一种新的SAR图像目标检测方法

基于统计特性的恒虚警率(CFAR)算法和小波多分辨率分析方法很难检测到微弱的、小的和隐藏的目标。合成孔径雷达(SAR)成像机理是相干成像,相干相位信息为目标的检测提供了可能性。从相干成像机理出发,结合恒虚警率和背景杂波分布模型,提出了一种新的SAR图像目标检测算法,即相干性CFAR目标检测算法,并且针对图像相干源提出了亚像元空间域源算法。实验证明,该方法是可行的、有效的,有利于SAR图像的理解和应用。     

基于ResNet的智能恒虚警目标检测方法

传统恒虚警检测方法通常假设待测单元的杂波与训练杂波满足独立同分布,然而在实际雷达工作环境中,强杂波呈现出非均匀特性,沿距离单元的杂波统计特性差异变化较大,使得传统恒虚警目标检测方法在复杂环境下的检测性能下降。为解决该问题,本文从杂波统计特征提取分类出发,通过深度学习方法对杂波进行分类,提出了一种基于残差神经网络(ResNet)的智能恒虚警目标检测方法。首先,根据雷达实测杂波数据建立ResNet的训练集和测试集;其次,构建ResNet对数据进行智能特征提取,得到杂波的统计特征,并用训练好的网络对测试集进行测试;最后,以阈值可设的Softmax分类器对所得统计特征进行分类,根据分类结果实现智能恒虚警目标检测。实验结果表明:相比传统恒虚警检测方法,本文提出的方法具有自适应能力更强、检测性能更好等优点。     

平稳时间序列的Hartley变换谱估计及其在遥测系统中的应用

本文给出遥测信号数据相关函数和功率谱的计算方法——快速Hartley变换(FHT),用之取代快速Fourier(FFT)算法。首先研讨了FHT法,继而讨论相关和功率谱估计、自/互功率谱估计并对两种算法的计算量作了对比。结果表明,随机数据处理软件系统对一系列伪噪声功率谱的测试结果在统计意义下与理论值一致。从而得出结论:用相关函数法对实型数据进行功率谱估计,采用FHT比采用FFT更有效。     

机载MIMO雷达自适应匹配滤波检测器

针对机载MIMO雷达在未知统计特性杂波时的目标检测问题,首先提出自适应匹配滤波检测器(MI-MO Adaptive matched filter,MIMO-AMF),利用MIMO雷达的空间分集特性提高检测性能,并推导出检测概率和虚警概率表达式.然后,基于MIMO雷达杂波协方差矩阵的块对角特性,给出一种简化MIMO-AMF检测器,大大减小MIMO-AMF的计算复杂度,同时降低对参考单元数目的要求,并在只有两个接收雷达单元的情形下,推导出简化AMF检测性能的表达式.结果表明,上述两种检测器相对于杂波协方差矩阵都具有恒虚警特性,能够在未知杂波背景下有效的检测目标.     

海杂波FRFT谱的近似分形特性与目标检测

主要介绍了海杂波分数阶Fourier变换（FRFT）谱的近似分形特性及其在海杂波目标检测中的应用。根据FRFT的尺度变换性质,研究了自相似过程FRFT谱的近似分形特性,然后将近似分形分析方法引入到实测海杂波FRFT谱分析中,发现在特定变换阶数下得到的海杂波FRFT谱间存在近似分形特性,且目标回波可使近似分形特性描述参数——FRFT域Hurst指数发生变化。因此,可利用FRFT域Hurst指数设计恒虚警率（CFAR）检测方法。经X波段和C波段雷达实测数据验证,所提方法的检测性能明显优于经典的利用时域Hurst指数的目标检测方法。     

毫米波导引头的信号处理

由于在毫米波频率时目标和地物杂波的反射特性有很大差别,因此在用于较低的频率时,应采用不同的信号处理方法.要在很高的频率下得到改善分辨能力的全部优越性,在设计毫米波雷达导引头时应考虑目标和杂波的信号特征及其统计特性.提出了一个统计信号处理方法,它可用于设计机载毫米波导引头的恒虚警(CFA)处理器.该方案由三个不同的功能器件所组成:(1)用作消除噪声和信号与杂波去相关的自适应滤波器;(2)用于辨别杂波统计分布的方向图分类器;(3)恒虚警处理器.这种方案能够使机载毫米波雷达在每个扫描期间处理更多的信息,而把恒虚警率维持到一固定的与所遇到的杂波类型相适应的门限值上.     

基于平方谱的符号率估计方法研究

研究基于信号平方谱的符号率估计方法,从理论上分析BPSK、QPSK和OQPSK信号平方谱中符号率谱线出现的原因和规律,为了提高符号率谱线的可识别性,利用修正的抑制色噪声的非线性滤波方法对平方谱的估计进行滤波,并从运算复杂度、抗噪性能和对信号升余弦滚降因子变化的鲁棒性等方面分析比较文中算法与文献中类似算法的性能,证明文中算法可以在较小的运算复杂度下取得较强的抗噪性能和较好的鲁棒性。     

嵌入CFAR自适应滤波算法

有几种熟知的自适应滤波算法都具嵌入式恒虚警率的性能循特点，而且已经发现它们当中的广义似然比测试算法在非高斯霜波中表现很强的鲁棒性。     

一种基于滤波响应损失的多通道合成孔径雷达地面动目标检测方法

针对在非均匀杂波背景下,杂波抑制后孤立强杂波剩余能量导致动目标检测虚警率升高的问题,提出了一种基于滤波响应损失的多通道合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)方法。对多通道的合成孔径雷达(SAR)图像进行维纳匹配滤波处理,在杂波抑制残差图检测的基础上,根据滤波前后信号的能量差异设计了滤波响应损失检测量,对潜在目标进行二次检测,以剔除虚警。仿真与机载实测数据表明:该方法能在非均匀杂波背景下有效改善动目标的检测性能,可应用于运动平台雷达对地监视预警。     

基于空间分布特性多层RX高光谱点目标检测

针对目前高光谱图像异常点目标检测过程中准确率低和虚警率高的问题,本文结合目标的空间分布特性,提出了一种多层级RX检测方法。通过计算被检测区域图像谱向相似性响应图,采用非线性抑制的方法,突出点目标并抑制背景。为进一步提高检测算法的表达能力和泛化性能,采用多级检测器级联的方式,逐层级增强异常点处的相对能量,削弱背景的影响,从而达到较高的检测性能。在外场挂飞试验数据集上进行验证,结果表明:该方法 AUC值达到0.988 1,明显优于CEM算法的0.962 6和传统RX算法的0.939 2。     

微惯性测量单元信号小波自适应滤波仿真研究

针对微惯性测量单元信号进行小波多分辨率分析后在各尺度空间呈现的不同特性,提出了一种分解层数和阈值门限自适应选取的滤波去噪方法,同时采用具有紧支集特性的Daubechies正交小波基和改进的阈值函数,自适应选取分解层数并逐层进行阈值自适应滤波,然后经小波逆变换重构原始信号,最后应用实际的M IMU信号进行滤波仿真。实验结果表明该方法能有效消除M IMU信号随机误差,大幅改善其零偏稳定性和信噪比,且算法简练通用性强,有很强的实用性。     

基于模糊CFAR的SAR图像非均匀背景目标检测算法

CFAR是目前应用最为广泛且实时有效的SAR图像目标检测算法,在非均匀背景情况下,一般的CFAR检测都会存在大量虚警.引入模糊逻辑的概念,提出了一种非均匀背景的SAR图像模糊CFAR目标检测算法.基于Weibull分布,分别推导出模糊CA-CFAR和模糊OS-CFAR的隶属函数,并根据相应的模糊融合准则进行融合处理,得到模糊CFAR检测器的中心门限.仿真结果表明,模糊CFAR检测算法在非均匀背景的SAR图像目标检测中,具有较高的检测概率,且虚警少,具备一定的实用价值.     

一种改进的北斗卫星信号并行捕获方法

为了提高全并行捕获方式下北斗卫星信号的发现概率,提出了一种改进的并行捕获算法。相对于传统的检测方法,该算法每次搜索需要存储少量的候选值,采用多次观测并统计候选值来完成信号检测。虽然增加了少量存储空间和运算,但是其利用了更多的观测信息,因此有利于提高弱信号下的发现概率。该方法不需要实时统计噪声分布,从而避免了噪声波动对于门限的影响。在高斯白噪声模型下给出了系统发现概率和虚警率的定量评估。理论分析和仿真结果表明该方法可以有效改善北斗弱信号的发现概率,相对于传统判决方法可以提高捕获灵敏度达3~4 dB。     

基于多站数据融合的参数精估计方法

针对侦察设备处于星载SAR副瓣照射范围,从而导致截获信号湮没于强噪声背景这个问题,本文提出一种基于多站接收机之间的数据融合方法。在信号形式未知的情况下,通过此方法可以检测出淹没在噪声中的微弱信号,进行信号的分类和时频域参数的精估计。首先,将参考接收机与其他接收机之间进行互相关处理,得到峰值信息,根据峰值信息的位置得到信号与参考信号之间的延迟位置,进行延迟校准;其次,各个接收机分别进行粗步长的分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FrFT）,记录峰值信息为精估计做准备,根据峰值角度和分数阶傅里叶反变换恢复出原始信号;最后,判定是否存在信号,若信号存在实现多站原始信号功率比的加性融合,根据多站峰值信息限定旋转角度范围,采用精步长的分数阶傅里叶变换估计出调频率和中心频率;利用联合互相关谱实现信号能量的累积,采用自适应门线和边界波谷连续取小方法,找到信号存续状态中的左右边界,估计出带宽和中心频率,计算脉宽,实现时频域信号的精估计。仿真实验表明：该方法可以在低信噪比的高斯白噪声和有色噪声背景下,对线性调频信号（Chirp）的时频参数进行有效的精估计。     

基于MAP估计和广义高斯MRF的SAR图像边缘比率检测方法

SAR图像极低的信噪比以及乘性噪声给SAR图像的边缘检测带来了较大的困难。提出了一种针对SAR图像边缘的自适应贝叶斯检测方法。该方法利用广义高斯马尔可夫随机场作为局部均值的先验概率分布模型,利用贝叶斯准则推导了局部均值的最大后验概率估计。广义高斯马尔可夫随机场模型参数估计和局部均值估计采用联合迭代技术进行求解。边缘检测器的参数采用接收机操作性能曲线和卡方检验进行选择。基于实测SAR数据的仿真实验结果表明,本文的边缘检测算子是有效的,并优于已有的SAR图像边缘检测算子。     

输油管道泄漏检测信号的自适应滤波处理

由于输油管道中信号的检测存在信噪比比较低的问题 ,通过利用自适应噪声抵消过程中广泛应用的带延迟的有限冲击响应 (FIR)滤波器和最小均方 (L MS)算法 ,可以提高管道压力、流量等信号的信噪比     

雷达对抗侦察中基于广义似然比检测的子带频谱检测算法

根据雷达对抗侦察接收信号的特点,提出了基于动态非均匀信道化滤波的接收结构.重点研究了其中的频谱感知环节,提出了基于广义似然比检测的子带频谱检测算法.该算法首先假设至少含有K个子带不存在信号,再根据K个子带输出估计噪声方差,从而给出了基于广义似然比检测的子带频谱检测算法的检验统计量.对于具有频率先验信息的重点目标,论文给出了基于广义似然比检测快速频谱检测算法.理论分析和仿真表明了算法的有效性.     

共轭梯度算法在振动信号处理中的应用

为了提高液体火箭发动机试验振动信号频域数据处理的精度,提出了一种基于共轭梯度和AR模型的谱估计算法。该算法计算复杂度低,估计出的谱分辨率高,可以克服传统的经典傅里叶变换功率谱估计算法在信号信噪比降低时不能有效区分相近频率点谱线的问题,解决了传统算法旁瓣泄漏严重的固有缺点。通过对算法在不同信噪比条件下的仿真实验分析与真实试验数据验证,充分表明了此算法在低信噪比条件下,估计的谱仍具有高分辨率的特点。     

扩频谱相关自适应滤波技术的研究

被高速伪随机码调制的扩频信号,其伪随机码是具有随机编码信号特征的周期信号。所以,扩频信号应被建模为周期信号(循环平稳信号)。循环平稳信号与其信号的频移副本之间具有很强的谱相关性,充分利用这种谱相关性可以实现对窄带和宽带干扰的抑制。基于循环平稳理论和自适应滤波理论,提出了一种基于改进的LMS算法的扩频信号谱相关自适应滤波技术。这种变步长的谱相关自适应LMS滤波器能实现对窄带和宽带干扰的抑制,仿真结果证明了其有效性。