基于道路辅助的机载SAR动目标检测和参数估计

经典的合成孔径雷达(SAR)动目标检测方法无法实现地面非匀速动目标的参数估计,为解决这一问题,本文根据动目标成像的特点,提出一种基于道路信息辅助的机载双通道SAR动目标检测方法。根据双通道SAR系统空间几何模型和回波信号模型,首先采用DPCA技术实现杂波抑制和动目标的检测,然后利用道路信息确定动目标的位置和速度,最后根据动目标方位向的散焦程度,估计动目标的距离向加速度。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于多视图像序列跟踪的SAR地面运动目标检测

为基于合成孔径雷达(SAR)检测地面切向运动目标,提出基于多视图像序列跟踪的检测方法。在SAR多视图像序列上,具有切向速度的地面运动目标在子视图像间的位移轨迹可近似为一条斜线。该算法利用具有方向性约束的动态规划实现动目标在SAR多视图像序列上的轨迹跟踪,进而沿散焦轨迹作非相干积累可显著改善微弱目标检测性能。基于跟踪信息可实现动目标切向速度估计和解Doppler模糊。基于实测机载SAR数据的数值实验证明了该方法的有效性。     

基于SSD的低空监视雷达目标检测

针对空管自动化系统中民用飞行器难以被检测到的问题,提出了一种基于SSD(single shot multibox detector)的低空监视雷达目标检测方法.为了准确描述目标特征,首先,将MTD(moving targets detection,运动目标检测)图像经过扩展并分块后作为训练样本直接输入到SSD网络;其次...     

地面运动目标不模糊径向速度估计的方法

针对在多通道合成孔径雷达地面运动目标检测系统中采用常规测速方法估计运动目标径向速度时产生模糊的问题,提出了一种联合斜距历程和干涉相位的不模糊速度估计方法(JRHIP).首先利用多重信号分类算法对目标的距离频域数据进行超分辨处理,然后对目标与雷达之间的斜距历程进行多项式拟合,利用斜距历程多项式一次项系数与目标径向速度的对应关系得到不模糊、精度略低的径向速度,再求解干涉相位的2π模糊次数,然后通过解模糊后的目标干涉相位得出正确的径向速度.JRHIP方法充分利用了斜距历程测速的不模糊性和干涉相位测速的高灵敏性,且没有增加系统硬件的复杂度.实测数据处理结果表明,在目标径向速度较大导致干涉相位产生模糊时,JRHIP方法仍然能够得到准确的径向速度,进而完成对目标的正确定位.     

FMCW SAR快速运动目标检测与成像

调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)特有的工作模式使得其回波信号相对脉冲SAR具有不同的形式。推导了FMCW SAR系统下运动目标的回波模型。提出了一种基于Hough变换的快速运动目标检测方法和Hough变换与分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FrFT)变换相结合的运动目标参数估计方法;利用该方法补偿FMCW系统引入的附加距离走动后,运动目标的成像效果明显提高。多点运动目标仿真数据处理验证了该方法对目标检测与成像的准确性和有效性。     

递推的运动弱目标检测方法

基于先跟踪再检测策略，提出了一种递推的运动辫目标检测方法，导出了其信噪比增益的表达方法，并分析了速度失配对信噪比增益的影响。实验证明能有效地提高对运动弱目标的检测能力，并需要的存贮量，计算量较小。     

极化SAR图像的人工目标检测

针对目前极化合成孔径雷达(SAR)目标检测仅使用单一极化检测器进行一次判决而造成检测率较低的问题,给出一种新方法。该方法将功率最大合成检测器、极化白化滤波检测器和最优极化检测器融合使用,用前一种检测器的输出来优化后一种检测器的输入,且通过迭代不断优化检测结果。为比较不同目标检测方法的性能,提出了一种准则,该准则规定对一幅SAR图像每种检测方法都取出相同点数的检测结果,虚警点少的方法性能好。实验表明:新目标检测方法在性能上优于其他方法;以该准则来比较不同极化SAR图像目标检测方法的性能简单易行,结果合理直观。     

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．     

基于改进的GMM参数估计的目标检测方法

背景减除法通过计算当前帧与背景模型的差来实现运动目标的检测,因此背景建模是背景减除法的关键;混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)可对存在渐变及重复性运动的场景进行建模,有效的提高了在光线强度变化,物体摇摆等复杂场景下建模的准确性;但它也有其固有缺点,针对利用传统EM算法进行GMM模型参数估计时,易陷入解空间的局部最优的缺陷,采用基于最大惩罚的EM参数估计,对传统的EM算法进行改进;另外,在检测不需要满足实时性时,提出了一种基于差分进化算法的GMM参数估计法;最后把改进的GMM参数估计方法应用于基于GMM模型的运动目标检测当中进行验证,并得到很好的检测效果.     

严重方位模糊下的合成孔径雷达微弱运动目标聚焦与参数估计方法

针对现有运动目标聚焦方法存在的对多普勒模糊敏感、信噪比要求高、不能较好地实现无模糊运动参数估计的问题,提出一种严重方位模糊下的合成孔径雷达微弱运动目标聚焦与参数估计方法。首先,构造方位谱压缩函数压缩目标方位谱带宽;其次,应用二阶Keystone变换补偿距离弯曲;随后,通过所构造的距离走动补偿函数与吕氏分布变换(LVD)完成剩余距离徙动和多普勒徙动的补偿,进而实现目标能量聚焦;最后,结合参数粗估计结果,设计一种LVD域的无模糊参数精估计准则。仿真结果表明:该方法不受方位多普勒谱分裂与LVD域多普勒模糊的影响,具有较强的抗噪性,与Radon分数阶傅里叶变换的方法和基于非线性变换的方法相比,信噪比损失分别降低了约2 dB和15 dB。     

基于正负斜率调频多带Chirp信号的移动目标参数估计

由于移动目标产生多普勒频移受到Chirp信号的调制,已有的单带线性调频连续波(linear frequency modulated continuous wave,LFMCW)信号对移动目标的速度和加速度估计方法存在较大误差。在多带Chirp系统中,通过对正负斜率调频多带Chirp信号进行差拍处理与傅里叶变换有效地抑制了这种因素引起的误差。除此之外,正负斜率调频多带Chirp信号测速方法有效地提高了移动目标分辨距离。同时,通过对接收信号的差拍结果进行基于重排的平滑伪魏格纳威利时频分布（reassign smooth pseudo wigner ville distribution,RSPWVD）与Radon变换,恒虚警（constant false alarm rate,CFAR）检测和阈值处理,实现对移动目标的加速度和速度估计。给出了移动目标速度与加速度估计算法,具体实现步骤和仿真结果。仿真实验验证表明,改进后的移动目标参数估计方法对低速移动目标测速精度有明显提高。     

红外序列图像中运动小目标的检测

研究了红外图像运动小目标检测及跟踪问题．首先利用向量小波的优良性质对运动图像进行预处理,然后经Fisher算法分割出可疑目标,再根据红外小目标的运动特性,采取邻域分析并结合对运动目标在速度平面上的拟合直线分析的方法,可以准确提取和跟踪运动小目标．模拟实验表明了算法是有效的,并且适用于目标遮掩或某一帧偶尔丢失目标的情况．     

联合熵流与边缘算子的红外运动目标检测

针对复杂背景下红外目标检测问题,提出一种联合熵流与边缘算子的红外运动目标检测算法.该算法分4个步骤检测目标:首先将熵流作为一种图像运动描绘子,通过熵流确定含目标运动的区域;其次运用Canny算子检测含背景和目标的边缘;然后联合两者捕获背景成分急剧降低、近似精确的目标边缘图像;最后计算边缘图像聚类中心,依据亮度、熵流约束进行区域生长,识别红外目标.对于海空背景下的红外目标图像,实验结果表明该方法能准确地检测、定位目标.     

一动一静双基地SAR动目标检测方法研究

针对一动一静双基地合成孔径雷达(SAR)系统,提出了一种多通道双基地SAR动目标检测与速度估计方法;并且在杂波对消后利用目标幅度或相位信息,得到了运动目标径向速度和位置偏移量估计的解析表达式.仿真中利用卫星平台作为发射机、平流层飞艇平台作为接收机,验证了算法的正确性.     

一种基于双阈值的运动目标边缘检测方法

文章针对运动目标检测中的实时性和准确性需求,结合视频图像的处理算法,设计了一种运动目标边缘的检测算法,该算法具有多角度、多层次的融合运动特征和边缘特征;采用了一种双阈值融合方法,最终快速、精确地定位出运动目标的边缘。实验结果表明了该方法的优越性。     

基于单极化SAR图像的舰船目标检测与分类方法

 SAR是一种主动式微波成像传感器,具有全天时全天候高分辨率对地观测能力,被广泛应用于海洋舰船目标检测与分类。随着SAR成像技术的发展,SAR图像的分辨率越来越高,数据量也越来越大,研究鲁棒高效的海洋舰船目标检测与分类方法对于军事及民用领域具有重大意义。总结了现有的针对单极化SAR图像的舰船目标检测及分类方法,分析了各类方法的特点以及存在的问题,展望了未来SAR图像舰船目标检测及分类方法的发展趋势。     

基于三角核估计模型的运动目标检测方法

文章对基于高斯模型的运动目标检测算法进行了研究,在此基础上,采用三角核估计的非参数方法来对背景建模,从而检测出运动目标;并结合检测结果来更新样本和带宽,提出了与之相对应的背景更新方法。实验结果证明,该方法能准确快速的检测出运动目标,具有较强的鲁棒性。     

基于帧间差分和背景相减的运动目标检测和提取算法研究

对比分析了常用的图像目标检测算法,根据其各自优缺点,提出了基于帧间差分和背景相减相结合的运动目标检测和提取算法。详细介绍了基于上述算法的运动目标检测的全过程,并准确地检测出了运动目标。通过对实验结果进行分析表明,该算法既避免了背景相减法因背景变动导致的目标提取不准确,又避免了帧间差分法的运动目标不完整,能够有效去除噪声和阴影,具有良好的检测效果。