基于图连通密度的海面漂浮小目标检测

海面漂浮小目标由于其能量弱,一直是海面目标检测的重难点。传统基于统计模型的漂浮小目标检测算法借助回波能量进行检测,没有利用数据频域幅度间的关联性,导致检测性能受损。该文借助图的处理方式,首先利用回波数据脉冲间频域幅度的关联性计算连通密度,生成邻接矩阵,接着将邻接矩阵转换为拉普拉斯矩阵,提取拉普拉斯矩阵的最大特征值作为检测特征,提出了一种基于图的连通密度的海面漂浮小目标检测算法。通过对实测的全相参的X波段 (IPIX)雷达数据进行连通密度的分析,发现海杂波构成的图比较稠密,而海面漂浮小目标构成的图比较稀疏,故通过连通密度构成的图可以有效地检测海杂波中的漂浮小目标。进一步地,通过与对比算法实验分析发现,该文所提基于图的连通密度的检测算法检测性能明显优越。     

基于频域多通道图特征感知的海面小目标检测

海洋物理环境和电磁环境日趋复杂,海杂波背景下的微弱慢速小目标检测始终是一个研究难点和重点。海面小目标的雷达散射截面积小、回波能量低,传统基于能量的检测方法存在性能瓶颈。基于特征的检测方法聚焦于提取纯杂波和目标回波的差异性特征来实现目标检测,且有效提升了检测性能。该文利用回波数据间频域中幅度的关联性,将图论的方法引入到特征检测中。首先将实测数据进行块白化处理,对海杂波进行一定的抑制,然后在频域提取各多普勒通道下的数据,借助图的处理方法,构建所提取数据的距离邻接矩阵,再转换为拉普拉斯矩阵。该方法计算不同时间序列下拉普拉斯矩阵的最大特征值,并将其与刻画频域能量信息的相对多普勒峰高进行融合,得到新的检验统计量来区分纯杂波和含有目标的回波。通过全相参的X波段(IPIX)实测数据验证,该文所提方法的检测性能更为优越。     

基于四极化通道融合的海面漂浮微弱目标特征检测

海杂波背景下的微弱漂浮目标检测是雷达目标检测的热点和难点问题。由于海杂波背景下的微弱漂浮目标的回波能量低和多普勒频率通常位于主杂波区,传统的自适应类相参积累检测方法无法有效检测该类目标。基于特征类的目标检测方法是解决海面漂浮目标检测问题的有效途径。本文首先分别提取四个极化通道的三种时域和频域特征（相对平均振幅、相对多普勒峰高和向量熵）,然后在极化通道维度上进行融合,获得四极化通道融合特征。最后,在三维特征空间中使用快速凸包学习算法来确定海杂波的判决区域,从而完成检测。实测海杂波数据实验验证了新方法的有效性,并表明其具有优良的检测性能。      

海杂波背景下漂浮小目标检测新算法

针对海杂波背景下漂浮小目标检测问题,提出一种海杂波背景下漂浮小目标检测新算法.利用互补自适应噪声集合经验模式分解-鲁棒性独立主成分分析与Savitzky-Golay滤波算法(EEMDCAN-Robust ICA&SG)联合去噪算法处理海面回波信号,对重构信号用改进蝙蝠算法优化KELM模型做混沌预测.实验结果表明:新算法在不破坏海杂波混沌特性的前提下,极大地抑制了海杂波.在同等条件下,与传统混沌预测算法相比,训练时间短、预测精度高.新算法的检测性能稳定,低信杂比下的检测性能显著优于传统算法,证明新算法能快速实现对漂浮小目标的有效检测.     

面向海面目标检测的陆海分离和海面分区算法研究

自适应检测技术可有效提升岸对海警戒雷达海面目标探测性能,但海岛和陆地会导致成片或离散强杂波点,污染协方差矩阵估计的样本,海杂波的复杂性使得整片海杂波难以采用单一模型描述。为解决海面目标自适应检测时面临的非均匀样本参与协方差矩阵估计时杂波抑制性能严重下降问题和海杂波建模准确性不高的问题,该文提出一种面向海面目标检测的陆海分离和海面分区算法。首先,根据陆地回波序列的相位之间具有强相关性,而海洋回波序列为随机值这一特性,区分陆地杂波和海杂波;然后,根据擦地角对海杂波分区,拟合出每个分区的最优分布后选择合适的检测器进行自适应检测;最后,基于某S波段雷达实测数据验证该算法,检测结果与性能分析表明该算法相对传统算法可有效提高海面目标的检测率。      

基于圈间时频特性的海面小目标检测技术北大核心CSCD

针对海面慢速微弱目标的回波能量较低,且在时域或频域上与海杂波难以区分的难题,文中提出一种基于圈间时频特性的海面小目标检测技术,对低门限检测结果单元进行平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)变换,并计算下一圈当前单元在搜索窗口上的检测单元SPWVD相似度,只有满足门限才判定为真实目标。实测数据表明,该算法可以有效检测海面微弱目标。     

海面漂浮小目标的特征联合检测算法

该文研究了高距离分辨海杂波背景下漂浮小目标的检测问题。漂浮目标使得周围海面的散射特性发生了改变,目标所在的分辨单元的回波满足非加性模型,导致该模型中依赖于目标的参数难以统计建模。为了避开参数建模,该文将检测问题转化为二元分类问题,即确定海杂波所属于的类,目标检测就是判别回波是否属于该类。针对此分类问题,提出了基于非加性模型的特征联合检测算法,首先在回波中提取两个特征组成归一化向量,然后利用凸包训练算法获得判别区域,最后以判别区域是否包含该向量作为判别准则。实测的IPIX雷达数据实验结果表明,该文算法在高分辨海杂波下的检测性能优于对比算法,为海事雷达检测小目标提供了新的检测方案。     

基于高斯短时分数阶Fourier变换 的海面微动目标检测方法

海上目标随海面颠簸导致姿态变化,引起回波功率调制效应,导致回波多普勒体现时变和非平稳特性.为此,本文将微多普勒理论应用于海杂波中弱目标检测,提出一种基于高斯短时分数阶Fourier变换(GSTFRFT)的海面微动目标检测方法.首先,建立海面目标的平动和三维转动回波模型;然后,基于海尖峰判别方法对回波信号进行数据筛选,改善信杂比,并采用GSTFRFT对微动信号进行增强处理,利用海面目标与海杂波的微动特征差异设计恒虚警检测方法;最后,通过GSTFRFT域滤波,提取信号的微动特征并得到瞬时频率.实测雷达数据仿真结果验证了算法的有效性,具有在强海杂波中检测微弱目标的能力.     

基于海杂波混沌特性的目标检测

首先介绍海杂波的混沌特性。然后采用IPIX雷达海面回波中的水平极化雷达数据对BP神经网络进行训练 ,结果表明所设计的BP神经网络能够很好的模拟海杂波 ,单步预测误差较小。最后以误差能量作为判别标准设计了一种基于海杂波混沌特性的海面目标检测算法     

基于海面场景感知的雷达目标检测方法

空域上非均匀海杂波使得参考单元内数据难以服从独立同分布,致使参数估计不准确而往往导致杂波抑制能力下降和弱小目标丢失。针对非平稳海杂波下雷达目标检测难题,文中提出了一种基于海面场景感知的雷达目标检测算法。首先,采用启发式分割法依据回波幅度均值将整个场景的距离门分离为多个区域间非平稳、区域内平稳的回波区域;之后,感知各平稳区域回波类型及波动程度,即利用地杂波具有回波直流分量高的特点,识别出岛屿区域及其边界,对纯海杂波进行K分布拟合提取出其起伏参数;然后,利用从海杂波区域提取的波动参数,按恒警率法获取幅度阈值提取出可疑目标;最后,提取可疑目标的信号特征来甄别目标。基于《雷达学报》公开X波段岸基对海监测雷达数据的测试试验表明,本算法不仅能有效识别出海面场景,而且能大幅度提升非平稳海杂波下弱目标检测能力。