基于隐Markov模型的纯方位轨迹检测方法

针对方位历程图中微弱目标信号的轨迹检测问题,分别在纯噪声和目标存在条件下推导了方位历程图中测量值的分布特性,提出了一种基于隐Markov模型的目标信号轨迹检测方法;同时,针对轨迹的起点与中止点的自主判断问题,基于序列检测提出了两种检验算法,充分利用了轨迹点的测量值分布特性和方位的连续性来提升检测性能。相比于传统的能量检测,轨迹点的检测性能提升约3dB,降低了所估计轨迹的均方根误差,同时保持了更低的虚警概率。湖试数据验证了该算法在单目标条件下的有效性。     

基于TMS320C6201DSP的实时弱小目标检测系统设计

为解决电视跟踪系统中弱小目标检测算法复杂性和系统实时性之间矛盾,设计了以TMS320C6201数字信号处理器(DSP)为核心处理器、基于现场可编程门阵列(FPGA)和PCI总线的实时目标检测处理平台。重点介绍了该平台的基本组成与工作原理。针对弱小运动目标的特点,采用了一种基于灰值形态学滤波和运动关联的检测方法来检验该平台性能。实测结果表明该平台满足电视跟踪系统的实时性要求。     

分布式被动传感器轨迹关联算法性能分析

轨迹关联算法性能分析是天基光学被动跟踪系统中尚待解决的一个重要问题,给出针对基于倾角差准则的二维指派轨迹关联算法的性能分析新方法。该方法首先对在正确关联和错误关联条件下的倾角差统计量的概率分布进行准确建模,接着分析关联算法的等价条件,最后推导关联算法的理论关联性能。不同条件下的理论分析性能与Monte Carlo仿真结果表明,角度测量误差、目标间距、目标间的射向差别等都是影响轨迹关联性能的重要因素,这为工程应用提供了参考。     

红外图像中运动点目标检测技术

本文讨论了低信噪比条件下缓动点目标检测技术中候选轨迹的确定算法。文章首先给出了计数积累和线性预测的一般方法,然后提出了一种基于计数积累、线性预测和轨迹约束的候选轨迹确定以及实现检测的算法。最后是算法性能分析。     

图像序列弱小目标能量积累检测研究

低信噪比运动小目标实时检测是成像探测应用中的难题.在分析目标检测不同层次处理方法的基础上,针对计算量最大的目标能量积累检测层次提出一种采用指数衰减和方向加权动态规划能量积累检测算法.该算法解决了常规能量积累检测算法实时性差、检测概率低的问题.算法简洁,易于硬件实现,实时性好.给出了算法的实验结果和结论.     

一种新的复杂背景下红外弱小目标检测方法

针对复杂背景下单帧红外图像中的弱小目标检测问题,提出了一种新的基于小波包变换和偏斜度的检测方法.该方法利用小波包对图像进行多尺度分解,解决了高频段分辨率低的问题;并提出了一个基于偏斜度的高斯判别准则,用于对小波包分解系数进行高斯性检验,最终得到了小目标的精确检测.对实测数据进行仿真实验,结果表明该方法能有效检测红外弱小目标.     

高速运动雷达弱小目标检测方法研究

针对强杂波下高速运动的雷达弱小目标的特点,提出了一种基于短时滑窗相参积累和改进动态规划的检测前跟踪相结合的算法。首先,将雷达的回波信号构成一个先入先出的队列,进行短时滑窗相参积累。其次,在航迹跟踪时采用了基于改进动态规划的检测前跟踪算法,并且在原来的状态转移的基础上又对后续状态进行了估计,从而降低了相邻两帧间目标强度起伏的影响。实测数据证明此算法检测性能好,计算量较小,实际可行。     

基于遗传算法的相贯线扫描机器人轨迹规划

利用遗传算法(GA)建立了相贯线扫查冗余机器人能量最小优化的综合规划模型,给出了其随机搜索策略。该模型的目标函数综合考虑了机器人避障、末端轨迹精度、动力学约束与冗余度能量最小优化指标。利用Matlab平台上的GA仿真包进行了系统仿真,仿真结果在保证轨迹精度的条件下,逼近了机器人能量最小优化轨迹精确解,证明了该综合优化算法的有效性。     

基于多级分类与逆向时空融合的弱小目标检测

弱小点目标检测是红外探测技术中的一个关键问题.针对目前序列红外图像目标检测中单阈值分割时弱小目标易丢失及快速移动目标的能量欠积累问题,提出了一种基于多级分类与逆向时空融合的弱小红外目标检测方法.该方法在对图像进行背景抑制的基础上,采用自适应多级分类的方法提取候选目标,强化了各类弱小候选目标的检测能力.同时,根据目标在相邻帧间的位置变化信息构造动态时空管道,在当前帧候选目标点的真伪无法判定时,沿时空管道逆向寻找可能出现的各类候选目标,将其中的各类候选目标点能量与当前帧候选目标点的能量进行加权求和后再进行门限判决,较好地解决了弱小目标及快速移动目标的能量积累问题.最后,本文通过若干实际红外数据验证了上述方法的有效性.     

改进的分形算法在弱小目标检测中的应用

针对单帧图像中的弱小目标检测问题,提出了一种改进的基于分形的快速检测方法。该方法首先利用图像的局部熵信息对目标进行粗定位,以得到一个包含目标的感兴趣区域,然后利用分形理论构造该区域的分维像,最后对分维像采用自适应阈值分割即可将弱小目标精确检测出来。与传统分形算法相比,提出的改进算法包含粗定位和细定位两部分,它将分形算法要处理的区域缩减到局部熵所估计的小范围内,从而克服了传统分形方法计算量大、抗噪性差的缺点。仿真实验结果表明,该方法能够稳健、快速、有效地检测弱小目标。     

A New Method of Small Moving Target Detection and Its Performance Analysis

This paper describes a new method of small moving target detection and analyzes the performance of this algorithm. The method is based on multi-level threshold decision-making and sliding trajectory confidence testing technology. The parameters of the algorithm are also given. Experiments have been conducted, the results show that the algorithm has advantages of high detection probability, simple structure, and excellent real-time performance.     

基于稀疏样本选优的机载雷达动目标检测算法

针对存在干扰目标的非均匀样本中机载雷达动目标检测性能下降问题,基于信号稀疏恢复技术,提出一种基于稀疏样本选优的机载雷达动目标检测算法,利用训练样本和待检测距离单元的稀疏性,选择训练样本中杂波的位置和检测单元中杂波的位置相似的训练样本,去除选优后训练样本中的干扰目标,克服干扰目标对机载雷达动目标检测性能的影响,采用处理后的训练样本和待检测距离单元的数据构建杂波协方差矩阵。通过仿真实验进行改善因子、距离单元输出功率、目标信号提取的比较,说明了本文算法能够提高机载雷达动目标检测性能。     

一种新的无源雷达动目标检测方法

以数字电视信号为机会照射源的雷达系统研究为背景 ,提出用以多抽样率信号处理为基础的多级抽取信号处理算法解决运动目标检测中海量数据处理问题。叙述了数字电视广播信号回波的数学模型、多级抽取基本原理和目标检测算法。以数字电视信号为反射回波作了仿真 ,对运动目标进行检测 ,并对仿真结果作了分析     

基于高通滤波和顺序滤波的小目标检测

针对红外图像中弱小目标的检测问题,比较了几种高通模板的效果与性能,提出了一种基于高通和顺序滤波相结合的小目标检测方法。该方法是在采用高通滤波来抑制背景的基础上,利用噪声图像直方图呈高斯分布的特性,用门限判决对图像进行预检测。然后用顺序滤波去虚警点从而得到目标点。实验结果表明,在信噪比SNR>2时该方法能有效地检测出图像中的小目标。     

基于循环平稳的动目标特征提取方法研究

介绍了基于循环平稳的脉冲多普勒雷达对目标回波信号参数的提取方法。分析了该参数提取方法的性能 ,结合弹载高重频脉冲多普勒雷达的特点 ,提出了一种动目标运动特征的递归提取方法应用于运动目标参数(速度、加速度 )的特征提取过程。分析、仿真实验证明 :该方法可以最大限度地利用系统的资源 ,在雷达信号处理中达到信噪比和加速度分辨率之间的动态平衡     

利用子带提取改善信号检测能力

对低截获概率(LPI)信号和低观察率目标检测的要求越来越高,在低信噪比下检测信号的方法也越来越受到关注。提出了一种基于小波变换的信号子带提取方法。在周期谱估计之前用小波进行信号分解,确定信号所在的子带,从而达到去噪的目的。同时提出相关法与周期谱估计相结合的方法,并证明该方法可进一步改善信号的检测能力。以电视发射信号的无源相干定位系统的回波信号和相位码信号为例进行了仿真实验。仿真结果表明,这种方法能在-21dB信噪比(电视信号)和-24dB信噪比(相位码信号)下检测出信号。     

基于D-S证据理论的红外小目标融合检测方法

将红外图像中的小目标检测视为基于多图像特征的像素分类问题,提出了一种基于D-S证据理论的红外小目标融合检测方法。该算法首先提取双色红外成像系统中各传感器图像的图像特征,采用D-S证据理论中的基本概率分配函数对传感器图像中的像素进行基于多图像特征的分类,得到各传感器的目标检测基本可信度图;然后应用正交和规则复合来自各传感器的目标检测判决证据,获得整个系统的目标检测基本可信度图;最后根据决策规则输出最终目标检测结果。实验结果显示,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,提高了系统的检测性能。     

虚拟孔径扩展的机载多通道雷达动目标检测

针对机载多通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在方位孔径受限下地面慢速扩展目标检测性能下降的问题,提出了基于张量积的慢速扩展目标检测和径向速度估计方法。该方法首先在SAR图像域对多通道数据进行张量积操作;然后对扩展目标分布区域的张量数据利用修正的信号拟合方法(tensor product modified signal fitting, TP MSF)检测慢速运动目标,并估计目标径向速度,能有效避免天线方位孔径较小情况下传统自适应匹配滤波方法检测性能下降问题。仿真结果表明,该方法能显著提高低速区的动目标检测概率,同时具有径向速度估计精度高的特点。     

概率约束MIMO雷达稳健发射波形设计方法

传统多输入多输出(multi-input multi-output, MIMO)雷达发射波形设计方法对传播矩阵误差敏感,导致难以得到最优的匹配波形,进而造成系统检测性能严重下降。针对此问题,提出一种基于概率约束的MIMO雷达稳健发射波形设计方法。该方法考虑最差情况的发生为小概率事件,基于输出信噪比(signal noise ratio,SNR)低于可接受水平的概率小于中断概率的约束条件,通过最大化输出信噪比设计最优波形。利用传播矩阵误差的概率分布特性,将概率约束转化为凸约束,从而将统计优化问题转化为确定性优化问题。该方法在传播矩阵存在误差情况下以高概率实现系统性能最优化。仿真结果表明所提方法能够提高输出SNR,具有较好的检测性能。