基于微波多普勒雷达的海杂波区小目标特征联合检测

针对海杂波区小目标回波能量较弱,多普勒域与海杂波接近甚至重叠的特点,采用特征联合检测算法提高目标检测性能。首先,对雷达回波进行中位数自适应杂波抑制预处理;然后,对待检测单元提取多普勒峰值、峭度和熵值特征,形成特征向量,对残余杂波训练单元采用凸包算法获得判别区域;最后,以判别区域是否包括待检测特征向量对应点初步判断目标有无,再根据凸包混合积分布设定恒虚警门限滤除虚警。实测微波多普勒雷达数据处理结果表明,目标检测结果和实际情况一致。采用蒙特卡洛仿真对算法性能进行分析,表明该算法的检测性能优于对比算法,为雷达海杂波区目标检测提供了新方案。     

动目标检测信号处理器的研究与设计

本文介绍了一种先进的动目标检测雷达信号处理系统的实现方法,分析了动目标检测的原理以及其关键技术有限冲激响应滤波器组的设计和算法,并介绍了杂波图的形成,实践证明采用该先进技术能获得良好的杂波抑制力,提高雷达的探测率。     

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。     

杂波下频率步进信号参数设计及处理算法研究

针对杂波环境下目标检测与成像问题,给出了频率步进信号参数设计的约束条件与优化准则,分析了帧间脉冲多普勒处理的测速性能,深入研究了在频域上进行杂波抑制、回波补偿及合成高分辨的处理方法. 基于实际的雷达系统参数进行了计算机仿真,结果表明该算法可有效提取杂波环境下的微弱运动目标信息,并合成了正确的一维高距离分辨像,且抗噪声性能好,运算量小,工程易实现.      

基于Rayleigh分布杂波模型的动态目标检测算法

为了解决传统的动态目标检测算法在功率波动明显的非均匀复杂背景噪声下,检测性能严重下降的问题,基于杂波分布模型和恒虚警理论,提出一种基于Rayleigh分布杂波模型的单元最大最小平均恒虚警(CMMA-CFAR)检测算法,通过均值和均方差估计噪声平均功率并动态调整检测门限参数,在保持较低虚警率的前提下,提高目标的检测率.采用了数字滤波器组降低旁瓣功率,抑制强杂波干扰.经过与其它算法仿真对比,该算法具有最优的检测性能,检测率大于95.00%.该方法已应用于车辆开门防撞预警系统,在奇瑞G5车型上进行了标定测试,针对典型接近目标:自行车、摩托车和轿车,平均预警率大于97.50%,误警率小于3.00%.结果表明,该算法在杂波边缘干扰和非均匀噪声背景下,仍具有良好的检测性能.     

基于最小截平方背景估计红外小目标检测方法

提出一种新的基于最小截平方(LTS)的杂波背景估计方法,并将其运用于红外小目标检测.最小截平方方法可以识别图像中的多个奇异点,比如噪声点和目标区域,剔除这些奇异点之后就可以把杂波背景无偏地估计出来,然后通过差分就可以得到包含目标的前景图像,进而从前景图中分割出小目标.与基于最小均方(LMS)的算法进行性能比较,结果表明:该方法可以获得更好的背景估计,并且对于复杂背景中的小目标检测也是有效的.     

非均匀噪声下基于双剔除门限的恒虚警目标检测算法

为了解决雷达检测算法在非均匀噪声环境下目标检测性能严重下降的问题,在分析实际回波杂波分布特性的基础上,提出了一种基于双剔除门限的恒虚警目标检测算法,通过双剔除门限将极大极小干扰信号从参考窗口中剔除,实时精确估计背景噪声功率.经过与各检测算法仿真对比,该算法在多目标干扰、遮挡和杂波边缘干扰等非均匀背景噪声环境下仍具有最优的检测性能和鲁棒性.结果表明,所提出的目标检测算法在非均匀噪声环境下具有良好的检测性能.     

基于时域廓线的云杂波背景下红外弱小目标检测

根据目标和背景时域特性,建立了目标、云杂波边缘、干净天空背景以及云内部四种像素点的时域模型.并以这四种时域模型为基础,提出了一种云杂波背景下基于时域廓线的弱小目标的检测方法.检测前利用最大中值滤波器进行空域处理,去除了大部分云边缘虚警点.理论分析和实验结果表明,该算法能有效检测出云杂波背景下的小目标.     

采用时延估计的外辐射源雷达杂波抑制算法

针对外辐射源雷达目标探测中监测通道存在分数倍时延杂波而造成杂波抑制性能下降的问题,提出了采用加权子空间拟合时延估计的外辐射源雷达杂波抑制算法(WSF-TDE-CM)。在假设接收数据中的目标信号远远弱于杂波信号的前提下,该算法首先利用接收数据的自相关矩阵通过加权子空间拟合的方法建立杂波时延估计模型,将分数时延估计问题转化为复正弦频率估计的优化问题,然后利用量子粒子群算法求解杂波时延,最后通过估计的杂波时延构造杂波矩阵,将接收信号投影到杂波空间的正交补子空间中,从而实现杂波的抑制。WSF-TDE-CM算法不需要设置滤波器阶数,在杂波时延为分数时延的情况下仍能保持良好的杂波抑制性能。仿真实验表明,当监测通道存在分数倍时延杂波时,WSF-TDE-CM算法与扩展相消算法相比,其杂波抑制比提高了约20dB;同时,在目标回波信噪比为-30dB时也能很好地检测到弱目标回波。     

非均匀杂波环境STAP方法研究

分析了非均匀杂波对STAP算法性能的影响,在此基础上提出了一种非均匀杂波环境下STAP杂波抑制方案．该方案首先通过训练样本加权法抑制功率非均匀现象,然后利用干扰点替代法消除干扰目标和孤立干扰对STAP算法的影响,最后通过常规STAP算法实现对目标的检测．计算机仿真结果验证了有效性．     

相参渐近最佳检测器(AOD)性能的计算机模拟

对于非瑞利杂波中的目标检测问题,人们做了大量工作,比较典型的一类是局部最佳以及近来的渐近最佳检测器(AOD),其渐近性能大大优于线性检测器(LD).由于独立脉冲数N不可能太大,所以研究AOD的次极限性能是有必要的.对于韦伯尔杂波背景,本文做了类似文献[1,2]的工作,但模拟表明十分困难,通过采取一些必要的修正,本文仍获得了一个比较理想的混合检测方案,对于有限N值该混合检测器(HD)性能优于AOD和LD.     

基于跳跃马尔可夫模型的红外点目标检测方法

提出一种基于跳跃马尔可夫模型的红外点目标检测方法,根据模型设计了采用粒子滤器的模型参数与状态估计算法.该方法既能用于图像的空域滤波,也能用于序列图像的时域滤波.实验表明采用该方法进行空域/时域滤波可以极大地抑制杂波背景并增强点目标的可检测性.     

基于各向异性双边滤波红外背景抑制方法研究

红外复杂背景抑制作为红外弱小目标检测的重要环节,直接影响着后续算法的目标检测概率和虚警率.针对各向同性双边滤波背景抑制方法因无法改变背景预测方向,在方向性的结构化云边缘存在较大预测残差的问题,本文设计了一种利用原始图像邻域统计信息自适应更新滤波尺度、掩模尺寸和滤波方向的各向异性双边滤波背景预测器,以最大限度地分离目标和背景.仿真实验表明该方法对输入信杂比为4的目标的信杂比增益大于4和对原始图像邻域杂波的背景抑制算子大于4.     

组网高频地波雷达中电离层杂波分析及其抑制方法

组网高频地波雷达引入了多种收发模式,在增加探测信息量获取的同时使电离层杂波更加复杂。介绍了OSMAR071组网高频地波雷达系统,结合实测数据分析了组网条件下电离层杂波距离、多普勒分布特征,以及不同路径的电离层杂波及海洋回波的相关性。利用多路径杂波相关性远大于海洋回波的特性,提出了一种基于自适应滤波的杂波抑制方法,利用其他路径的电离层杂波估计杂波分量,从而实现杂波对消。雷达实测数据分析表明了上述分析的正确性以及杂波抑制方法的可行性和有效性。     

采用收发极化联合优化的极化雷达目标检测新算法

针对极化雷达在非高斯杂波背景下的未知目标检测问题,建立了一种收发极化可变的全极化雷达测量模型,提出了一种基于广义似然比检测的收发极化优化目标检测器,并得到了检测判决量的闭环形式。在性能分析环节,推导得到了该检测器检测性能的解析表达式,指出了它的恒虚警性质,明确了收发极化矢量与检测性能之间的对应关系。在性能验证环节,首先设计了非高斯杂波背景下的目标检测实验,结果表明,在相同的实验条件下,本文检测算法的抗杂波非高斯性能和检测性能优于现有典型目标先验信息未知的极化检测器,性能接近目标和杂波先验信息已知的最优极化检测器。接着对比了收发极化联合优化、发射极化优化和收发极化固定3种极化雷达的目标检测性能,结果表明,在相同的实验条件下,收发极化联合优化的极化雷达具有最优的目标检测性能。     

天波雷达短驻留时间下海杂波抑制的改进算法

在高频天波雷达的舰船目标检测中,为消除电离层变化带来的谱展宽效应,采用了短驻留时间下基于奇异值分解(SVD)的海杂波抑制算法.该算法对构造出的Hankel矩阵进行奇异值分解,将对应于海杂波分量的奇异值置零,再重新构造出数据序列,达到海杂波抑制的目的.相对于原有的迭代杂波对消算法,该算法无需估计众多参数及设置对消截止门限,并且可以获得更好的抑制效果.为了有效地识别分解后的海杂波与目标所对应的奇异值以避免错误对消,还提出了一种改进方案,可以在抑制前分辨出海杂波分量和目标所对应的奇异值,当回波目标的能量与海波处于相近量级以及多目标情况下,能够避免错误对消现象的出现.仿真结果验证了所提算法的有效性.     

一种新的多机动目标跟踪的GMPHD滤波算法

针对多机动目标跟踪的传统数据关联算法约束条件苛刻、估计精度低、计算量大等问题,提出了一种基于随机集理论的非数据关联的多机动目标跟踪算法.该算法将高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波与"当前"统计模型的优点相结合,绕过了棘手的数据关联问题,能高效处理目标数较大的机动跟踪问题.在漏检、虚警、多机动目标交叉杂波复杂环境下进行了仿真实验,结果表明,该算法具有较高的跟踪精度和稳健的跟踪性能.     

一种基于高通滤波的背景抑制方法

将复杂背景下的小目标检测问题看作是在大量相似模式中寻找某个特殊模式的模式识别问题,用该方法对图像进行多级高通滤波处理可进一步改善处理效果。实验结果表明,该方法能有效抑制背景杂波,提高对目标的单帧检测能力。     

基于地图信息的机载雷达对海探测目标检测算法

机载雷达在对临近陆地的海面目标进行探测时会受到很强的陆地杂波干扰,海面附近的强陆地杂波会导致探测范围内虚警概率升高,严重影响雷达的对海探测性能. 针对该问题本文提出了一种基于地图信息的机载雷达对海探测目标检测算法,所提算法通过载机惯导系统提供的载机姿态及天线指向等信息计算天线波束照射区域的经纬度,并将其与地图数据匹配实现海陆分割,进而剔除陆地虚警,输出海面目标. 基于X波段雷达探测实验数据的实验结果表明,本文所提算法能够快速准确判断目标的海陆位置,通过海陆目标的筛选与剔除,提高机载雷达在陆地杂波较强的情况下对海探测性能.      

复合高斯海杂波模型下最优相干检测进展

 不同于噪声背景下的目标检测,增加雷达发射功率对海杂波背景下的目标检测性能并不能带来重大的改善,因此海杂波的精细化建模和海杂波特性的充分利用成为改善目标检测性能的最重要途径。复合高斯模型是目前广泛使用的海杂波模型,为海杂波特性的精细描述提供了有力工具,而相应的最优检测理论和方法为目标检测性能改善提供了技术支持。本文综述复合高斯海杂波模型下最优及近最优相干检测理论和方法。首先,对K分布、广义Pareto分布及逆高斯纹理3种复合高斯模型进行了概述,并介绍了3种模型下已有的最优及近最优检测方法;然后,对目前复合高斯杂波加噪声混合模型下相干检测方法的进展和应用瓶颈进行了分析;最后,针对未来该方面研究的进一步完善,探讨了几种计算可实现近最优检测方法的研究思路。