复杂背景下雷达信号的模糊检测

本文着重研究如何利用模糊子集理论来解决复杂背景下雷达信号的检测问题。文中首先给出模糊检测的数学模型,然后基于贴近度准则及重要度加权的概念,导出了模糊滤波算法,最后利用“重合不多于一”雷达信号形式具体设计了两种模糊检测器。实验结果表明,这两种模糊检测器具有在强相关和弱相关杂波背景下检测雷达目标的良好能力,其性能明显优于传统的线性相关检测器。     

Duffing混沌振子用于微弱信号检测的研究

针对频率已知的微弱正弦信号幅度和相位检测问题,提出了一种采用Duffing混沌振子作为检测系统的方法。该方法将被测信号作为系统的参数,利用系统参数在临界值附近微小的变化会改变系统输出状态的特性,通过识别系统输出的相轨迹判断输出状态是否改变,根据状态改变所需满足的条件估计信号的参数。给出了实现该方法的主要步骤,并将其运用于高频地波雷达海洋回波信号的检测,与FFT方法所得结果相比,回波多普勒谱的信噪比可提高5 dB,表明了该方法具有更好的检测性能。     

混沌海杂波背景下的弱信号检测

讨论了海杂波背景下的弱信号检测问题。经典的统计检测理论把海杂波作为随机信号处理的做法大大降低了信号检测的性能。利用海杂波为混沌信号这一先验知识 ,采用神经网络相空间重构的方法 ,对淹没在混沌背景下的弱信号进行检测处理 ,同时针对模型误差及不同信号形式就这一问题进行了全面分析。理论分析和仿真结果表明 ,此方法能有效地实现混沌海杂波背景下的弱目标检测 ,具有很高的改善因子。     

复杂背景下红外小目标检测技术研究

在复杂红外背景中如果红外点目标所占的像素少,通常的检测方法就很难将目标检测出来,且往往会含有较多假目标。首先对图像进行预处理,利用图像本身的灰度级别对小目标进行初步筛选,然后利用可能目标点的信息对假目标进行剔除。实验结果表明,此方法对复杂背景中小目标检测有较好的效果。     

强杂波干扰背景下高分辨雷达信号的模糊检测

本文研究了强杂波干扰背景下运用模糊集合理论解决高分辨雷达信号的检测问题。文中首先分析了在高分辨雷达体制下获取稳定距离像的方法，并指出了传统匹配滤波方法的局限性。针对该问题，文中定义了四种模糊集合相似性测度，并在此基础上提出了一种模糊匹配滤波方法。基于文中定义的增量相似性测度准则对平均距离像采用模糊匹配滤波，实验结果表明该方法具有在强干扰背景下检测目标的良好能力，其性能明显优于传统匹配滤波方法。     

基于深度学习的复杂背景雷达图像多目标检测#br#

针对传统雷达图像目标检测方法在海杂波及多种干扰物组成的复杂背景下目标分类识别率低、虚警率高的问题,提出将当前热点研究的深度学习方法引入到雷达图像目标检测。首先分析了目前先进的YOLOv3检测算法优点及应用到雷达图像领域的局限,并构建了海杂波环境下有干扰物的舰船目标检测数据集,数据集包含了不同背景、分辨率、目标物位置关系等条件,能够较完备地满足实际任务需要。针对该数据集包含目标稀疏、目标尺寸小的特点,首先利用K means算法计算适合该数据集的锚点坐标;其次在YOLOv3的基础上提出改进多尺度特征融合预测算法,融合了多层特征信息并加入空间金字塔池化。通过大量对比实验,在该数据集上,所提方法相比原YOLOv3检测精度提高了6.07%。     

分布式雷达信号检测

本文将讨论一种分布检测系统,在这种系统中包括一组相互独立的检测器和一个中心处理器。此系统有高可靠性、强的生存能力和较短的判决时间。在对付电子干扰影响方面系统也较单站要好。 每一单站的检测性能(发现概率和虚警概率)都假设为己知,本文得出了分布检测时最佳检测器形式、分布检测器性能。并得出随着单站数目增加而检测性能提高的数字结果。     

复杂背景下的红外运动弱小目标的实时检测

对红外弱小目标的检关键是将目标从由地物、云团造成的复杂背景中有效地分割出来.采用在高通滤波前先进行一次背景抑制的预处理方法,以校正由温度非线性引起的噪声.再对高通滤波后的信号进行自适应门限分割的方法,更好地将低信噪比的红外点目标从周围的背景中分割出来,最后利用点目标检测的方法,进行点聚合,对同时存在的斑点、面目标也进行了检测.该算法可有效地减小运算量,对快速、实时和点、斑点、面目标同时存在的复杂情况具有一定的实用价值.膊     

分布式雷达信号检测的计算机模拟

本文介绍了雷达信号检测计算机模拟的基本方法和分布式雷达信号检测的基本原理,并将统计模拟方法引入到分布式雷达信号检测的分析中,对一个分布式单元平均恒虚警检测系统进行了模拟分析。结果表明,分布式信号检测系统优于单个检测器的检测性能。     

一种复杂背景下模板检测与定位的新方法

在基于摄像机的场景测量中,图像采集的同时需要获得摄像机的参数,即进行摄像机定标。在利用参照物的自动标定过程中,首要任务就是实现测量场景中参照物(或模板)的自动检测与精确定位。为此提出了一种复杂背景下模板检测与定位的新方法。该方法包括模板检测与精确定位两个步骤。前者利用图像分割与形态学方法实现模板的粗定位;后者则结合边缘检测和Radon变换等技术确定模板的精确位置。实验结果表明,该方法实现简单、性能可靠,可适用于各种复杂的场景图像中。     

高距离分辨(HRR)雷达单个目标回波信号检测

研究了 Ｈ Ｒ Ｒ 雷达单个目标回波的信号检测。由于 Ｈ Ｒ Ｒ 雷达目标检测实质上是延迟目标检测（ Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｔａｒｇｅｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）,所以其目标散射模型不是简单的点目标,而是在距离维上呈现出多个强散射点。由于目标的运动,其各距离维上的散射点相对于雷达的位置会不断地发生变化［１,９,１０］。提出的单个目标回波的检测方法是对同一目标的距离维上散射点进行相关积累,以提高其目标信噪比。采用此方法可使 Ｈ Ｒ Ｒ 雷达比低距离分辨（ Ｌ Ｒ Ｒ）雷达的威力高出很多。     

高分辨率雷达检测——预研课题和潜在应用

文献[1]介绍了高分辨力雷达在改善目标检测中的潜在优点,强调了根据期望的目标径向距离分布图来形成发射波形和接收处理器的概念,并给出了性能预测。为克服先验信息的不足,本文提出并评估了一个自适应方案,用它来联机估算目标距离分布图。此外,引入了一个更一般性的、基于统计描述的目标冲击响应模型,讨论了相应的处理方案和检测性能。     

频率步进雷达参数设计与目标抽取算法

介绍了频率步进雷达信号的主要特点,并在此基础上分析了不同参数选择对雷达系统性能的影响。提出了在设计步进频率信号参数时应该满足的紧约束条件和宽约束条件,并给出了各参数应满足的数学公式。提出了目标抽取算法的原因及准则,以及目标速度对目标抽取算法的影响。最后简要介绍了一种高性能数字信号处理机的实现,以及雷达系统的试验情况,并采用实测的雷达数据验证了理论分析的正确性。     

高距离分辨雷达用相关滤波提高目标检测性能

当目标被大时间带宽积的信号照射后，其回波特性并不呈现出点目标特性。对于这种目标回波信号的检测可以利用相关滤波的方法。本文将叙述相关滤波法的原理和性能。由于采用此法可以提高目标信号／噪声比，因而也可使低ＲＣＳ（雷达反射截面积）目标检测性能得到提高。     

多雷达联网目标检测能力研究

本文是研究由分布在各处的单部雷达所得信息综合（多雷达联网）工作模式时的目标信号检测的性能。多雷达联网是一个系统。此系统有一组分布在各处的，相互独立的单部雷达和一个能综合多部雷达信息的中心处理器。本文将分布式检测器的概念和雷达联网的性能结合在一起，从而可以得出在不同雷达布站和不同目标起伏条件下信号检测性能。此性能可以对雷达布站方法和比较单、多站雷达性能研究都带来益处。由于目标所在位置相对于每一站的斜距都不相同，因此每一站的所得信噪比也不尽相同，本文将给出综合后的系统发现概率（Ｐｄｏ）和虚警概率（Ｐｆａｏ）的计算和仿真结果。     

反辐射导弹的最优检测

本文以反辐射导弹告警系统为背景，根据典型反辐射导弹的发射模式，建立了反辐射导弹雷达回波时间序列模型，指出告警系统对反辐射导弹的脉冲串检测实际上是速度及加速度分量未知的线性调频信号的检测。推导了反辐射导弹的最优检测的表达式及参数估计的精度，并给出了最优检测的检测性能，为工程完成反辐射导弹回波脉冲串的检测提供了理论基础。