低信噪比图像中运动点目标的检测方法

图像中点目标的检测是目前比较活跃的研究领域,它在制导、天文观测、遥感等学科中有着重要的应用价值。在低信噪比条件下,要从图像中检测出运动的点目标存在着不少困难。本文首先分析了低信噪比情况下检测的难点,然后对目前七种有代表性的方法加以评介。     

一种低信噪比下点目标检测新算法

针对红外探测系统对远距离目标进行实时临控的应用场合,提出了一种快速点目标检测算法。该算法将原始图像序列分割成多个小段,通过递推使用速度匹配滤波,能快速得到图像序列中目标轨迹的能量,从而提高低信噪比下点目标的检测能力。与其它检测算法相比,新算法具有检测概率高、算法复杂低等特点。对算法的原理和性能进行了详细地分析,通过仿真实验证明了该算法的有效性。     

复杂背景下低信噪比点目标的实时检测算法及实现

为检测复杂背景中的低信噪比 (SNR)点目标 ,提出了一种局部自适应门限检测算法。该算法以低通滤波算法估计背景中的低频成分 ,及图像局部方差估计背景起伏 ,来计算出局部自适应的目标检测判决门限。该算法充分考虑了可实现性和实时性并采用现场可编程门阵列 (FPGA)设计实现该算法。理论分析和试验结果都表明 ,该算法可有效抑制云层、树木、地物等背景杂波、检测出复杂背景下的低信噪比点目标 ,具有恒虚警率和易于工程实现的优点。     

改进的低信噪比短序列快速频率估计算法

快速频率估计算法的研究对工程实现具有重要的意义.以低信噪比下水下声信号快速频率估计为背景,建立了数学模型,提出了一种基于短序列快速频率估计的改进算法.该算法是基于对三点自相关算法的改进,在没有增加运算复杂度的基础上提高了频率估计精度.仿真实验结果表明,该算法与三点自相关算法相比,其均方根误差(root mean square error,RMSE)更接近于克拉美-罗下限(Cramer-Rao bound,CRB),在低SNR情况下,比三点自相关算法低5 dB左右,并且当SNR提高到10 dB左右时,其RMSE能够接近CRB.     

非凸运动辅助低秩稀疏分解目标检测算法

针对传统低秩稀疏分解(low rank and sparse decomposition, LRSD)用于视频运动目标检测时检测精度较低的问题,提出了一种鲁棒非凸运动辅助LRSD(robust nonconvex motion-assisted LRSD, RNMALRSD)的运动目标检测算法。该算法首先考虑到视频背景的低秩特性,采用非凸γ范数对秩函数进行逼近,考虑视频背景在变换域上仍然具有稀疏性,引入背景在变换域的稀疏先验。其次,引入运动辅助信息矩阵,使其融入前景的运动信息,表示每个像素属于背景的可能性,提高视频运动目标检测的准确度。然后,采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)对提出的模型进行求解。最后,将提出的方法应用到视频运动目标检测上进行仿真实验。对实验结果的分析表明,提出的RNMALRSD方法比其他基于LRSD的运动目标检测方法具有更高的检测精度。     

红外运动小目标检测算法研究

红外探测器受到各种外因、内因的干扰,导致成像模糊,噪声干扰大,使红外运动小目标检测技术成为一直难以实现突破的尖端技术难题,本文提出综合运用基于小波变换的高频信息提取算法、基于灰度形态学梯度的边缘检测算法和以圆形性特征量作为判决准则的边界提取算法的红外运动小目标检测算法。     

对低信噪比下的红外点目标高检测率的研究

低信噪比(≤2)条件下的低虚警率、高发现率点目标检测是对常规检测方法的挑战,必须采取边检测边跟踪边确认的方法才能达到所要求的性能指标。利用二项分布的理论,解决了该方法中的相关帧数和门限的确定问题。为确保低虚警率、高发现率检测识别问题提供了理论保证。仿真结果验证了理论分析的正确性。     

毫米波雷达多运动目标检测算法研究

在现代毫米波雷达多目标检测系统中,多分量线性调频信号时频分析产生的交叉项干扰和复杂的运动补偿等问题显得尤为突出。为了减小交叉项所带来的误差,提出了基于分数阶Fourier变换(fractional Fouriertransform,FRFT)的Choi-Williams-distribution(CWD)变换,即p0阶CWD变换,并与Hough变换结合起来形成了一种新的检测方法。该算法避免了复杂的运动补偿处理过程,降低了计算量。通过对一帧脉冲的初相位回波信号进行的仿真实验,在强背景噪声的情况下能清晰地分辨相距为0.5 m的两个点目标。仿真结果表明此方法可以精确探测成组飞行目标。     

极低信噪比环境下含近邻约束的改进唐检测判决算法

极低信噪比环境下的伪码连续波测量雷达初始粗同步捕获过程中,为了增加唐检测判决算法的灵敏度,除门限条件外,引入前后两次单次检测捕获的伪码相位估计值之差在一定范围内的近邻约束作为上/下行计数器值增减的条件。通过对唐检测判决过程建立马尔可夫链模型,对引入近邻约束的改进唐检测算法的检测性能进行了理论分析与推导。仿真结果表明,将近邻约束引入唐检测判决算法,可以在检测概率几乎不变的情况下,大幅度降低虚警概率,即改进算法明显地增强了对微弱信号的检测能力,且检测速度不受影响。     

基于运动信息的星图中空间目标检测算法

为了对空间目标进行精确定位与跟踪,建立目标运动轨迹,对基于运动信息的星图中空间目标检测算法进行了研究。首先,基于空域目标能量累积的方法提高目标信噪比,增大弱小目标被分割出来的概率。然后,根据相邻两帧星图中恒星相对位置不变性提取星图控制点,并根据控制点坐标求取全局运动参数。然后,根据分割出的星点与控制点的位置关系,将恒星与潜在目标分类。接下来,利用3帧最近邻关联法粗检测目标,并利用多帧前后向搜索法滤除虚假目标。最后将序列星图中所有目标编号,建立起目标的轨迹针对4组实拍星图的实验结果表明：所有目标的运动轨迹全部建立,检测到目标的最小平均信噪比为2.99,目标最小平均运动速度2.47 pixel/frame,最大平均运动速度12.72 pixel/frame。本文算法基本满足星图中空间目标检测的检测概率高、虚警少和轨迹定位精度高等要求。     

Improved TQWT for marine moving target detection

Under the conditions of strong sea clutter and complex moving targets, it is extremely difficult to detect moving targets in the maritime surface. This paper proposes a new algorithm named improved tunable Q-factor wavelet transform(TQWT) for moving target detection. Firstly, this paper establishes a moving target model and sparsely compensates the Doppler migration of the moving target in the fractional Fourier transform(FRFT) domain.Then, TQWT is adopted to decompose the signal based on the di...     

基于动态规划的雷达微弱目标检测

微弱目标检测和跟踪是雷达信号处理领域中一个急需解决的关键问题,提出了一种将相参积累与基于动态规划的检测前跟踪算法相结合的雷达微弱目标处理方法,在该算法中引入方向加权的思想,减小动态规划的能量扩散范围,并采用两级门限检测方法降低运算量。仿真数据和实际测试数据处理结果表明,此算法对雷达微弱目标的检测性能优于传统方法,可以有效实现低信噪比下目标的检测与跟踪,且其处理速度较传统检测前跟踪方法有一定提高,更利于工程应用。     

Improved genetic algorithm for nonlinear programming problems

An improved genetic algorithm(IGA) based on a novel selection strategy to handle nonlinear programming problems is proposed.Each individual in selection process is represented as a three-dimensional feature vector which is composed of objective function value,the degree of constraints violations and the number of constraints violations.It is easy to distinguish excellent individuals from general individuals by using an individuals’ feature vector.Additionally,a local search(LS) process is incorporated into selection operation so as to find feasible solutions located in the neighboring areas of some infeasible solutions.The combination of IGA and LS should offer the advantage of both the quality of solutions and diversity of solutions.Experimental results over a set of benchmark problems demonstrate that IGA has better performance than other algorithms.     

基于IRT的大动态反射系数微动目标检测算法

当雷达回波信号中同时存在强弱差异较大的微动目标时,弱反射目标分量常常会被噪声和强反射目标所掩盖,导致弱反射目标难以被检测。为解决该问题,提出一种大动态反射系数微动目标检测算法。首先该算法利用逆Radon变换(inverse Radon transform, IRT)来获取强微动分量的参数估计值,然后通过逐次消去强分量来增强弱分量,从而使得弱分量更容易被检测。本文算法能够实现反射系数差异较大的多个微动目标的检测,同时能够准确估计出其微动参数。仿真实验证明了本文算法的正确性,同时对本文算法的性能进行了分析。     

基于IRT的大动态反射系数微动目标检测算法

当雷达回波信号中同时存在强弱差异较大的微动目标时,弱反射目标分量常常会被噪声和强反射目标所掩盖,导致弱反射目标难以被检测。为解决该问题,提出一种大动态反射系数微动目标检测算法。首先该算法利用逆Radon变换(inverse Radon transform, IRT)来获取强微动分量的参数估计值,然后通过逐次消去强分量来增强弱分量,从而使得弱分量更容易被检测。本文算法能够实现反射系数差异较大的多个微动目标的检测,同时能够准确估计出其微动参数。仿真实验证明了本文算法的正确性,同时对本文算法的性能进行了分析。     

存在强旁瓣目标的机载雷达地面运动目标检测

针对机载雷达进行地面运动目标检测时不可避免地要面对一些强旁瓣目标的情况下,提出了一种在强旁瓣目标环境下的运动目标检测算法,该算法在估计出强旁瓣目标频率的基础上利用最大似然方法估计运动目标的幅度来进行检测,可以有效地克服强旁瓣目标对地面目标检测的影响。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明了该算法的有效性。     

改进的mean shift目标跟踪算法

提出一种改进的均值偏移（mean shift, MS）目标跟踪算法,用于提高模板漂移和大面积遮挡情况下视觉目标跟踪算法的鲁棒性和准确性。首先判断目标是否存在遮挡现象,当遮挡未发生时,采用原始MS算法跟踪目标,利用选择性分量更新策略对目标模板进行更新,减少模板漂移的影响|当遮挡发生后,利用非对称核函数模型对候选目标模型进行矫正,降低遮挡像素点对MS矢量和目标跟踪稳定性的影响。实验结果表明,改进的跟踪算法对非刚性和大面积遮挡目标都能进行稳定的跟踪。     

火力分配多目标规划模型的改进MOPSO算法

提出一种改进的多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)算法,通过化解约束条件、修改速度和位置更新等使该算法适于求解火力分配多目标规划模型。最终求解的非劣解集构成Pareto前沿,体现增加火力单元数量对射击效能的影响,决策者可按照意图从中选取最终解。不考虑多目标规划模型中的属性目标,对敌毁伤概率随迭代步数演变与单目标函数相比,收敛性能相同,最大值相近,验证了所提算法的有效性。     

求解大规模VCVRP问题的快速动态规划算法

车辆路径问题是一类典型的组合优化问题,大部分研究都只考虑车辆能力固定的情形,实际中受货物形状特性及客户需求变化,车辆的能力是受限变化的,针对能力受限变化的车辆路径问题(varied capacitated vehicle routing problem,VCVRP),基于动态规划理论,提出一种求解大规模VCVRP问题的快速动态规划算法.该算法以传统的最佳适应降序算法(best fit decreasing,BFD)和最小生成树(minimum spanning tree,MST)算法为基础,引入K步回溯,短途优先原则,实现了VCVRP中的货物装箱问题和路由选择问题的近似解耦.同时给出了该算法的优化目标车辆旅程的理论上界,短途优先原则的局部最小的理论分析与证明.最后以乘用车物流运输案例为背景,给出了计算实例,并从算法参数与算例规模多个角度进行求解质量与算法性能的分析.