基于约束序贯M估计的时空域融合红外杂波抑制

针对红外弱小目标检测中的强背景杂波干扰抑制问题进行研究,提出了一种基于参数约束序贯M估计的时空域融合自适应杂波抑制算法.该算法首先在分析序列图像帧间失配的基础上建立了一种改进的时空域融合背景预测模型,结合二维离散傅里叶快速变换图像配准和双线性插值方法进行灰度值估计;然后,基于约束序贯M估计方法进行模型参数的自适应估计,...     

一种城市背景下“低小慢”目标CFAR检测

线性调频连续波雷达应用于城市背景下"低小慢"目标有明显优势,但是传统的恒虚警检测在城市背景杂波中存在目标不易检测和时间消耗大的问题。针对城市背景杂波中"低小慢"目标的检测,提出了自适应调整参考窗大小的二维(2D)单元平均恒虚警(Cell Average Constant False-Alarm Rate,CA-CFAR)检测方法,该方法能实现有差别检测,因此显著减小时耗。在保持虚警概率恒定的情况下,通过判断杂波区域大小,自适应调整参考窗大小,得到更加合理的杂波估计,提升检测概率。研究结果表明,参考窗大小调整对检测起到明显作用,所用方法在杂波中能够更好地检测出目标。     

一种基于背景自适应的运动目标检测与跟踪算法

背景图像差分法是运动目标实时检测中常用的方法,但缺乏背景图像随监视场景光照变化而及时更新的合理方法,限制了该方法的适应性。对此,文章首先提出了一种自适应背景更新方法;然后利用最大类间方差法实现运动目标的自适应阈值分割,并利用基于形态学方法的连通区检测算法检测运动目标;最后以Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。实验结果表明:所提方法可随着光照条件的变化,实时、准确地检测出运动目标并实现稳定跟踪。     

一种机动多目标雷达视频信号模拟器的设计

给出了一种机动多目标雷达视频信号模拟器的软硬件设计方案,它可实时输出所需的多个动目标雷达视频信号,雷达信号的类型、目标的数量、目标的回波特性、目标的运动特性、杂波的类型及参数等均可方便地进行设置。该模拟器可满足各种雷达信号处理算法(如杂波抑制、恒虚警检测、动目标跟踪、多基地数据融合等)的测试与效果分析,以及对雷达信号处理机等进行性能调试与测试的需要。     

基于重构算法的一种微弱目标检测后处理方法

 重点研究了形态学重构算法在微弱目标检测和跟踪中的应用，主要体现在对原始图像的背景估计过程和检测后处理过程。对于经过背景估计和二值化后的图像，若直接进行跟踪算法，由于虚警点数目太多，会严重影响跟踪算法的效率，同时也给跟踪结果造成了负面效应。因此，考虑在二值化之后，跟踪之前，引进后处理过程，以消除虚警点。在已知目标大致尺寸的情况下，选用不同的两个标记重构，同时消除小于目标的虚警点和大于目标的虚假目标。     

基于改进灰狼优化算法的电子干扰机空域划设

在现代化战争中,遂行突防任务的战斗机通常需要与电子干扰机协同配合,来完成特定的任务。为了更高效地利用空域资源,针对突防作战中干扰机的最优空域划设问题,在给出电子干扰下雷达探测范围、航线安全间隔以及有效干扰时间的基础上,建立电子干扰机的最优空域划设模型;在原始灰狼算法中将线性调节参数改为非线性调节参数,同时引入粒子群算法中的记忆功能,改进原始灰狼算法;并采用改进的灰狼优化算法寻找最优的空域基准点,进而确定电子干扰机的最优空域范围。结果表明:对于特定的突防任务,改进的灰狼优化算法比原始灰狼优化算法和粒子群算法更具优越性,能够快速、高效地找到最优的空域基准点;本文所建立的电子干扰机的最优空域划设模型是科学、有效的。     

基于视觉注意机制的认知雷达数据关联算法

针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟、以及概率数据关联算法不适于多交叉目标跟踪的问题,提出了一种基于人类视觉选择性注意机制和知觉客体的"特征整合"理论的认知雷达数据关联算法。算法以综合交互式多模型概率数据关联算法为基础,采取假设目标最大机动水平已知的"当前"统计模型和匀速运动模型作为模型集,通过实时交互使关联波门能够随目标机动动态调整,较好地兼顾了雷达计算耗时和跟踪成功率。在利用目标位置特征的基础上,进一步提取、整合目标运动特征,对关联波门交叉区域公共量测进行分类,使多交叉目标跟踪问题转化为多个单目标跟踪问题,优化了传统概率数据关联算法。仿真结果表明：与传统关联波门设计方法相比,算法跟踪失败率和计算耗时明显降低;而且在计算资源增加不大的情况下,杂波环境适应性也得到了显著增强。     

基于杂波对消-自聚焦的多通道SAR-GMTI

对超高频(UHF)波段多通道合成孔径雷达(SAR)动目标检测技术进行研究,解决了长相干积累时间导致动目标在方位向散焦严重的问题。采用分块自聚焦技术对多通道SAR地面移动目标指示(GMTI)系统自适应杂波抑制后的SAR图像进行处理,改善杂波抑制后的SAR图像中动目标的聚焦情况,增强动目标与周围剩余杂波的对比度,进而提高恒虚警率(CFAR)检测的性能。与传统杂波抑制后直接进行CFAR检测方法相比较,该方法降低了检测虚警概率。实测数据处理结果显示动目标的信杂比明显提高,动目标方位向聚焦成功,证明了该方法的有效性。     

非高斯杂波下自适应雷达目标检测新方法

在球不变随机向量(SIRV)非高斯杂波背景下,研究了多脉冲相参雷达目标的自适应检测问题。假设杂波具有相同的协方差矩阵结构和可能相关的纹理分量,提出了新的协方差矩阵估计器,并获得了相应的自适应归一化匹配滤波器(ANMF)。理论分析表明,在估计杂波分组大小与实际情况匹配时,所获得的ANMF对杂波功率水平和协方差矩阵结构均具有恒虚警率(CFAR)特性。仿真结果表明:当估计的杂波分组大小失配时,所获得的ANMF具有近似CFAR特性,并进一步分析了不同参数变化对所提检测器性能的影响。与已有的ANMF相比,所获得的ANMF具有更好的检测性能,且迭代次数更小,其相对于已知杂波协方差矩阵的最优归一化匹配滤波器(NMF)的检测损失也更小,具有很好的实际应用前景。     

信息动态

【项目编号】2007ZC07003【项目负责人】邱朝阳【依托单位】中国航空工业雷达与电子设备研究院海杂波背景下小目标检测技术研究完成情况简介:本项目在开展专题技术调研、资料搜集与整理的基础上,完成了海杂波特性分析的研究;基于研究所得的海杂波的混沌特性,开展了小目标检测算法的研究;对检测前跟