存在导向矢量误差的宽带分布式目标稳健检测算法

针对在相干积累期间转动引起导向矢量误差的分布式目标检测问题,提出了一种稳健检测算法。利用极大似然方法和拉格朗日乘子法对各个距离单元的信号进行估计,得到稳健的广义似然比检测算子。理论分析表明该算法的恒虚警率特性。对两类飞机实测数据的多个仿真结果表明,与传统的广义似然算法相比,该算法检测性能有明显的提高。     

基于广义似然比的宽带分布式目标检测算法

针对在相干积累期间发生距离走动的分布式目标检测问题,提出了一种广义似然算法及其改进算法。该算法采用广义似然函数准则与极大似然方法对不同预设速度下各个距离单元的信号进行估计,得到了两步广义似然比检测算子。进一步利用目标相邻强散射单元特性和相邻预设速度相关性,推导出改进的三步广义似然算法,随后证明了这两种算法的恒虚警率性。对两类飞机实测数据的多个实验结果表明,当目标发生距离走动的情况下,该算法性能相对与传统的非相干积累算法有明显提高。     

单天线SAR动目标的检测和聚焦

单天线SAR运动目标检测系统具有结构简单、算法容易实现等特点,它的运动目标检测性能的完善很有应用意义.首先建立了运动目标SAR回波模型,结合单天线SAR运动目标检测系统,提出了一种基于频域对称扰动的能够对具有方位向速度的运动目标检测的新方法,在详细分析运动目标散焦程度和方位向速度关系的基础上,给出了检测原理以及实现检测的方法.对检测到运动目标的距离门单元,提出了用基于图像域的偏移自聚焦算法估计动目标的调频率,进而完成运动目标在SAR图像上的聚焦成像.并用计算机仿真结果和实测数据验证了算法的有效性.     

相关杂波背景下反辐射导弹的Rao检测方法

针对反辐射导弹(ARM)及其载机回波信号的不同特性,提出了一种抑制载机信号的方法。首先估计载机信号的多普勒频率,然后依据频率估计值对延时信号进行相位补偿,再与原信号相减来抑制载机信号。在抑制载机信号后,基于自回归(AR)模型分布的相关杂波假设,导出了ARM检测的Rao检测统计量。Rao检测方法的渐近性能与广义似然比检测(GLRT)相当,但结构更简单、更易于实现。仿真结果表明,所提方法可以有效地抑制强载机信号,实现弱ARM目标信号的检测。     

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。     

基于自适应预白化的水下动目标LFM回波联合检测

有色混响噪声背景以及水下动目标径向速度造成的回波和样本失配导致匹配滤波器对于线性调频LFM(linear frequency modulation)回波检测性能下降。基于自适应预白化处理的广义似然比GLRT(generalized likelihood ratio test)方法利用混响噪声背景的自回归AR(autoregressive)模型构建白化滤波器来抑制混响噪声,但回波和混响噪声的混叠会造成AR模型偏差。结合匹配滤波的回波定位特性和基于自适应预白化处理GLRT方法的混响噪声背景抑制特性,提出结合这两种方法的联合检测算法。仿真和实验数据测试表明联合检测算法对于水下动目标LFM回波检测性能优于单纯的零速样本匹配滤波和GLRT方法。     

基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下弱目标的实时检测与跟踪,提出了一种基于粒子滤波,结合序贯概率比检验和固定样本长度似然比检验的递归检测前跟踪算法。粒子滤波用以解决跟踪中的非线性和非高斯问题;序贯概率比检验通过序贯累积多帧观测数据来提高信噪比,以最小时延检测到目标存在;固定样本长度似然比检验,通过选择合理的样本长度,保证持续检测到目标,且无延迟检测目标消失。仿真试验表明,该算法有着良好的检测与跟踪性能。     

频率捷变雷达的扩展目标检测

本文研究频率捷变雷达的扩展目标检测问题。当频率捷变雷达的合成带宽较大时, 雷达目标会变成扩展目标, 导致雷达无法直接应用传统的恒虚警检测算法。针对这一问题, 本文建立了频率捷变雷达的扩展目标检测模型, 推导了基于广义似然比的检验统计量, 并且通过数值仿真展示了相应的检测概率和虚警概率。为了提升雷达的抗干扰能力和频谱利用率, 本文考虑了雷达只使用一部分发射频点的场景。数值结果表明, 在高信噪比下, 频率捷变雷达使用的发射频点越多、合成带宽越大时, 扩展目标检测的性能越好。     

宽带雷达目标的稳健二进制检测算法

由于宽带雷达的高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)对方位变化非常敏感,传统的基于散射点密度广义似然比(scatter density dependent generalized likelihood rate test, SDD GLRT)或二进制积累器(binary integration, BI)检测算法存在参数选择困难的问题。提出的稳健二进制积累器(robust binary integration, RBI)采用高低双门限，分别对HRRP进行量化，然后将过高门限的距离单元数加权后与过低门限的距离单元数求和，并将该值与第二门限比较做出最终判决。而后研究了RBI的虚警概率和参数选择的方法。实测数据仿真结果表明, RBI对高低熵值的HRRP都可保证稳健、良好的检测性能。     

动目标检测、定位与成像方法研究

研究基于DPCA和干涉技术的SAR动目标检测与成像方法,提出了在估计运动目标的径向速度和真实的方位位置的过程中考虑运动目标的方位向速度的影响,导出了估计目标的径向速度和真实的方位位置的表达式,在运算量没有增加的前提下使得动目标参数的估计精度有所提高,从而可以更好的对运动目标进行定位与聚焦成像。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验验证了本方法的有效性。     

基于HHT的高频雷达机动目标参数估计

针对高频雷达强杂波场景下的机动目标检测,提出了基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的机动目标参数估计算法。该算法首先通过复数经验模态分解将回波分解为杂波和目标分量,然后计算目标分量的瞬时频率,获得频率随时间变化的HHT谱,最终利用线性拟合估计目标运动参数。该算法无需抑制杂波,可同时对多目标进行运动参数估计,有助于简化多目标运动补偿和检测流程。数据分析结果表明,该算法可以有效运用于对高频雷达机动目标速度和加速度的估计。     

机动目标距离徙动校正与检测算法

在机动目标的检测中,目标的速度、加速度会产生距离徙动和多普勒徙动的现象,影响机动目标的积累与检测性能。针对上述问题,提出一种基于频率轴反转变换与广义变尺度傅里叶变换的机动目标检测快速非搜索算法。首先在距离频域-方位时域利用频率轴反转变换校正距离徙动,回波信号变为线性调频信号;接着利用Wigner-Ville分布变换核与广义变尺度傅里叶变换对目标参数进行估计;最后在距离-多普勒域完成目标能量的积累。与现有方法相比,所提方法可以快速校正距离徙动,实现非搜索的目标参数估计,计算复杂度低。仿真实验表明,该方法可有效完成机动目标的检测与参数估计。     

机载合成孔径雷达运动目标成像研究

研究运动目标成像的关键技术:距离迁徙校正和运动参数检测。利用广义二阶key-stone变换校正距离迁徙,提出不同消失矩的小波检测运动参数方法,适合硬件实现。通过广义二阶key-stone变换和Radon变换实现多运动目标数据的分割;超分辨方法处理获得清晰的多运动目标图像。通过X波段SAR运动目标实际数据验证了算法的有效性,在高信杂比的情况下,可得到比时频分析方法分辨率更高的运动目标图像。     

基于Hough变换的低可观测海面运动目标检测

针对一般信号检测方法无法检测低可观海面运动目标的问题,提出了运用Hough变换方法对海杂波背景下运动目标进行检测的方法。首先,用无记忆非线性变换法模拟海杂波,在此基础上模拟海面微弱运动目标的雷达回波;然后通过Hough变换对模拟所得的雷达回波数据进行处理;并根据处理结果进行了检测目标。另外用蒙特卡罗方法对Hough变换目标检测进行仿真,讨论了检测概率与雷达回波信噪比(SNR)及其它一些参量的关系。仿真结果证明了用Hough变换方法进行目标检测的可行性。     

光电成像制导中地面运动目标检测与跟踪

地面运动目标的自动检测与跟踪是对地精确打击光电成像制导中的核心任务。针对地面运动目标自动检测问题,提出了由粗到精的迭代全局运动补偿算法以补偿动平台引起的背景图像像素位移,基于变化能量测度的独立运动目标检测算法以及基于三帧序列图像的运动目标定位算法。针对地面运动目标跟踪问题,提出了融合运动特征和灰度直方图特征的粒子滤波器目标跟踪算法,实现可靠、稳定跟踪地面运动目标。利用实际航拍视频进行算法验证实验,比较了基于傅里叶-梅林变换 (Fourier-Mellin transform, FMT)、Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) 特征跟踪、Harris角点和迭代全局运动补偿算法,验证了基于变化能量测度的独立运动目标检测算法和融合多特征的粒子滤波器跟踪算法的有效性。     

基于Keystone变换的地面运动目标检测研究

合成孔径雷达 (SAR)在检测地面运动目标中所面临的难题之一是距离和速度的耦合导致了地面运动目标在SAR图像中模糊、错位、甚至消失。分析了Keystone变换的原理 ,提出了Keystone变换在一般正侧式SAR系统具体实现的方法与步骤 ,分析了Keystone方法对不同运动类型目标成像效果的修正作用。最后通过仿真证明了实现方法和分析结果的正确性。     

基于Hough变换的雷达密集转发干扰抑制算法

雷达密集转发干扰与目标回波相关性极高,对雷达产生欺骗和压制作用,使目标检测面临巨大困难。针对这一问题,提出了一种新的基于Hough变换的雷达密集转发干扰抑制算法。首先通过Hough变换将雷达回波脉冲压缩后的数据映射到参数空间,采取二值投票方式进行非相干积累并提取峰值抑制干扰。随后,根据Hough变换中点与线的对偶性,通过逆Hough变换和最小二乘法恢复出目标运动轨迹。进一步地,对恢复出的目标信号进行动目标检测,估计目标参数,实现了干扰环境下的雷达目标检测。仿真实验和实测数据处理验证了所提算法的有效性和实用性。     

超高速平台载雷达杂波特性与抑制方法

针对高超声速平台杂波距离走动与多普勒走动导致的传统空时自适应处理方法杂波抑制性能严重下降的问题,首先建立了高超声速平台杂波空时二维模型,并通过分析杂波空时特性,得出与慢速平台相比,杂波走动造成杂波非均匀性增加和多普勒展宽更严重,非均匀性增加和多普勒展宽程度与脉冲积累时间、杂波块位置均有关。最后,提出利用keystone变换校正杂波距离走动,并通过补偿矩阵补偿杂波多普勒增量的杂波抑制方法。仿真结果表明,所提方法能够使杂波抑制凹口变窄,明显提高主瓣区的动目标检测性能。     

利用径向速度的Kalman-PDA滤波算法

提出了一种利用径向速度的Kalman PDA滤波算法(定义为KalmanV-PDA),在数据关联法(probabilistic data association, PDA)算法和Kalman滤波算法结合使用时,利用径向速度建立速度波门,推导了速度波门表达式,在量测方程中引入径向速度维,利用动目标检测(moving targets detection, MTD)测出的径向速度实时更新目标观测值中的径向速度,仿真表明,该算法相比标准的Kalman PDA滤波算法提高了目标预测精度,改善了目标跟踪性能,而且MTD测速误差对跟踪性能影响较小。