰能描述目标出现引起的海杂波能量分布的这种变化,因此该文提出了采用固有模态能量熵检测微弱目标的算法。仿真结果表明,与基于盒维数的微弱目标检测算法、频域CFAR检测方法和多脉冲CA-CFAR(100个脉冲)检测算法相比,该算法的检测性能较好,有效增强了雷达对海杂波中微弱目标的检测能力。     

线性调频航管雷达风电场杂波背景下目标检测

传统动目标检测(Moving Target Detector, MTD)技术无法抑制具有频谱展宽特性的风电场杂波,可能导致目标检测概率下降和虚警率上升等问题。针对此问题,提出了一种线性调频航管雷达风电场杂波背景下的目标检测方法。该方法先进行风电场杂波抑制,再对杂波抑制后的数据基于MTD进行飞机目标检测。文中给出的风电场杂波抑制方法中,首先将传统谱中心补偿的风电场杂波抑制方法应用到线性调频体制雷达,针对此时存在的旁瓣抑制后的主瓣展宽问题,利用雷达参数信息优化恒虚警率(Constant False-Alarm Rate, CFAR)检测方法,再根据目标与杂波相对位置不同采用不同的方法抑制杂波。对于目标与杂波扩展主瓣在不同距离单元时,基于谱中心补偿及基于雷达参数的CFAR检测方法来检测并抑制风电场杂波;对于目标与杂波扩展主瓣在相同距离单元的情况,基于匹配追踪（Matching Pursuit,MP）算法抑制风电场杂波。仿真数据与实测数据实验结果表明该方法在保证有效检测目标的前提下能降低风电场杂波引起的虚警率。      

机载SAR 对地面慢速运动目标的DPCA-CFAR 联合检测方法

在机载合成孔径雷达(SAR)动目标检测中,由于地面慢速运动目标速度较小,因此很容易被地面强主瓣杂波淹没而检测不到。文中针对地面慢速运动目标的运动特点,提出基于分数阶傅里叶变换(Frft)的DPCA鄄CFAR 联合检测的方法,在采用天线相位中心偏置(DPCA)技术进行杂波抑制的基础上进行恒虚警(CFAR)处理,从而检测到运动目标,并且根据DPCA 对消后的信号幅度和CFAR 检测门限推导了最小可检测速度,说明了提出的算法对慢速运动目标的检测性能,并进一步采用Frft 方法估计出目标速度,最后通过仿真对算法的有效性进行了验证。     

一种非均匀Weibull杂波背景中的CFAR检测器

针对传统恒虚警(CFAR)算法在非均匀环境下,待检测单元(CUT)与参考窗的分辨单元不具有独立同分布(IID)特性,检测器性能出现剧烈下降的问题,提出一种新的CFAR检测器。该检测器首先引入一种M-N杂波边缘二元积累实现非均匀杂波边缘提取;然后,对数据平面内相邻杂波边缘内的数据,利用一种地形特征分类算法实现对地形的分类编号;最后,根据地形编号选择与CUT相同地形的分辨单元作为参考单元实现CFAR检测,则所选择的参考单元与CUT具有IID特性。利用实测数据验证M-N杂波边缘二元积累检测算法和地形特征分类算法的有效性。计算机仿真证明:文中提出的CFAR检测器的性能,比传统CFAR检测器的性能有明显提升。     

基于子带矩阵CFAR的海面慢速小目标检测算法

对于K分布海杂波环境下的目标检测,基于信息几何理论的矩阵CFAR检测器是一种有效的目标检测方法.但矩阵CFAR方法计算复杂度高且当目标多普勒频率严重偏离杂波频谱中心时,其检测性能不如自适应归一化匹配滤波器(ANMF)方法,影响其实际应用.为此,该文以滤波器组对接收信号进行滤波处理,提出一种基于滤波器组子带分解最大特征值的矩阵CFAR检测方法(FD-MEMD),通过双杂波抑制来解决目标多普勒频率偏离杂波频谱中心时矩阵CFAR方法失效的难题.最后,仿真实验验证了所提FD-MEMD具有较好的检测性能.     

基于子带矩阵CFAR的海面慢速小目标检测算法

对于K分布海杂波环境下的目标检测,基于信息几何理论的矩阵CFAR检测器是一种有效的目标检测方法。但矩阵CFAR方法计算复杂度高且当目标多普勒频率严重偏离杂波频谱中心时,其检测性能不如自适应归一化匹配滤波器(ANMF)方法,影响其实际应用。为此,该文以滤波器组对接收信号进行滤波处理,提出一种基于滤波器组子带分解最大特征值的矩阵CFAR检测方法(FD-MEMD),通过双杂波抑制来解决目标多普勒频率偏离杂波频谱中心时矩阵CFAR方法失效的难题。最后,仿真实验验证了所提FD-MEMD具有较好的检测性能。     

基于TBD技术的高频雷达舰船目标检测

针对强海杂波背景下高频雷达的舰船目标检测问题,提出了基于检测前跟踪(TBD, track before detect)技术的检测方法.该方法先在多普勒域对回波数据进行杂波抑制和低门限CFAR(constant false alarm rate)预处理以降低虚警率和计算复杂度,再采用动态规划TBD算法进行检测和跟踪以提高检测性能.蒙特卡洛仿真结果和回波数据验证表明该方法可提高对一阶海杂波附近舰船目标的检测能力,工程实用性强.     

基于地形融合分类的分区二维恒虚警检测器

在非均匀杂波背景下,由于恒虚警( CFAR)检测器与杂波背景幅度分布不匹配,导致检测器性能出现剧烈下降。针对此问题,提出了一种基于地形融合分类的分区二维CFAR检测器。首先提出一种基于拟合优度( GoF)的地形融合分类算法来对非均匀杂波背景下的地形进行分类编号,同时记录各地形的幅度分布及幅度分布参数;再根据地形编号及记录的幅度分布选择相匹配的CFAR处理窗实现分区二维CFAR;最后利用实测数据验证了该地形融合分类算法的有效性,并用半实测、实测数据对所提出CFAR检测器性能进行了仿真验证,结果表明相比传统二维CFAR检测器,所提出的CFAR检测器在非均匀背景下性能有明显提高。     

非高斯杂波下修正的SDD-GLRT距离 扩展目标检测器

 在球不变随机向量非高斯杂波背景下,针对SDD-GLRT方法在统计平均意义下对距离扩展目标进行最优检测所带来的检测损失,通过充分利用目标散射点的先验信息,基于有序统计检测理论,提出了修正的SDD-GLRT距离扩展目标检测方法.理论分析表明,在不存在目标的假设下,虚警概率与纹理分量的混合分布、杂波协方差矩阵以及确知信号的方向向量无关,即修正的SDD-GLRT方法具有恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)特性.仿真结果表明,随着积累脉冲数及目标散射点所占距离单元个数的增加,修正的SDD-GLRT检测性能得到提高.在散射点分布稀疏条件下,修正的SDD-GLRT的检测性能要明显好于SDD-GLRT和NSDD-GLRT,且在估计目标散射点个数存在微弱偏差和不同杂波尖峰情况下,修正的SDD-GLRT具有很好的鲁棒性.     

一种改进的高分辨率SAR图像超像素CFAR舰船检测算法

合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测一直受到学者广泛关注,恒虚警率(CFAR)检测算法作为雷达图像经典目标检测算法被广泛应用于SAR图像舰船目标检测中。然而经典CFAR检测性能容易受到相干斑噪声影响,基于滑窗的检测结果对滑窗的尺寸选择非常敏感,难以保证杂波背景中不存在目标像素,并且计算效率较低。针对上述问题,该文提出了一种新的基于超像素无窗快速CFAR的SAR图像舰船目标检测算法。首先,利用基于密度的快速噪声空间聚类(DBSCAN)超像素生成方法生成SAR图像的超像素。在SAR数据服从混合瑞利分布的假设下,定义了超像素相异度。然后利用超像素精确估计每个像素的杂波参数,即使在多目标情况下,也可以克服传统CFAR滑动窗口的缺点。此外,基于SAR图像变异系数,提出了一种基于变异系数的局部超像素对比度来优化CFAR检测,以此消除大量杂波虚警,如陆地区域人造目标。对5幅SAR图像的实验结果表明,与其他方法相比,该文方法对不同场景SAR图像海面舰船目标检测都十分稳健。      

基于多普勒频偏估计的单帧图像低速运动目标检测方法

常用的图像域运动目标检测跟踪方法对虚警率较敏感,当虚警率较高时,目标检测跟踪的实时性受限。为了降低目标初始检测的虚警率,进而提高目标检测跟踪的实时性,该文提出一种基于多普勒频偏估计的单帧图像低速运动目标检测算法,通过发射多普勒不敏感的LFM脉冲对,忽略多普勒效应对成像结果的影响,但在图像域检测的同时,利用目标回波的多普勒频偏信息进行静目标和杂波亮点的剔除,基于单帧数据,减小运动目标检测的虚警率,实现单帧图像的运动目标检测,从而为目标跟踪奠定良好基础。该算法首先进行图像域的恒虚警检测,再利用宽带时域波束形成和复相关频率测量法,对检测亮点处的波束输出信号进行多普勒测频,仅通过单帧图像就可有效剔除静目标和杂波亮点。同时为了改善宽带时域波束形成的性能,利用2阶锥规划设计滤波器的系数,用9阶FIR滤波器实现了0.01倍采样点的小数时延,提高了多普勒频偏的估计精度。最后通过计算机仿真和水池试验验证了所提算法的有效性。     

一种复杂环境下改进的SAR图像双边CFAR舰船检测算法

双边恒虚警率(BCFAR)检测算法通过高斯核密度估计器计算出合成孔径雷达(SAR)图像的空间信息,并将它与图像的强度信息相结合得到联合图像以进行目标检测。相较于只使用强度信息来进行目标检测的经典CFAR检测算法,双边CFAR有着更好的检测性能和鲁棒性。然而,在复杂环境下出现连片的高强度异质点时(例如防波堤、方位模糊和幻影等),核密度估计器计算出的空间信息会出现较多误差,这会导致检测结果中出现大量虚警。此外,当遇到相邻像素点间相似度较低的弱目标时,双边CFAR会发生漏检。为了有效改善这些问题,该文设计一种复杂环境下改进的SAR图像双边CFAR舰船检测算法(IB-CFAR)。该文所提IB-CFAR主要分为3个阶段来实现,分别为基于非均匀量化法的强度层级划分、强度-空间域信息融合、杂波截断后的参数估计。基于非均匀量化法的强度层级划分可以提升弱目标的相似度和对比度信息,从而提升舰船检测率。强度-空间域信息融合在于将空间相似度、距离向和强度等信息进行融合,在进一步提升检测率的同时对舰船的结构信息进行精细化描述。杂波截断后的参数估计可以去除背景窗口中连片的高强度异质点,最大限度地保留真实海杂波样本,使参数估计更加精确。最后,根据估计出的参数建立精确的海杂波统计模型以进行CFAR检测。该文使用高分3号和TerraSAR-X数据来验证该算法的有效性和鲁棒性。实验结果表明,所提出的算法在包含较多密集分布的弱目标环境下表现良好,在此类环境下能获得97.85%的检测率和3.52%的虚警率,相比于现有的检测算法,检测率提升了5%,并且虚警率降低了10%,但在弱目标个数较少且背景十分复杂的环境下,则会出现少量虚警。      

基于遗忘因子RLS算法的自适应直达波对消技术

在以民用广播、电视及CDMA等信号为照射源的无源雷达系统中,由于发射信号为连续波信号,直达波和多径信号对雷达回波的干扰很强,影响了目标的检测。为此采用RLS自适应对消处理技术来抑制直达波干扰,针对RLS自适应算法的性能分析,提出了改进RLS自适应处理算法,收到了良好的滤波效果。最后在以广播信号为照射源的实验系统中,根据实际采集的数据进行仿真论证,验证了该方法的可行性。     

基于压缩感知的步进频雷达目标检测算法

为了解决压缩感知步进频雷达在低信噪比下的目标检测问题,结合传统雷达的恒虚警检测和压缩感知雷达重构思想,建立基于压缩感知的步进频雷达的目标检测模型,利用复近似消息传递消息的特性,提出了一种基于多脉冲的重构算法,并结合恒虚警检测实现了低信噪比下的压缩感知步进频雷达目标检测。仿真结果表明：文中所提的方法提高了检测概率,改善了目标检测性能。     

基于杂波特征评估的雷达目标点迹过滤方法

雷达在目标检测和跟踪时常面临地杂波、海杂波、气象杂波等复杂强杂波的干扰,而雷达回波信号经过传统的动目标显示(MTI)和恒虚警(CFAR)检测处理后的剩余杂波,在距离-时间(脉冲)上的二维分布与目标非常相似,无法区分。对此,提出一种基于杂波综合特征评估的雷达目标点迹过滤方法,综合考虑目标与杂波在幅度起伏、距离/俯仰/方位相关性、相位变化等多维特征的不同,利用综合特征因子评估区分目标和杂波。最后,利用雷达实测数据对所提方法进行验证。结果表明,杂波有效抑制率较传统方法有显著提升。     

高频地波雷达协同检测新方法

电离层杂波、海杂波以及射频干扰的存在造成高频地波雷达目标检测上的困难。针对高频地波雷达的极化特性和目标在距离-多普勒谱中的扩张特性,先设计一种改进的二维恒虚警检测算法,后将该方法与极化处理方法融合设计一种新的协同检测算法,该检测算法实现了能量域和极化域的协同检测,突破传统极化检测方法计算复杂等问题。高频地波雷达实测数据中的仿真和检测结果表明:在电离层杂波背景中,协同检测算法性能优于恒虚警方法。     

低空目标长时间积累检测技术研究

低空目标信号通常淹没在强杂波和噪声环境中,严重制约了对目标的有效检测。针对低空目标检测难点,对基于频域包络移位补偿算法的长时间积累检测技术的工作原理和积累效能进行了理论分析。研究结果表明:当目标跨越距离单元较少时,脉压加权可有效降低跨距离单元损耗;当目标跨越多个距离单元时,采用基于频域包络移位补偿算法可显著提高目标的可检测性。研究结果对长时间积累工程化设计有借鉴意义。     

基于稀疏表示的杂波建模和微弱运动目标探测

雷达回波中,微弱运动目标会被强杂波掩盖,造成目标探测困难。文中提出基于匹配追踪稀疏表示方法的雷达微弱运动目标探测算法,采用训练的过完备字典线性组合对杂波进行建模并解决稀疏表示问题,提高了杂波建模的准确性,利用杂波模型抑制杂波,可以从杂波背景中有效地探测微弱目标。仿真结果表明:文中提出的算法优于传统的目标探测方 法,可以提高杂波抑制和微弱运动目标探测性能。     

DRM外辐射源雷达多普勒扩展杂波抑制算法研究

数字调幅广播(DRM)外辐射源雷达面临严重的多径杂波问题,其中不仅包含静止地面散射物引起的无多普勒频移多径杂波,还有经运动海面等散射引起的具有多普勒频移扩展的多径杂波。扩展相消杂波抑制类(ECA)算法常被用于无源雷达杂波抑制,但均仅针对无多普勒频移的多径杂波。文中建立了考虑多普勒频移扩展杂波的该无源雷达信号模型,结合信号波形特点提出了载波域ECA算法(ECA-C)的扩展算法,深入分析了扩展ECA-C算法的多径杂波抑制机理。该方法通过对各载波信号组成进行分析,构造相应的杂波子空间,利用子空间正交投影可同时对静止的和具有多普勒频移的多径杂波进行抑制,提高了系统的杂波抑制能力,进而改善了弱目标检测能力。理论分析和实测数据处理结果表明了该算法的优越性。