基于子空间投影的未知背景航拍高光谱图像恒虚警目标检测

针对航拍高光谱图像中未知背景地物特征条件下小目标的检测问题,给出一种检测算法。利用目标的低概率特性,通过模糊聚类获取高光谱图像中背景的光谱特性;然后将高光谱数据向背景光谱信号的正交子空间及目标信号子空间投影以抑制背景和噪声信号;最后在特征层利用广义似然比检验构造出具有恒虚警特性的检测器,完成融合检测过程。理论分析和实验结果表明了算法的有效性。     

基于帧差和背景建模的卫星视频目标检测

传统单一的目标检测方法运用在卫星视频时不能得到理想的检测效果,特别针对一些目标纹理特征匮乏,背景变化明显的卫星视频来说适用性更差。文章提出一种结合背景模型更新的混合高斯背景建模和多帧差分的算法,通过抽取吉林一号卫星视频中某2帧的2个不同场景,对比了多帧差分法、单高斯背景建模法和本文提出的算法,较好地解决了卫星视频微小目标检测中易产生检测率低、虚警率高的问题,提高了检测的正确度、完整度和质量,在遥感卫星视频运动目标检测中具有良好的应用潜力。     

基于关键点检测的红外弱小目标检测

红外弱小目标检测旨在从复杂的背景中检测出红外弱小目标，该技术在监视预警系统、精确制导等方面具有重要应用价值。针对已有的传统算法存在漏检、误检，深度学习中基于语义分割的检测方法易受“过分割”与“欠分割”影响等问题，提出了一种基于关键点检测的红外弱小目标检测算法（KeypointNet）。主要创新点为：直接优化目标中心点坐标，提高了检测效率，有效地保证了目标的检测率与虚警率；设计了一种从低层级到高层级的特征融合模块，获取了目标的多尺度信息，提升了检测效果。在相关数据集上的实验表明：KeypointNet算法的检测率能够达到97.58%，同时虚警率在2%以下，与其他算法相比取得了最好的效果。     

基于改进型CFAR的SAR图像目标检测算法

针对传统的双参数恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)算法存在的虚警率高、实现过程繁琐、算法执行效率低等问题,提出了一种改进型的CFAR检测算法。该算法根据SAR图像的统计直方图,对可疑的目标像素进行预筛选,再用2个滑动窗口对像素进行判别。改进型的CFAR检测算法简化了原检测算法的结构,降低了检测结果的虚警率,提高了算法的计算效率,并在国际公开的雷达数据集上进行软件与DSP硬件的应用验证,测试表明该算法的有效性。     

基于空域特性的低空空域雷达目标检测

为实现基于非相参雷达的低空空域监视,提出一种基于空域特性的杂波抑制算法,通过构造"最优分类面"来区分复杂低空空域雷达图像中的小弱目标和杂波,极大改善了非相参雷达的低空探测能力。首先,采用背景差分与固定阈值分割建立前景和背景统计模型。然后,基于该模型提取空域特性,建立马尔可夫随机场模型,从而自适应地调节"最优分类面"中的阈值。前景模型数据反映了待检测像素的聚集程度,背景模型数据反映了其相对位置。将本算法分别应用于X波段和S波段航海雷达获取的图像序列。检测结果表明:本算法在检测到低空空域小弱目标的同时,能够将虚警率保持在较低的水平,优于恒虚警检测等经典算法。最后,将本算法与已经实现的目标跟踪算法相结合,实现了一整套完整的低空空域雷达目标检测与跟踪算法。     

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。     

多传感器目标检测的性能评估（二）

（接上期）2多传感器目标检测的性能评估前面，我们对于单传感器目标检测情形建立了基于几何直观的单一评价指标，这种单一评价指标是单传感器检测率和虚警率的综合反映。对于多传感器目标检测情形，我们可以依据多传感器目标检测的系统检测率和系统虚警率将（5）式予以推广，建立多传感器目标检测的单一评价指标。为此，只需深入讨论多传感器目标检测情形下的系统检测率和系统虚警车。2．1系统检测率和系统虚警率容易证明，已有的各种多传感器目标检测模型实际上都等价于某个（K／N）规则。令R（U）表示融合中心基于传感器级决策的全局决…     

基于点集合并的修正Hough变换TBD算法

在低信噪比条件下,基于Hough变换的检测前跟踪算法是进行强杂波背景下目标航迹检测的一种手段。本文针对Hough变换后一个目标产生多条可能航迹以及航迹内可能存在杂波点的问题,提出了一种基于能量最大点和点集合并的修正Hough变换检测前跟踪算法。该算法利用量测点时序、能量信息及目标速度先验信息对Hough变换后点迹进行关联和剔除,能够有效的对目标原始航迹进行回溯。针对高斯噪声背景下的飞行目标,仿真结果表明该算法能够对微弱目标进行有效检测,在目标数目、杂波密度、信噪比发生变化的条件下仍能保持较高的检测概率。     

海杂波中广义符号恒虚警检测算法性能分析

分析了广义符号检测算法在仿真的高斯杂波背景和实测海杂波背景下,对2种目标（Sweding0型和Swerling II型）的检测性能,以及对实际渔船目标的检测性能。研究表明,随着脉冲数、参考单元数和信杂比的提高,该检测算法的检测性能有所提高;在低信杂比条件下,GS检测算法对SwedingII型目标的检测性能优于对Sweding0型目标的检测性能,在高信杂比的条件下,对Swerling 0型目标的检测性能优于对Swerling II型目标的检测性能。     

无先验信息的低轨空间目标航迹起始方法

针对光学观测中缺乏预报信息的低轨道空间目标自动识别捕获问题,提出一种基于修正Hough变换的空间目标航迹起始方法,从而实现空间目标的自动识别。首先利用背景恒星运动规律对观测数据进行预处理,剔除大部分背景恒星。再利用观测数据的时序信息、定向参数进行Hough变换。本方法并没有采用传统的Hough变换对所有参数空间中的数据点进行投票,而是仅对参数空间中部分点投票,可以大幅减少运算量和存储量。试验表明:该方法能够有效地抑制背景恒星产生的虚假航迹,并快速准确地完成无先验信息的低轨道空间目标的航迹起始;可以在光学观测中实现空间目标的自动识别捕获,以及实时发现新目标,这为低轨道空间目标光学观测的无人值守和联网观测奠定了技术基础。     

无需辅助数据的分布式目标自适应检测器

在非高斯背景和没有辅助数据的条件下,研究了高分辨率雷达分布式目标的自适应检测问题.首先采用有序检测理论和协方差矩阵的迭代估计方法粗略估计散射点集合,进一步利用迭代估计方法获得协方差矩阵的近似最大似然估计,提出了无需辅助数据的自适应检测器(ADWSD).ADWSD在非高斯背景下具有近似恒虚警率特性,且检测性能远好于修正的...     

UMVE对数单元平均恒虚警检测器性能分析

利用无偏最小方差估计(UMVE)算法分析了UMVE对数单元平均恒虚警检测器的性能.它的前沿和后沿均采用UMVE算法产生局部估计,再对两者求和得到背景功率水平.在SwerlingⅡ模型下,给出UMVE对数单元平均恒虚警检测器虚警概率和检测概率解析表达式.与对数单元平均恒虚警检测器相比,UMVE对数单元平均恒虚警检测器的性能得到了改善.     

基于双边截断的双参数海上风电站 SAR图像 CFAR检测

文章提出了 1种基于双边截断的双参数海上风电站 SAR图像 CFAR检测器 DTCS-TPCFAR,目的是提高在具有多个目标海上区域和石油泄漏区域等环境下对海上风电站的检测性能。DTCS-TPCFAR所提出的双边截断杂波的方法,能够同时消除高强度和低强度异常值的干扰,同时保留真实的杂波样本。通过使用最大似然估计计算双边截断后样本的均值和标准差,然后通过这 2个参数估计值计算出截断阈值,最后再结合指定的虚警率(Probability of False Alarm,PFA)来对测试单元(Test Cell,TC)进行判断,完成最终的目标检测。这也是首次将 CFAR检测器用于检测海上风电站。文章通过 Sentinel-1数据集来验证该方法的有效性。实验结果表明,文章所提出的算法在相同指定虚警率下,具有更高的检测率(Detection Rate,DR)和更低的误报率(False Alarm Rate,FAR)。     

基于改进Yolov3 算法的舰船目标检测识别系统

针对复杂战场环境下对海目标检测识别的需求,设计了一种基于改进Yolov3 算法的海面舰船目标实 时检测识别系统。使用微调分类网络、增加训练尺度、聚类目标边框维度、二级特征分类等方法对Yolov3 检 测识别网络模型进行了优化,在提高识别精度的同时有效降低了漏检率和虚警率。实验结果表明,优化后的网 络模型在自建的舰船图像数据库中将检测识别平均准确率提高到了79.3%,对真实海上航拍视频中舰船目标识 别的平均准确率达到了81% 以上。     

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。     

数字式自适应双门限检测装置的研究

 数字式自适应双门限检测装置是一种简化的雷达自动目标检测器;在设计得当时。其性能可与理想非相每检测器比美。本文着重分析组成实际的检测系统时必须加以考虑的两个重要问题。即:1.波门的形式及其宽度的选择。指出,在实际系统里,整个波门间隔内单次检测的虚警概率要比波门内某点的虚警概率大数倍;并指出噪声包络多次超跃第一门限这一事实的存在,最后提出采用“跳跃”式波门以降低系统的总虚警概率。2.检测系统的恒虚警。本文提出一种按平均估值方式工作的恒虚警方法;指出,这种估值方式完全能实现恒虚警控制,而其检测性能,当观察次数 n 大于50时,与最佳的均方根估值方式相比,相差不到1分贝。由于这种估值方式大大简化了数学模型,给工程实践,特别是给小型数字式信号处理装置带来不少设计上和技术实现上的便利。本系统正是采用这种方式实现恒虚警,使系统组成大为简化。与某机载雷达的联试结果表明,数字式自适应双门限检测装置能使原雷达发现目标所需之最低信噪比降低4～6分贝,而且雷达显示画面清晰,没有由噪声引起的杂乱背景。     

基于改进归纳式监控算法的液体火箭发动机实时故障检测

对归纳式监控算法（IMS）应用于故障检测时虚警率高的问题,提出一种改进IMS.改进后的算法对测试时可能出现的野点进行了处理,降低了待测数据中野点对测试结果的干扰.以某型液体火箭发动机仿真试车数据为例,进行了使用IMS的实时故障检测实验.结果表明,原始IMS在进行故障检测时会出现多次虚警,改进后的IMS在实时准确的同时,虚警率大大降低,由37.5%降低至0,达到液体火箭发动机故障检测程序的要求.      

天基预警系统弱小目标检测技术研究

为了确保天基预警系统的探测能力,要求系统具有很强的弱信号目标检测与识别能力和实时预警能力。为了能够在复杂云层背景条件下,快速实时有效地检测出红外图像中的弱目标,本文提出了采用基于广义最大似然比准则的弱目标检测算法。通过实验验证,该算法能有效克服云层背景的影响,在目标信噪比很低的情况下可靠检测目标。     

基于运动信息的视频图像空间目标检测

针对卫星拍摄的以深空为背景的视频图像中空间运动目标的检测问题进行了研究,提出了一种基于运动信息的目标检测算法。首先,通过均值滤波对图像进行降噪处理；然后,采用基于局部统计的可变阈值来分割单帧图像,使用灰度重心法计算像点坐标。当卫星凝视目标区域时,恒星可以认为是静止的,而目标依旧在运动,基于此,可检测出空间运动目标。基于某型卫星在轨拍摄的视频图像验证了算法的有效性。     

空间多分辨率模糊目标跟踪

提出了一种新的模糊目标跟踪算法--CPDA算法。这个算法在空间多分辨率框架下应用概率数据互联算法,在粗分辨率上实现模糊目标跟踪。在不同虚警密度的模糊目标环境下,利用仿真实验分析了CPDA算法的跟踪性能,同时将其与单分辨率上的联合概率数据互联方法进行了性能比较。仿真结果表明,CPDA算法的跟踪性能在达到与单分辨率上JPDA算法同样性能的条件下,能够以较小的计算量跟踪模糊目标。