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。     

基于粒子滤波的MIMO雷达目标似然比检测方法

针对多输入多输出（MIMO）雷达在非高斯杂波背景、信号参数随机或未知的情况下,难以建立目标统计检测模型的问题,基于粒子滤波方法,根据参数的概率分布函数抽取粒子,将复杂积分运算转化为求和运算求取似然函数,给出了一种MIMO雷达目标似然比检测的通用模型,解决了非高斯杂波条件下无法得到检测统计量的问题．以复SG-Alpha联合稳定分布作为MIMO雷达非高斯杂波分布模型,给出了基于粒子滤波的似然比检测方法．最后通过仿真实验给出了该方法在不同条件下的检测性能,并与传统MIMO雷达目标检测方法进行了比较,结果表明在非高斯杂波背景下该方法的检测性能要明显优于传统方法的．     

基于改进广义相对最优极化的极化SAR舰船检测方法

为了提高极化合成孔径雷达(SAR)图像的舰船检测性能,提出了一种基于改进广义相对最优极化模型的极化SAR图像融合方法.改进的模型包含两个因子的乘积.第一个因子是最优极化状态下的雷达接收功率;第二个因子对应最优检测准则下的3个极化参数(极化熵、平面相似性参数、二面角相似性参数)的融合结果.使用该方法融合图像能够使得目标和...     

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。     

一种极化鲁棒自适应子空间检测算法

提出一种高斯杂波和噪声背景下的极化鲁棒自适应检测算法.因阵列校正误差、波束指向误差等因素引起的目标标称导向矢量与真实的不一致,可能会导致检测性能下降.通过在目标标称导向矢量子空间增加一些矢量,提出一种基于子空间的对模型失配鲁棒的检测算法.仿真结果表明,当目标导向矢量误差较大时,算法仍能取得较好的检测性能.      

新型相参极化捷变雷达信号研究

为了提高雷达系统对抗电子干扰的能力,提出了一种新型相参极化捷变雷达信号.通过采用正交极化天线系统,雷达接收机可以首先获取目标的空间和极化信息,然后基于全极化捷变雷达体制,实现对目标的多极化照射,最后对接收到的信号进行极化信息处理、目标检测和跟踪.讨论了具体的信号处理算法,并给出了一种极化捷变条件下的双平面角跟踪方法.仿真实验结果表明:极化信息的引入改善了雷达系统的性能.     

一种非均匀背景下的多策略CFAR检测器

为了提高非均匀背景下的雷达目标恒虚警(CFAR)检测性能,该文基于变化指数CFAR(VI-CFAR)检测器,提出一种多策略CFAR(MS-CFAR)检测器。该检测器通过对参考窗中的杂波背景进行估计,自适应选择单元平均CFAR(CA-CFAR)、逼近CFAR(AC-CFAR)和交互式CFAR(S-CFAR)中的一种作为最优检测策略。仿真结果表明,MS-CFAR在继承了VI-CFAR优点的基础上,在均匀背景、杂波边缘和多目标干扰等背景下都表现出更好的检测性能,且具有更稳健的抗杂波边缘和抗多目标干扰性能。     

基于SIRP杂波的雷达目标距离检测方法

针对在非高斯相关杂波背景下,传统检测方法难以检测到目标这一问题,基于信息几何理论,通过计算球不变随机过程(SIRP)杂波统计流形上两分布间的距离,定义了一种距离检测器.该检测器通过计算估计分布与目标有无两种假设分布间的距离差,来实现目标检测,从而将检测问题转化为统计流形上的几何问题.仿真结果表明:与传统方法相比,该方法在复杂杂波背景下具有较好的检测性能,且易于实现.     

极化雷达发射波形和接收滤波器联合优化新方法

波形优化可有效抑制干扰和噪声,显著改善雷达性能。以极化雷达为研究对象,最大化滤波器输出信杂噪比为优化目标,发射波形能量约束为条件,构建了波形和接收滤波器的联合优化问题。对该非凸优化问题,提出了一种发射波形和接收滤波器迭代优化算法,该方法确保目标函数随迭代过程的单调递增和收敛性。实验证实了提出方法的有效性,以及相对现有方法的优势。     

干扰背景下雷达最佳极化的分步估计方法

研究了目标散射矩阵未知的情况下,雷达收、发极化的联合优化问题,提出了最佳收、发极化分步估计方法:先估计最佳接收极化以抑制干扰,然后估计散射矩阵与最佳接收极化的乘积矢量,以确定最佳发射极化.优化设计了发射脉冲序列的极化以解决矢量估计的稳定性问题,根据矢量估计误差的分布特性,分析证明了目标运动情况下算法的有效性.仿真实验验证了算法的可行性.     

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。     

基于双互信息准则的雷达自适应波形设计方法

自适应波形优化技术是认知雷达的关键技术之一,通过优化发射波形能够提高雷达系统性能.针对目标检测问题,在杂波环境下,提出一种基于双互信息优化准则的自适应波形优化方法.该方法同时以接收信号与目标冲激响应之间的互信息最大和接收信号与杂波冲激响应之间的互信息最小为优化准则,在发射信号能量有限的约束条件下,建立优化模型,通过最大边缘分配算法求解最优波形.仿真结果表明,相对于固定波形,所提方法优化发射波形能够提高目标检测性能.     

基于卡尔曼滤波器的背景抑制及小目标检测

提出了一种采用卡尔曼滤波器作为杂波背景预测器的小目标检测方法,相比较于传统的梯度下降算法,该方法充分利用了假设的杂波图像模型,并且算法中也没有影响检测性能的步长参数,因而具有更好的检测性能,实验表明,该方法能有效地抑制杂波,并同时增强小目标的信号。     

紧凑型地波超视距雷达海杂波区目标检测影响因素研究

针对紧凑型地波超视距雷达海杂波周边及区域内目标难以检测问题，通过相关影响因素的理论及实测数据统计分析，对系统信号积累时间选取、目标航行状态与海杂波区的关联以及实测数据的联合域展开研究,分析结果为雷达相干积累时间的选取制定了取值范围。研究表明海杂波区内远距离非机动目标潜在驻留时间超过雷达积累时间，且导致的回波多普勒变化量有限，但海杂波和目标在时空及极化域具有相对较大的差异，可作为海杂波区目标检测的重要依据。     

紧凑型地波超视距雷达海杂波区目标检测影响因素研究

针对紧凑型地波超视距雷达海杂波周边及区域内目标难以检测问题，通过相关影响因素的理论及实测数据统计分析，对系统信号积累时间选取、目标航行状态与海杂波区的关联以及实测数据的联合域展开研究,分析结果为雷达相干积累时间的选取制定了取值范围。研究表明海杂波区内远距离非机动目标潜在驻留时间超过雷达积累时间，且导致的回波多普勒变化量有限，但海杂波和目标在时空及极化域具有相对较大的差异，可作为海杂波区目标检测的重要依据。