基于D-S证据理论的SAR图像边缘融合检测算法

针对含噪SAR图像的统计特性,提出了一种基于D-S证据理论的SAR图像边缘检测算法。该算法采用非下采样Contourle变换,结合Ratio算法良好的抗噪和恒虚警性能,构建基本置信指派函数。最后对实测的SAR图像进行仿真,仿真结果表明该算法具有良好的抑制斑点效果,并能完整和准确地检测直线边缘,对弱边缘检测也表现良好。     

基于H-CFAR的SAR图像快速舰船目标检测

SAR舰船目标的快速、准确检测是SAR海洋业务化应用中的重要需求,文章提出了一种基于直方图恒虚警率(H-CFAR)的快速检测方法.该方法直接利用SAR图像的灰度直方图信息,并结合CFAR算法,实现了SAR舰船目标的检测;利用ASAR、TerraSAR和Radarsat-2数据对此方法进行了检验,结果表明,该方法与现有的K CFAR相比,在相同的硬件条件下,能够更快更准确地实现SAR舰船目标检测.     

基于鲁棒主成分分析的SAR舰船检测

针对单极化SAR舰船目标恒虚警检测无标准杂波模型可选,且多目标情况下易发生目标检测不完整和弱目标丢失的问题,该文提出一种基于鲁棒主成分分析(robust principle component analysis,RPCA)的舰船检测方法,通过利用SAR图像中内在的海面低秩属性和舰船目标的稀疏属性,借助推导的增量Lagrange乘子算法,将SAR图像分解为低秩图像、噪声图像(两者之和对应海面)和稀疏图像(对应舰船)的和,从而一次性实现目标检测和杂波抑制,不依赖任何杂波模型和检测统计量。仿真实验验证了增量Lagrange乘子算法的有效性。实测数据处理实验中与平均单元恒虚警检测法和均方误差恒虚警检测法进行了对比,结果表明该方法可以正确从海杂波中检测出舰船目标,具有良好的鲁棒性。     

改进的ROA算法在SAR图像边缘检测中的应用

为解决传统均值比(ratio of average,ROA)算子检测SAR(synthetic aperture radar,SAR)图像边缘时出现的受噪声影响大和边缘定位精度低等问题,结合平稳小波变换的优点,提出一种平稳小波去噪和改进ROA算法的SAR图像边缘检测方法。首先,利用平稳小波进行去噪预处理,减少相干斑噪声。然后,通过把传统ROA算子的4个检测方向增加为8个,以及利用非极值抑制进行边缘定位,在检测方向和定位精度两个方面改进ROA算法。实验结果表明,该方法的去噪性能和边缘检测效果较好。研究结论对传统ROA算法做了改进,使其更好地适用于SAR图像边缘检测。     

采用自适应背景窗的舰船目标检测算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像应用中,传统滑动窗口检测算法无法对近距、近岸或不同大小目标实现精确检测的问题,提出了一种自适应窗口的舰船目标检测算法。该算法首先利用阈值滤波实现海面的分离,然后通过对分离后待检目标的像素体积统计,剔除大体积陆地目标,得到待检目标,并根据其像素分布设置自适应窗口,通过对自适应窗口内目标像素和背景像素的分离统计,最终拟合得到待检目标附近背景的K-分布概率模型进行恒虚警检测。相对于传统滑动窗口检测算法,自适应窗口检测算法可实现对目标背景像素的精确统计及K-分布拟合,以及对舰船类目标的精确检测。实验结果证明,在相同的虚警概率条件下,对复杂海面情况的SAR图像进行舰船检测,自适应窗口检测算法比传统局部窗K-分布的恒虚警检测结果的品质因子高0.34。     

基于沿航向干涉的星载双通道合成孔径雷达系统地面运动目标检测技术

目前在轨的星载合成孔径雷达（SAR）系统，大都局限于沿航向排列的两个通道用于地面运动目标检测、测速与重定位．沿航向干涉ATI（along-track interfterometry）技术利用两通道雷达图像间动目标和杂波干涉相位的差异，提高了地面慢速、弱小运动目标的检测能力，具有稳健性好，适用范围广，对地面场景RCS（radar cross section）起伏不敏感等特点，是双通道星载SAR系统普遍采用的一种GMTI（ground moving target indication）技术．基于干涉幅度／相位的联合分布和二元假设条件“杂波”及“杂波＋动目标”，文中系统地分析了SARATI技术中，常见的单边相位恒虚警检测和独立分布二级恒虚警检测方法，提出了条件分布二级检测和幅度／相位二维联合检测两种恒虚警检测方法，并以最优的基于NP（Neyman—Pearson）准则的似然比检测方法作为其他恒虚警检测方法性能的上限，对其性能进行分析和对比．仿真实验和性能分析结果表明，幅度／相位二维联合恒虚警检测方法稳健性好，实用性强，在低信杂比或低杂噪比条件下，检测性能良好．     

单通道SAR的动目标检测

提出了一种基于单通道合成孔径雷达(SAR)进行动目标检测的新方法。该方法在详细分析SAR对动目标的回波模型的基础上,给出了进行子孔径成像、地杂波对消、相干斑抑制、动目标检测的原理和实现方法。文中首先建立了SAR的回波的数学模型,分析了动目标回波和地杂波的不同特征。在对回波做子孔径成像之后,为了抑制相干斑,对两路子孔径信号分别做平滑处理。然后进行杂波对消,通过对杂波对消后的残差图像做恒虚警处理检测出运动目标。计算机仿真结果验证了其有效性。     

利用相位特征筛选参考单元的改进CFAR方法

在传统单元平均恒虚警的基础上，提出一种利用相位特征筛选参考单元的改进恒虚警方法：通过判断连续脉冲回波在同一参考单元时的相位线性情况，剔除相位线性度强的参考单元，形成待检测单元适应性更好的检测门限，并通过仿真与实测数据测试，对比该算法与其他均值类恒虚警算法在不同环境背景下的检测性能。结果表明：在均匀单目标背景下，改进的恒虚警算法与单元平均恒虚警检测性能相当，比其他均值类检测器检测性能更好；而在多目标环境与杂波边缘环境下，改进的恒虚警算法相比其他均值类恒虚警算法能更好地避免目标遮蔽现象，检测性能更好。     

基于改进RPN的Faster-RCNN网络SAR图像车辆目标检测方法

针对传统Faster-RCNN方法中候选区域生成网络(RPN)模块在进行目标检测时对目标特征提取不够充分的问题,提出一种基于改进RPN的Faster-RCNN网络SAR图像车辆目标检测方法.首先基于VGG-16网络提取出图片的多层特征,然后利用卷积核对最深的3个特征层作进一步的特征提取和正则化处理,最后对处理后的3个特征层进行信息融合.利用MSTAR数据集中车辆目标SAR图像和自然背景SAR图像,通过图像分割和贴图的方式制作了SAR场景数据集,对所改进网络进行训练和测试.实验结果表明,在SAR图像车辆目标检测中,与传统RPN相比,改进RPN收敛速度更快,不仅将检测结果的查准率从97.7％提高到了99.7％,虚警率明显降低,而且泛化性能更强,针对训练范围以外的目标,能将查准率由98.0％提高到99.0％.     

基于OS和UMVE的最大选择恒虚警检测算法

为了提高恒虚警检测器在多目标环境下的检测性能及有效控制杂波边缘环境中虚警率的上升,基于结合高效的无偏最小方差估计(UMVE)算法提出了一种新的最大选择恒虚警检测算法(OSUMGO-CFAR),它的前、后沿滑窗分别采用OS和UMVE方法得到两个局部估计,将其中的最大值作为背景杂波功率水平估计,去设置自适应检测门限。在SwerlingⅡ型目标假设下,推导了该算法在均匀背景下的矩产生函数MGF、平均判决阈值ADT、多目标环境下检测概率Pd和杂波边缘环境中虚警尖峰的数学解析表达式。采用数值计算的方法,将恒虚警损失及虚警尖峰分别作为衡量算法在多目标和杂波边缘环境下性能优劣的标准。分析结果表明,该算法在多目标和杂波边缘引起的非均匀背景中的性能,均比OSTMGO和GOSGO算法得到了改善。     

基于低复杂度卷积神经网络的星载SAR舰船检测

星载SAR(合成孔径雷达)舰船检测广泛应用于海上救援和国土安全防护等领域.鉴于传统的检测方法仍存在虚警率高等缺点,本文将具有强大表征能力的卷积神经网络(CNN)引入到星载SAR舰船检测中,面向SAR舰船检测的精准快速的需求,提出了基于低复杂度CNN的星载SAR舰船检测算法.算法结合星载SAR图像的特点,利用ROI提取方法实现目标粗提取,得到可疑目标切片及其对应的位置信息;通过构建的低复杂度CNN对所有的可疑目标切片进行精确分类,确定舰船目标,从而实现舰船目标检测.实验测试结果表明:本文提出的算法可以实现精准的星载SAR舰船检测;与传统双参数CFAR目标检测和基于现有深度网络框架(LeNet、GoogLeNet)的检测算法相比,该算法检测性能更好、检测时间更短,可有效降低检测漏检率和虚警率.     

基于最大值参考单元的双剔除门限恒虚警目标检测算法

针对传统恒虚警目标检测算法在非均匀噪声环境下虚警率过高的问题,提出一种基于最大值参考单元的双剔除门限恒虚警(dual censoring threshold based on maximal reference cell-constant false alarm rate,DCT-MRC-CFAR)目标检测算法.基于参考窗最大值参考单元得到剔除比较门限,通过比较,剔除极大值参考单元,根据剩余参考单元的数量选择参考窗中剔除后剩余参考单元或者参考窗中全部参考单元来估计背景噪声功率,并得到功率检测门限.与其他算法进行仿真对比,DCT-MRC-CFAR算法在均匀噪声环境下,检测性能接近于单元平均恒虚警(cell averaging-constant false alarm rate,CA-CFAR)算法;在非均匀噪声环境下,检测性能较稳定,且优于自动删除单元平均恒虚警(automatic censored cell averaging-constant false alarm rate,ACCA-CFAR)和自动双删除单元平均恒虚警(automatic dual censored cell averaging-constant false alarm rate,ADCCA-CFAR)算法.结果表明,提出的DCT-MRC-CFAR目标检测算法在均匀和非均匀噪声环境下,均具有较优和较稳定的检测性能.     

小波分析在SAR图像边缘检测中的应用

边缘提取是图像分析的基础,但由于SAR图像中存在强的、乘性的相干斑噪声,使在光学图像中有效的边缘检测器对于SAR图像不再适合。基于小波变换的边缘检测器,由于采用了固定的阈值,在SAR图像边缘提取的同时也会检测出很多虚假的边缘,特别是在图像的亮区。因而,本文提出了具有恒定误警率的自适应变化阈值,并基于小波变换的多分辨率分析,有效地提取边缘特征。仿真实验表明该算法对于有相干斑污染的SAR图边缘提取是很有效的。     

工业网络流量异常检测的概率主成分分析法

针对主成分分析(PCA)法用于工业测控网络流量异常检测时存在的误报率高的问题,提出了一种基于概率主成分分析(PPCA)的检测算法.首先通过分析误报成因,建立了工业测控网络流量矩阵的PPCA模型,然后使用迭代变分贝叶斯算法辨识该模型的参数,再利用模型参数估计值求解流量矩阵的秩的分布函数并得到秩的极大似然估计值,最后以秩的跃变状况为判据进行异常流量检测.模拟攻击实验表明,该方法使漏报率平均下降了32%,从而有效降低了PCA方法的误报率.     

一种毫米波防撞雷达频域恒虚警处理新方法

针对毫米波防撞雷达中目标信号检测虚警率高的问题,提出一种基于有序统计量在瑞利分布杂波背景下的频域恒虚警检测(OS-CFAR)的方法。该方法通过对雷达差频信号的频谱进行检测,对检测后的信号进行杂波对消,使系统从雷达中频信号的频谱中检测出目标信号的谱线并滤除杂波。准确检测目标的同时去除干扰,从而降低目标信号检测虚警率。仿真结果证实了该方法适用于多目标干扰环境,能有效对抗杂波干扰,具有良好的虚警控制能力,提高了雷达系统的有效性。     

基于最佳阈值分割的舰船目标检测方法

提出了一种基于最佳阈值分割的舰船目标检测方法,该方法通过构造分割阈值集合,并搜索特征约束条件下的最佳分割阈值进行目标分割,从而实现目标与背景区域的成功分离.使用该方法对不同卫星来源、不同分辨率的24 523幅光学遥感图像和516幅SAR图像进行了实验,对于1 155个目标图像的检测率高于95.0%,同时虚警率保持在较低水平,表明该方法对于遥感图像中的海上舰船目标检测效果较好、适应性强.     

基于F分布的无线传感器网络攻击检测方法

针对汇聚函数的输入值易受敌方攻击的问题,提出一种基于F分布的无线传感器网络攻击检测方法。该方法在分布式数据汇聚模型的基础上构造服从F分布的统计量,在虚警率恒定的情况下,可根据统计量的统计特性确定攻击检测的门限阈值,放宽了对节点感知数据先验信息的要求。计算机仿真结果表明新方法的攻击检测率较高,且对噪声干扰的稳健性较强。     

改进模糊聚类算法在入侵检测中的应用

在模糊c均值算法基础上,提出一种将粒子群算法与c均值算法相结合产生基于自适应粒子群优化的模糊聚类算法(APFC).用KDD cup99数据集进行评估模糊c均值算法和APFC算法检测性能.试验结果表明, APFC均值算法能够避免模糊c均值算法固有的缺点,检测率提高和误报率下降,并且有较高的检测性能.     

认知无线电空闲频谱的联合检测算法

为了提高认知无线电中感知用户对主用户(弱信号)的检测性能,提出了一种多个感知用户合作的分布式优化联合检测算法.该算法在知道主用户信号和噪声的概率分布的条件下,通过最优化理论中的逐步二次规划法,联合求解检测系统的最优融合准则和各感知用户的最优判决门限,使系统联合检测概率取极大值.该算法不受接收机检测方式的限制,数值求解收敛速度快.仿真结果表明,感知用户为5个、融合中心虚警概率为0.1、相关符号累积为255次、不同融合准则下各感知用户信噪比相同时,与最好的固定融合准则检测算法相比,该算法使联合检测概率在高斯白噪声信道和平坦瑞利衰落信道中分别提高了13%和5%.