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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。 相似文献
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昆虫雷达是迁飞昆虫监测的重要工具。传统昆虫雷达是非相参体制,距离分辨率低,采用旋转极化方式,测量效率低。本文介绍了一种基于全极化的相参雷达系统,该系统工作在Ku频段,采用同时全极化体制,可同时测量目标HH、HV、VH、VV极化回波,采用调频步进频波形,合成信号带宽800MHz,距离分辨率高达0.2m。雷达采用单目标校准技术,利用金属球和倾斜的金属丝作为定标体进行极化校准;采用基于散射矩阵的昆虫朝向提取方法,从昆虫主特征值向量中提取朝向;采用基于相位调制的振翅频率提取方法,通过对目标振翅回波的相位进行傅里叶分析提取昆虫振翅频率。通过外场实验,验证了雷达极化校准的有效性以及测量昆虫朝向和振翅频率的能力。 相似文献
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根据纽曼-皮尔逊准则,恒虚警方法(CFAR)在虚警率10-6、检测概率90%的条件下,可检测目标的信噪比需大于12.8dB。由于可用于参考的环境单元有限且实际环境中杂波分布差异性大,特别是隐身、低慢小等目标的能量强度值很难达到检测门限的要求。本文基于深度学习方法,利用含杂波/噪声/干扰的目标距离多普勒(RD)域图像与相应理想情况下的目标RD图作为网络训练数据集,网络中的生成模型向判决模型提供抑制处理后的RD图,根据判决模型反馈来调整杂波抑制处理参数。这一动态对抗博弈的过程最终优化所得的生成模型将有效学习环境中杂波/噪声/干扰的特性并将其过滤。通过杂波、噪声和干扰环境下的实验证明,本文方法可以在RD域有效抑制杂波,增强目标信息,具备在实际杂波抑制场景下的可行性。 相似文献
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针对弹载宽带相控阵单脉冲测角雷达体制,根据海面上具有一定高度的舰船目标的距离-高度耦合效应、多普勒-高度耦合效应,提出了一种基于通道级空时自适应处理(Space Time Adaptive Processing,STAP)的高度目标检测新方法。该方法在和、差通道距离-多普勒二维成像的基础上,采用自适应对消技术进行杂波抑制,并通过数字方式形成修正的和、差通道。在修正的和通道上进行目标检测,利用修正的和、差通道之间的单脉冲比值测量目标的角度。理论分析及仿真结果表明:该方法在抑制杂波、检测目标的同时,能抑制移位角闪烁、有效改善高度目标的检测性能,且运算量低易于实现。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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强海杂波与海面目标的复杂特性使得海面目标回波微弱,有效的海杂波抑制和稳健快速的目标检测是雷达对海上目标探测需考虑的重要因素。然而,现有的海面目标检测算法对于复杂环境下的目标检测性能有限,环境和目标特性适应性差。该文设计了一种杂波抑制和目标检测融合网络(INet),通过层归一化-传递和连接方法提取关键目标特征,采用注意力网络抑制杂波和增强目标,构建跨阶段局部残差网络保证检测网络的轻量化和准确性。基于导航雷达在多种观测条件下采集的回波数据,构建了海面目标雷达图像数据集;通过模型的预训练和平面位置显示器(PPI)图像的帧间积累对INet进行了优化,得到了Optimized INet(O-INet)模型。经过多种天气条件下实测数据测试和验证,并与YOLOv3, YOLOv4,双参数CFAR和二维CA-CFAR对比后证明,所提方法在提高检测概率、降低虚警率和复杂条件下的强泛化能力有显著优势。 相似文献
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基于半参数化概率密度估计的雷达目标识别 总被引:2,自引:1,他引:1
该文针对雷达目标高分辨距离像(High-Resolution Range Profile, HRRP)识别中距离单元回波幅值统计建模所面临的概率密度模型选择问题,提出一种基于半参数化概率密度估计的雷达目标识别方法。半参数化概率密度估计从参数化概率密度估计出发,有效利用了高分辨距离像各距离单元幅值近似服从Gamma分布的经验知识,并且通过非参数化修正因子对Gamma模型进行修正,达到参数化方法和非参数化方法优缺互补的目的。基于5种飞机模型高分辨距离像数据的仿真实验证明了该文方法的有效性。 相似文献
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雷达与雷达网的目标检测威力模型 总被引:1,自引:1,他引:0
针对飞行器面临雷达网的威胁描述问题,研究了雷达目标检测威力模型。基于雷达方程、雷达系统参数和检测概率建立了雷达目标检测模型。该模型不仅可以用于描述单部雷达的目标检测威力,还可以推广到雷达网中,用于规划飞行器突破雷达网的航迹、突防成功概率和飞行器突防雷达网临界雷达散射截面积计算。 相似文献
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针对"毒刺"导引头双色探测系统,介绍了玫瑰扫描原理,分析目标探测与识别方法,建立了目标探测与识别模型。讨论非重叠图像扫描信息转化为二维图像的过程,提出了重叠图像映射方法及目标识别方法的应用策略。最后基于VC建立仿真平台,并结合红外弹的数学模型分别验证在红外弹投放瞬间,目标与红外弹分离时玫瑰扫描结果及目标识别应用策略。 相似文献
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