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。     

一种SAR运动目标时频检测方法

合成孔径雷达(SAR)主瓣杂波在时频平面中呈带状分布,散布宽度与雷达波束有关;目标距离向速度引起回波信号中心频率的偏移,当此速度较大时则导致目标在时频平面内偏出主瓣杂波散布范围;目标方位向速度引起它与杂波调频率的差异,当沿着动目标调频率方向进行相干积累时检测效果最佳,主、副瓣杂波得到一定的抑制,抑制效果还与雷达相干积累时间、目标方位向速度有关。针对动、静目标如此之不同,文章提出以动、静目标调频率、中心频率之间的差异为核心的杂波抑制方法,最后在低信杂比的条件下进行了SAR模拟场景仿真研究,在时频域实现杂波抑制和动目标信号的有效积累。     

二维时频面的MTI滤波算法研究

分析了传统的动目标显示（MTI）滤波算法的缺陷，提出了一种二维时频面的MTI滤波算法，该方法利用时频分析多通道滤波和时频局域化的特点，在时频平面内进行二维滤波，从而获得良好的杂波抑制能力，且具备 的自适应性和鲁棒性，最后，根据实验结果给出了此种滤波算法与其他滤波算法的对比效果。     

机载自适应动目标显示雷达旁视和前视雷达的比较

运动的雷达所接收到的杂波回波会产生降低慢动目标的检测能力的多普勒带宽。采用间接地雷达平台运动进行补偿的自适应空时杂波滤波器，可以克服这种多普勒频散效应。为了应用空时处理，要求有一个多通道的天线。     

基于海杂波稀疏性与非均匀度的样本挑选方法

针对预警雷达对海监视面临海杂波分布非均匀与杂波样本受目标污染,导致自适应杂波抑制处理性能恶化和目标能量损失的问题,提出了一种基于海杂波稀疏性与非均匀度的样本挑选方法。该方法将目标的导向约束与广义内积样本挑选方法结合,先利用海杂波在空时二维平面上的稀疏分布特性,根据海杂波与目标空时二维分布差异剔除被目标污染的样本,再利用广义内积准则衡量海杂波分布的非均匀程度,并获取均匀样本,以提高杂波协方差矩阵的估计精度。仿真结果表明:所提方法能在提高杂波抑制性能的同时,减小目标信号能量损失。该方法可广泛应用于海面预警监视雷达系统。     

基于直接数据域的三维空时自适应杂波抑制

在相控阵机载预警(AEW)雷达杂波抑制中三维空时自适应处理(3D-STAP)的性能最优,然而,三维处理存在两个方面的缺点一是自适应权的计算量较大,二是估计杂波协方差矩阵时需要大量的训练样本(这在实际非均匀环境中很难满足),因而无法应用.先时后空自适应处理(T-SAP)不但计算量低,而且性能接近最优.现提出了一种基于直接数据域(DDD)的三维先时后空自适应处理(3D-T-SAP)方法,即先对每个二维空域通道用具有超低旁瓣的多普勒滤波器将杂波作局域化预处理,再对各个或相邻几个多普勒通道的输出作基于直接数据域的二维空域自适应处理.此外,由于该方法对阵元误差比较敏感,因此还提出了一种实用的误差校正方法.计算机仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于YOLOv6框架实现典型通信信号调制快速识别方法

随着战场通信侦察对抗系统的快速发展,通信信号体制变得非常复杂,给非合作接收条件下的通信信号检测、调制识别及信号辐射源个体识别带来困难。为了全面掌握信号先验信息,对复杂多样的通信信号体制进行盲检与识别,本文提出基于时频图分析和深度神经网络的多种通信信号自动调制识别方法。首先,利用时频分析将不同典型通信信号转换为时频图像,再将标注后的时频图输入基于深度学习的YOLOv6（目标检测模型）网络中进行特征学习;然后,通过设计YOLOv6更高效的网络结构,使其能够对信号的时频图进行快速识别;最后,将训练后的网络权重对典型通信交叠信号进行测试,对提取的特征向量进行分类识别,完成6种调制方式识别与位置的快速确定,实现在非合作接收条件下的多个典型通信信号调制方式的检测和识别。     

基于时-频分析的LFM信号检测研究

线性调频(LFM)波形是现代雷达系统广泛采用的一种非平稳扩谱信号波形,具有良好的低截获概率特性,为此,现代电子侦察系统常采用时频分析技术检测和分析这类时变信号.介绍了短时傅里叶变换和WVD等线性和非线性时频分析方法,运用这些方法对LFM信号的检测进行了分析,揭示了LFM信号在二维时频平面上的分布特征,并运用Hough变换检测WVD时频平面上呈直线分布的LFM信号.计算机仿真结果证实了此方法的有效性.     

基于变邻域变步长LMS背景预测检测红外小目标

在分析强起伏背景信号的基础上,利用背景局部信号统计特征和目标运动特性,提出了一种基于变邻域变步长LMS自适应背景预测的红外弱小目标检测方法.首先将两类背景交界处像素的邻点按最大类间平均离差准则分成两类,和中心像素点相近的一类构成预测邻域,而背景内部区域采用固定预测邻域;然后提出了一种改进的变步长LMS自适应算法,在所得预测域上进行背景预测,由实际值和预测值相减得到残差图像;最后采用二维Tsallis-Havrela-Charvat熵阈值选取方法对残差图像进行分割,并根据目标运动的连续性和一致性确认真实小目标.针对实际红外图像序列的实验结果表明:该算法能有效地抑制强起伏杂波,增强目标能量,降低虚警率,对强起伏背景下弱小目标具有很好的检测性能.     

重构杂波加噪声相关矩阵的SAR-GMTI动目标径向速度估计方法

为解决星载合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)系统中用自适应匹配滤波(AMF)法估计运动目标径向速度参数时,因背景杂波与待检测单元的杂波不匹配或训练样本不足而导致目标速度估计的性能下降的不足,提出了一种用待检测单元数据直接重构出杂波加噪声相关矩阵,再用自适应匹配滤波算法估计动目标速度参数的新方法。仿真结果证明该法在背景杂波与待检测单元杂波不匹配时能精确估计运动目标的径向速度。     

一种基于优化设计的动目标检测方法及其运用

提出一种新的动目标检测(MTD)滤波器组设计方法,即通过设置目标处理通道和气象处理通道,其中目标通道采用自适应动目标检测(AMTD)处理方式,实时检测杂波的存在,根据杂波的强弱自动产生或选择滤波器加权因子,以保证抑制地杂波的同时,减少信噪比损失,提高对弱小目标的检测性能。仿真结果证明该方法是有效的,且在工程上有一定的实用价值。     

高频地波雷达海杂波背景下目标检测研究综述

高频地波雷达探测距离远、全天候、实时准确探测等优点在目标检测领域广泛应用。针对海杂波会干扰目标检测的问题，分别从非线性预测类、分形类、子空间分解类、对消类等方面对海杂波背景下目标检测方法进行了综合评估。归纳总结国内外相关文献，并对目前方法存在的不足进行总结。为以后深入研究海杂波干扰问题提供参考。     

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。     

强海杂波背景下目标检测方法综述

高频地波雷达被广泛应用于海面目标的检测,而由于海杂波的分布散射具有很强的动态特性,通常情况下成为了海面目标检测的主要干扰成分。因此,在强海杂波背景下进行目标检测的关键在于如何有效抑制海杂波。从循环对消、子空间分解、模型预测以及分形特征这几方面对海杂波抑制技术进行综述、分析和总结,为后续对海面目标检测提供参考。     

一种分布式传感器协同探测方法研究

提出了一种分布式传感器协同探测方法,通过构建基础骨干网和基于传感器分配的、可动态调整的协同应用网,实现对目标的实时、高精度探测.仿真分析表明,该方法可实时构建一个有效、合理的协同探测网络,满足高精度的目标探测需求.     

3D传感器检测和跟踪的联合优化

在杂波环境下实现检测－跟踪的联合优化是目标跟踪中的一个重要研究课题。对3D传感器使用PDAF进行目标跟踪的情况，本文以先验检测门限优化准则为设计准则，通过用解析近似表示拟事修正Riccati方程中的参数，给出了瑞利起伏环境下实现检测和跟踪联合优化的方法。研究和仿真表明：（1）这种检测和跟踪联合化化方法的跟踪性能优于固定虚警率方法的跟踪性能，但这种性能的改善主要体现在滤波稳定阶段；（2）基于先验检测门限优化准则实现检测－跟踪的联合优化要求信噪比要大于一定的门限，在瑞利起伏环境下，三维测量所要求的信噪比门限为2．157。     

一种宽范围非合作目标中频角跟踪接收机的设计与实现

为实现对非合作星间目标信号的捕获跟踪,提出了一种基于单通道单脉冲跟踪技术的非合作目标中频角跟踪接收机软硬件设计方案。硬件平台设计方案结合了FPGA与DSP在算法处理上的优势,涵盖高速ADC设计、系统时钟设计等。针对非合作星间目标信号的特征,提出了不同调制体制、不同码速率的非合作宽带数据传输信号的检测识别、角误差信号提取与分离方案,涵盖数字预处理、数字信道化、信道判决、信号检测估计、角误差信号提取等处理环节。系统捕获跟踪试验结果表明该非合作目标角跟踪接收机可以完成对多种调制体制(BPSK、QPSK、SQPSK等载波相位调制)、不同码速率(1kbps～300Mbps)的非合作宽带数据传输信号的角误差信号提取与分离,载频估计精度优于100kHz,码速率估计精度优于100kbps。本系统可实现对非合作目标信号的有效跟踪,为开展非合作目标角跟踪接收机的工程化研究奠定了扎实基础。     

基于对比度和梯度分布的红外弱小目标检测

红外弱小目标检测技术是目标自动检测系统中的核心技术之一。在复杂背景以及强杂波存在的情形下,红外弱小目标检测往往会有高虚警率的问题。对于这一问题,提出了一种基于多尺度局部对比度与局部梯度分布的红外弱小目标检测算法,具有重要意义。相比于以前的算法,该方法利用多尺度局部对比度机制增强红外图像中的疑似红外弱小目标的区域,再利用红外图像的局部梯度分布信息对这些疑似红外弱小目标的区域进行判别,剔除其中的虚警区域,得到有低虚警率红外弱小目标检测结果。实验结果表明:该算法结果可靠,检测准确率高。可见,新算法可以有效地提高在复杂背景以及存在强杂波情形下红外图像中弱小目标的检测准确率。     

GEO非合作目标超近距相对位姿视觉测量

提出一种基于几何特征综合匹配的双目超近距相对位姿视觉测量方法。首先,将失效卫星的矩形太阳帆板作为几何特征,采用综合匹配方法实现了双目图像的高精度匹配,随后基于几何特征指标参数判别和ROI检测方法,实现了卫星太阳帆板特征点组的识别与提取,在此基础上,进一步建立了目标坐标系,通过三维重建完成了超近距阶段失效卫星的相对位姿高精度解算。最后建立了高精度双目视觉超近距相对测量实验系统,结合所提出的综合匹配算法和相对位姿解算方法,完成了动态非合作目标的相对位姿测量实验,实验结果说明所提出的方法具有较好的实时性和较高的精度。