SAR图像强回波目标检测的偏态分布方差方法

对复杂背景下的SAR图像强回波目标检测问题进行了研究,提出了基于偏态分布方差的自适应检测算法。首先设计一种新的基于偏态分布模型的方差滤波器,偏态分布方差滤波器可减少相干斑噪声对检测的不良影响,提高图像方差的差异性,即强目标回波边缘灰度方差相对于强目标回波灰度方差、背景杂波灰度方差更小。其次,算法改进了根据图像复杂度自动选取阈值方法,通过自适应检测小方差像素,实现强回波目标检测。仿真结果说明该算法能够对SAR图像强回波目标较快地进行准确检测。相比方差特征法(VAR)和扩展分形特征法(EF)在检测速度与虚警率方面均具有较大的优越性。     

几何代数域内的光流场改进算法

提山了一种新的光流场计算方法：首先,在几何代数域内推导了光流约束方程的新形式;然后,在速度场平滑的基础上,通过求解关于初值问题的热传导方程求解光流场;最后,给出光流场的数值解和仿真结果。实验证明此方法是有效的。     

基于高斯混合模型的航迹抗差关联算法

针对雷达系统误差时变、上报目标不完全一致等复杂场景下目标航迹关联问题，采用高斯混合模型（GMM）与航迹间拓扑信息相结合的方法实现航迹抗差关联。将航迹关联问题转化为图像匹配中的非刚性点集匹配问题，建立对非同源航迹具有鲁棒性的高斯混合模型，根据航迹间的邻域拓扑信息决定高斯混合模型中各高斯组成部分的权重，利用期望最大值（EM）算法求解高斯混合模型的最优闭合解，在期望步（E-step）阶段求解航迹的对应关系，在最大化步（M-step）阶段求解非同源航迹比例，最后进行航迹关联判决以获得关联结果。仿真结果表明，该算法在不同系统误差、目标分布密度、探测概率等环境下具有较好有效性和鲁棒性。     

超视距雷达中的目标检测问题

工作在高频波段(3—30MHz)的超视距雷达能够探测和跟踪视距以外飞机、舰船等目标，它在民用和军事上均有重要的应用价值。但超视距雷达的目标信号会埋没在强海杂波中，使得目标信号的检测极为困难。本文先讨论了一阶和二阶Bragg海杂波特性，然后针对强海杂波中目标检测的特点，讨论了距离一频率维的目标恒虚警检测方案，并提出了一些有意义的建议。     

SAR幅度图像统计模型及其参数估计

对适用于复杂场景SAR幅度图像的乘积模型统计特征进行了深入的分析,导出了其概率分布的一般形式,在单视情况下讨论了三种参数估计方法。MSTAR数据的统计分析结果表明该模型对于高分辨力的SAR图像有较好的适用性。     

DOA估计算法性能分析及仿真

分析了几种常见空间谱估计算法的结构,提出了一种未知信源数的高分辨DOA估计算法。该算法继承了求根MUSIC算法优越的性能,直接利用阵列接收数据的协方差矩阵,无须预判信源个数和进行特征值分解,实现高分辨谱估计,同时在信噪比较小时,仍能保持较高的角度分辨力。最后通过大量的计算机仿真实验比较了各种算法的性能,证明了新算法理论的正确性和有效性。     

基于分数阶模糊函数延时对消的海面运动弱目标检测

研究了分数阶模糊函数的时移特性,根据此特性提出了基于分数阶模糊函数延时对消的海面运动弱目标检测方法.通过对IPIX实测数据验证表明,该方法在增加目标与杂波FRFT峰值差、提高信杂比以及检测概率等方面都明显优于仅对回波作分数阶模糊函数.设置适当的恒虚警检测门限,该检测方法能够达到更好的检测效果.     

海杂波的多重分形判定及广义维数谱自动提取

海杂波中的微弱目标检测历来是一个难题,传统的检测方法一直不能得到较好的检测效果。多重分形理论的引入为海杂波中微弱目标检测提供了一个很好的途径。文章提出了多重分形无标度区间自动识别的改进算法,既保留了该算法的客观性,又降低了它的保守程度,使估计的区间更贴近真实无标度区间,同时实现了广义维数的自动计算。实验证明,该方法优于原方法,结果更为精确。     

海杂波FRFT域分形特征在动目标检测中的应用

文中研究了海上动目标雷达回波与海杂波在分数阶Fourier域(FRFT域)的分形特性,利用两者幅值起伏程度的不同,提出了一种基于FRFT域分形维数差异的动目标检测方法。该方法以处处连续而不可导的非平稳不规则信号模型——分数布朗运动作为FRFT域分形模型,通过仿真分析实测海杂波数据的分形曲线,证明海杂波在FRFT域的无标度区间内具有分形特性。提取出FRFT域海杂波与动目标回波的分形维数,并利用其固有的差异进行目标检测。经不同极化方式下海杂波数据仿真,验证了算法的有效性。