基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法

针对海杂波背景下弱目标检测中存在的信杂比低的问题，提出了改进的基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法。由于海杂波能量远大于目标信号能量，提出选取与海杂波振荡特性相匹配的参数进行可调Q因子小波变换，得到各小波子带的系数，并对小波系数进行稀疏优化后重构海杂波信号。为了判断弱目标信号是否存在，提出一种自适应的阈值检测方法，将原始回波信号与海杂波重构信号的差作为检测样本，实现对弱目标信号的检测。该算法不依赖海杂波具体模型。最后对某实测海杂波数据集进行实验，验证了所提算法的正确性。     

基于IRT的大动态反射系数微动目标检测算法

当雷达回波信号中同时存在强弱差异较大的微动目标时,弱反射目标分量常常会被噪声和强反射目标所掩盖,导致弱反射目标难以被检测。为解决该问题,提出一种大动态反射系数微动目标检测算法。首先该算法利用逆Radon变换(inverse Radon transform, IRT)来获取强微动分量的参数估计值,然后通过逐次消去强分量来增强弱分量,从而使得弱分量更容易被检测。本文算法能够实现反射系数差异较大的多个微动目标的检测,同时能够准确估计出其微动参数。仿真实验证明了本文算法的正确性，同时对本文算法的性能进行了分析。     

基于IRT的大动态反射系数微动目标检测算法

当雷达回波信号中同时存在强弱差异较大的微动目标时,弱反射目标分量常常会被噪声和强反射目标所掩盖,导致弱反射目标难以被检测。为解决该问题,提出一种大动态反射系数微动目标检测算法。首先该算法利用逆Radon变换(inverse Radon transform, IRT)来获取强微动分量的参数估计值,然后通过逐次消去强分量来增强弱分量,从而使得弱分量更容易被检测。本文算法能够实现反射系数差异较大的多个微动目标的检测,同时能够准确估计出其微动参数。仿真实验证明了本文算法的正确性，同时对本文算法的性能进行了分析。     

光学图像中弱信号小目标检测方法

弱信号小目标检测是光学成像制导图像处理系统的关键技术之一。衡量小目标检测算法性能的依据是算法的有效性和实时性,两者之间的矛盾是现有各类弱信号小目标检测算法所必须面对的问题。研究了光学图像中弱信号小目标的广义最大似然比检测(GLRT)算法,所提出的算法不仅能够有效检测图像中的弱信号小目标,而且具有较强的实时性,并已应用于实际光学成像制导系统中。     

未知强杂波下基于DP-TBD的雷达弱目标检测

实测回波的弱目标检测往往面临复杂杂波环境,如信杂比过低、难以获取信杂比与杂波分布等先验信息,此时基于杂波建模的弱目标检测前跟踪(track-before-detect,TBD)方法会遇到困难。针对上述问题,本文提出一种新的用于未知强杂波实测数据的弱目标检测算法。依据未知分布、边缘环境等特点通过改进的最大值恒虚警进行杂波预处理,通过压缩多普勒-距离二维数据避免多帧积累使杂波在同一分辨单元产生强度叠加,最后在时间-距离空间改进基于动态规划的TBD算法解决多帧联合后杂波在不同距离单元的范围扩展,消除虚警。实验结果表明,本文算法相比常规方法具有更高的检测概率及更低的估计误差。     

高分辨率SAR图像中车辆群目标检测的研究

研究了对SAR图像中车辆群目标的检测问题。采用统计检测的方法进行了理论分析,得到了3种检测算法的参数估计及检测门限的计算公式,提出了一种改进的综合目标检测算法。检测结果表明,采用常规双参数CFAR检测算法和单视标准CFAR检测算法存在较多的虚警,而采用改进的综合目标检测算法,检出目标准确,目标细节清晰,虚警很少,具有优良的检测性能。同时给出了该算法的滤波算子构造方法、参数选取方法及最佳参数。     

基于Fuzzy-ART神经网络的红外弱小目标检测

针对现有背景抑制算法未能有效抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出了一种基于模糊自适应共振理论（fuzzy adaptive resonance theory, Fuzzy ART）神经网络的弱小目标检测算法。首先,采用Fuzzy ART神经网络结合Robinson 警戒环技术,建立自适应局部空间背景模型,并以此分析像素点的背景模糊隶属度来抑制背景杂波;然后依据目标与残留背景杂波的空间特征采用模板均差法来突显目标,并提出基于行列模糊聚类的自适应分割算法来提取候选目标;最后结合目标的运动连续性进行多帧轨迹关联从而检测出真实目标。理论分析与实验结果表明,该算法能随背景的局部情况来自适应调节空间背景模型,从而自适应抑制背景杂波、突显目标,能有效提高信噪比,检测出弱小目标。     

基于高分辨雷达的运动目标参数估计方法研究

根据运动目标的频域回波的特点，深入研究了一种具有多项式相位结构的运动目标回波仿真模型，并提出了基于该模型的多特征参数提取方法。该方法基于匹配傅立叶变换理论，依据频域雷达目标回波特征构造匹配函数，对目标回波数据进行匹配傅立叶变换，变换结果的主瓣坐标反映了目标散射点的距离及速度信息。大量的仿真实验结果证明，该方法十分有利于进行运动目标的特征提取。根据对仿真结果的分析，进一步给出了改进算法，使得在较低信噪比情况下也能够有效的检测出目标上的散射点的距离与速度参数。     

稀疏字典学习海面微弱动目标检测

针对强海杂波背景下微弱动目标信号提取困难、雷达检测性能差的问题，在稀疏表示理论的基础上，提出利用字典学习算法抑制海杂波、重构目标信号。该算法通过K类奇异值分解（K-singular value decomposition，K-SVD）算法学习海杂波和目标的稀疏域主成分特征，得到相应的学习字典，抑制海杂波并对目标信号稀疏重建，解决了以往固定字典与高海况下雷达回波匹配度低、目标信号提取效果差的问题；并通过算法参数的分析和优化，进一步提高了算法性能和工程实用性。基于实测数据的实验结果表明，相比传统检测方法，所提算法能够有效检测高海况下微弱动目标，显著提升检测性能。     

一种余弦调频信号增强新算法研究

为了克服常规LMS算法抑制高斯噪声效果差、跟踪能力弱、且步长为零时无跟踪能力等缺点，利用高阶量抑制高斯噪声的性能，并将泄漏LMS算法和变步长LMS算法的优点统一在高阶累积量递推估计算法中，提出了基于高阶累积量泄漏－变步长类LMS算法迭代的余弦调频信号自适应增强新算法，对其原理进行了剖析。用实测运动目标辐射噪声数据，进行了动态仿真。结果表明：该算法能有效地克服基于LMS算法的自适应谱线增强器的不足，具有良好的抑制高斯有色噪声能力和跟踪性能。因此，本研究为水下运动目标识别与检测提供了新的技术途径。在工程实践中，具有重要的指导意义和应用价值。     

考虑盲区的多移动传感器地面目标检测跟踪调度方法

针对地面目标检测跟踪任务以多移动传感器系统为调度对象，提出一种考虑盲区的传感器调度方法。首先，建立了目标检测模型，基于贝叶斯风险理论给出了目标检测损失的计算方法以评估检测性能。然后，考虑多普勒盲区和视野盲区的影响，建立了目标跟踪模型，并给出了基于盲区信息辅助的目标跟踪算法以应对盲区出现时目标状态估计问题。最后，建立了传感器优化调度模型，结合检测损失、跟踪精度、传感器能耗等因素建立了目标优化函数。仿真结果表明，所提调度方法能够有效解决多移动传感器协同调度问题，所得的最优调度方案可在兼顾检测性能、跟踪性能和控制能耗的同时，使整体作战收益达到最佳。     

基于特征值高阶矩的频谱感知增强技术

基于特征值的多天线盲频谱感知方法在认知无线电中得到了广泛的研究。基于特征值的检测算法设计依赖于随机矩阵理论和样本协方差矩阵的特征值特性。许多研究表明特征值的高阶矩可以提供额外的鉴别信息进而能改善统计推断问题的性能。基于此, 利用所有特征值的p阶矩提出了新的基于特征值高阶矩的频谱感知增强算法, 并利用随机矩阵理论推导了虚警概率和判决门限的解析表示。此外, 基于仿真实验研究了特征值高阶矩幂次变化对检测性能的影响。最后, 通过仿真实验验证了所提算法的有效性。     

Half-global discretization algorithm based on rough set theory

It is being widely studied how to extract knowledge from a decision table based on rough set theory. The novel problem is how to discretize a decision table having continuous attribute. In order to obtain more reasonable discretization results, a discretization algorithm is proposed, which arranges half-global discretization based on the correlational coefficient of each continuous attribute while considering the uniqueness of rough set theory. When choosing heuristic information, stability is combined with rough entropy. In terms of stability, the possibility of classifying objects belonging to certain sub-interval of a given attribute into neighbor sub-intervals is minimized. By doing this, rational discrete intervals can be determined. Rough entropy is employed to decide the optimal cut-points while guaranteeing the consistency of the decision table after discretization. Thought of this algorithm is elaborated through Iris data and then some experiments by comparing outcomes of four discritized datasets are also given, which are calculated by the proposed algorithm and four other typical algorithms for discritization respectively. After that, classification rules are deduced and summarized through rough set based classifiers. Results show that the proposed discretization algorithm is able to generate optimal classification accuracy while minimizing the number of discrete intervals. It displays superiority especially when dealing with a decision table having a large attribute number.     

基于GST-Hough变换的LFM信号识别方法

针对线性调频(linear frequency modulated, LFM)信号在低信噪比条件下的信号检测问题,提出将广义S变换(generalized S transform, GST)与Hough变换相结合(generalized S transform based on Hough transform,GSTH)信号检测方法。从理论层面推导出LFM信号在进行GST后对应的参数特性,论证Hough变换的可行性,推导出GSTH变换后LFM信号与噪声的概率密度分布函数,给出了基于奈曼-皮尔逊准则进行峰值检测时,检测门限的计算方法与确定流程。利用GST时频聚焦性提供良好的直线线性,有易于Hough变换的直线检测,提升变换后主峰峰值并降低副峰高度。通过与WHT (Wigner Hough transform)、分数阶傅里叶变换与周期WHT算法的仿真对比,定量评估算法的适用性,并与经典算法对比,定性的描述出算法良好的时频聚焦性,凸显GSTH算法在强噪声背景下具有更好的检测精度与适用范围。     

基于批处理和Teager Kaiser算子的BOC信号联合捕获算法

针对较低信噪比条件下二进制偏移载波信号的捕获问题,提出了一种基于批处理和Teager Kaiser(TK)算子的联合捕获算法。该方法首先对接收信号和组合扩频码进行批处理和平均处理,并将接收信号转换到频域进行多次循环移位;然后,将得到的最佳频偏补偿序列与组合扩频码进行圆周相关运算得到最大相关值;最后,引入相关峰能量最大值与次大值的比值作为门限判决变量,比较了所提 TK算子法、差分相干累积算法和批处理算法的检测概率。仿真结果表明,在同一条件下,TK算子法检测概率比差分相干算法提高了约2 dB,比批处理算法提高了约6 dB,并减少了捕获时间。     

脉冲雷达高度表多距离门自动检测

对脉冲限制雷达高度表回波脉冲展宽的特点,提出一种改进的基于多距离门的二进制积累检测算法。给出了该算法的数学模型,并对算法的门限及积累权重系数进行优化,同时给出了该算法虚警概率的计算方法。最后,对该检测方法与传统二进制积累检测算法就检测性能给予比较。仿真结果表明,其检测性能较传统的二进制积累检测有一定的改善和提高。     

基于手指运动方向的动态碰撞检测算法及实现

通过对虚拟手抓握物体时手指运动过程的分析,提出基于手指运动方向的动态碰撞检测算法,在详细描述该算法的基础上,给出算法流程图、算法实现框图和应用实例。针对单个手指与球体的接触过程,将此动态碰撞检测算法和传统的静态碰撞检测算法进行性能测试比较,结果证实该动态碰撞检测算法在总体性能上优于传统静态碰撞检测算法,主要体现在提高了抓握操作仿真过程中碰撞检测阶段的运行速度、解决了抓握操作中以多面体模型之间的碰撞检测仿真实体模型之间的碰撞检测问题。该动态碰撞检测算法并可以推广应用于其他动态碰撞检测仿真。     

基于立体视觉的空间碎片定位技术

空间碎片是在地球轨道上超高速运行的物体,安装在航天器上的空间碎片探测系统需要具备造价低廉、数据分析处理及时的特点。利用计算机双目立体视觉的基本原理,提出一种由2个红外探测器组成的空间碎片红外探测系统以及相应的空间点目标定位算法。根据2个红外探测器具有相同背景图像的特点,将图像减法用于背景剔除,以简化图像中空间碎片边缘提取算法。通过在2幅图像中提取空间碎片的边缘,导出了空间碎片中心像点在2幅图像中位置,并利用空间点目标定位算法给出了空间碎片在航天器固连坐标系中的位置。该系统不仅造价低廉,也实现了空间碎片的快速定位。仿真结果证明了系统及其定位方法的可行性。     

基于多分辨率技术及奇异值理论的故障检测方法

提出了以小波多分辨率技术与矩阵奇异值理论相结合的故障检测方法。根据小波变换的多分辨率分解特性 ,提出了系统状态观测信号的二初始特征向量矩阵———粗分辨逼近矩阵和边缘细节信息矩阵。利用矩阵奇异值分解理论得到初始特征向量矩阵的奇异值 ,将其作为状态信号的特征向量。针对提取出的系统状态信号奇异值特征 ,设计出相应的故障检测算法 ,并将该方法用于某武器平台上精密弹簧阻尼器的故障检测。仿真结果证实了该方法的正确性和有效性。