微波超视距条件下舰船目标RCS分层计算方法

针对微波超视距条件下海面舰船目标的散射特性,提出了一种舰船目标雷达散射截面(RCS)的分层计算方法.首先,研究并给出了随机摆动状态下舰船目标各局部散射体的非相干叠加条件;在此基础上,提出了微波超视距条件下舰船目标RCS的计算流程,针对目标的几何建模、模型划分、遮挡面判定、平均RCS计算等进行了详细阐述;最后,以某型舰船...     

基于目标特征的光学遥感图像舰船检测方法

针对在大场景、高分辨率的光学遥感图像舰船目标检测中,传统的阈值检测方法效果不佳,而恒虚警法计算量大的缺点,研究一种根据检测舰船目标的特征,对每个可能的目标区域,快速计算检测阈值的方法。同时,研究基于RNN网络及信噪比的特征选择方法,对目标的特征进行优选并对候选目标进行鉴别。实验结果表明,采用本文方法进行舰船目标检测能获得较好的检测结果.     

基于分维特性的舰船雷达目标的检测

在强杂波背景下设计有效的海上雷达目标检测器是相当困难的。本文提出了一种基于海面散射的分维持性的雷达目标检测方法。它利用海上目标雷达回波与海杂波在分维持性上的差异来对海上舰船目标进行检测。将该方法用于实地录取的舰船雷达弱目标的回波,取得了较好的检测效果。     

基于CNN的SAR图像舰船目标检测算法

为了提升合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测的精度和速度,对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在SAR图像舰船目标检测上进行了研究。通过改进OTSU方法对SAR图像进行分割,并且用最小外接矩形将疑似目标标记出来;依据矩形中心在原始图像上提取出固定大小区域作为候选区域;将提取的目标通过训练好的卷积神经网络进行判定,去除虚警目标并将检测结果在原图中标记出来。实测数据的实验结果表明,该算法在降低虚警的同时提升了检测速度。     

海天背景下舰船可见光图像目标区域定位方法

针对行均值法用于海天背景下舰船目标区域定位可靠性不高、容易受到舰船目标大小和海天背景复杂程度影响的不足,提出一种基于图像行灰度熵的舰船目标区域定位方法。该方法在分析海天背景下舰船目标可见光图像成像特点基础上,结合信息熵理论给出了图像灰度熵及行灰度熵的概念,利用图像行灰度熵描述图像在行方向上的灰度变化程度,选用滑动区间方差搜索策略得到图像行灰度熵曲线的突变区间,从而实现舰船目标区域定位,最后通过实际图像进行了实验验证。实验结果表明,该方法能对舰船目标所在区域有效定位,其准确性及鲁棒性均优于行均值法。     

一种融合显著性的Adaboost电视制导图像变尺度目标快速检测方法研究

电视制导过程中随着弹目距离的减小,目标图像会呈现尺度的非线性放大,传统的目标检测方法不能满足目标尺度的精确变化,目标定位有偏差,且检测计算量大,无法达到实时性。将基于剩余谱的显著性检测方法融入Adaboost检测过程,并应用于电视制导图像的目标检测中,能够对海面或沙漠等背景较为单一的区域进行快速目标检测,且检测窗口能够准确适应目标尺度的变化。     

一种融合显著性的Adaboost的电视制导图像变尺度目标快速检测方法研究

电视制导过程中随着弹目距离的减小,目标图像会呈现尺度的非线性放大,现在传统的目标检测方法,不能满足目标尺度的精确变化,导致目标定位偏差,且检测计算量大,无法达到实时性。本文将基于剩余谱的显著性检测方法融入Adaboost检测过程,并应用于电视制导图像的目标检测中,能够对海面或沙漠等背景较为单一的区域进行快速目标检测,且检测窗口能够准确适应目标尺度的变化。     

时空离散度复杂背景运动目标快速检测

复杂背景下运动目标的快速检测一直是目标跟踪领域的难点.灰度投影法可将时空域内的图像序列由三维信号压缩为二维信号来处理,且压缩后的信号噪声仍能通过高斯滤波来消除;之后计算灰度投影向量的时空离散度,并采用水线阈值分割技术查找离散度曲线的波峰,从而确定运动目标所在位置,实现运动目标的快速检测.该方法计算简单,对于摄像机抖动、目标被部分遮挡或背景中景物非完全静止等等复杂背景情况,均能快速准确地检测到运动目标.     

基于神经网络和功率谱的水中目标信号检测方法

将功率谱和神经网络相结合,应用于高海况、低信噪比条件下,水中目标信号的特征提取中.文中首先对信号进行功率谱估计,利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点,提取低频信号的能量作为特征,然后利用人工神经网络对目标信号进行检测.利用不同浪级情况下海洋水压场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号检测率比较高、虚警率比较低的效果.     

舰船目标角跟踪新方法研究

相参雷达可获取舰船目标回波的距离-多普勒图(R-D图),由于舰船目标的散射点相对于雷达视线角存在多普勒的差异,于是舰船目标在R-D图上一般要跨越几个多普勒单元,传统选信号的最大点作为跟踪点不能完全使用R-D图信息,而合理使用R-D图信息才可减小目标的幅度起伏、角闪烁等的影响,为此研究无偏几何中心法目标跟踪点的选择方法.实验表明:当目标有起伏或角闪烁时,所提无偏几何中心法优于最大值法.     

基于反水雷导航作战的舰船规避区域研究

在遭遇水雷目标时,水面舰艇需按一定航线进行规避,如何制定规避航线、计算规避区域,对舰船航渡过程中的安全性至关重要。文章通过计算水雷危险圆半径,结合舰船机动性能特点,提出了规避线路和规避区域的解算方法,并根据舰船实际旋回曲线,对计算结果进行了修正,完善了解算模型。     

基于背景建模和前景建模的红外运动检测

为抑制了红外图像信噪比低、非静止背景等引起的虚警产生,将基于背景建模和前景建模运动检测(BM-FM)算法引入红外面目标检测中;为抑制因目标与背景对比度低引起的部分目标区域漏检,提出了基于空间邻域信息的前景建模方法(SNFM),利用前一帧图像在像素点邻域内的前景目标点为样本,用核密度估计进行前景建模.试验表明了基于该前景建模方法的BM-FM算法的有效性.     

船海复合场景面元化快速电磁建模方法及SAR成像仿真

在微波高频段,海面背景或海上船类目标往往具有电大尺寸和复杂精细的结构,这给船海复合场景的电磁建模带来巨大的计算负担。为简化计算,基于海面电磁散射模型面元化思想和图形电磁学,结合计算耦合场的四路径模型,提出一种电大尺寸船海复合场景电磁散射的快速计算方法。在保证海面与目标复合散射场的计算准确性前提下,提高计算效率。仿真并分析不同雷达参数下动态海面与目标的雷达散射截面,计算结果与实测数据以及精确数值方法结果的良好一致性验证了方法的准确性。将复合散射快速计算方法应用于合成孔径雷达成像仿真,仿真结果验证了方法的有效性。     

基于人类视觉机制的红外目标检测方法

针对红外小目标图像信噪比低,背景复杂等特点,提出一种基于人类视觉系统对比机制的红外小目标检测方法。该方法充分模拟人眼视觉系统对比机制,通过图像局部视觉对比度显著图及自适应阈值选取,锁定感兴趣目标区域,实现对红外图像中弱小目标的精确检测。与Top-hat和逐个像素对比度计算的检测方法进行了对比,实验结果表明所提出的方法能够在低信噪比条件下更有效地检测红外弱小目标。     

红外目标分割方法研究

红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。     

基于引导通过作战的水雷规避问题

在遭遇水雷目标时,水面舰艇需按一定航线进行规避,如何制定规避航线、计算规避区域的安全通过概率,对舰船航渡过程中的安全性至关重要。针对此问题,根据猎雷具声纳探测区域的分布特点,通过计算不同规避航线的规避区域面积,解算出舰船规避单枚水雷目标的安全概率,为建立反水雷雷区穿越模型提供了基础。     

基于小波变换的海面红外弱小目标检测中实时性研究

针对凝视型红外预警系统在复杂海面背景下对弱小信号检测的实时性问题,提出了压缩监测区域、危险度分级、舍弃小波变换后的低频分量部分和检测图像中的零信号4种优化型算法,减少了系统的运算量,提高了系统的运算速度,满足了系统实时性的要求,并且降低了系统的虚警率,保证了系统对强起伏背景的抑制效果。     

基于局部双参数估计的SAR图像CFAR目标检测技术

提出了在背景杂波呈现Weibull分布条件下的SAR图像恒虚警目标检测方法.从统计分析观点,推导了基于局部窗口的Weibull分布参数估计和自适应CFAR目标检测阈值的计算公式;对检测后的图像进行形态滤波处理以消除检测中的虚假目标;最后提出了应适当选择恒虚警率.仿真结果表明该方法的有效性.     

基于编队结构特征的海面舰船目标关联方法

为综合利用星载光学成像、星载电子侦察数据对海面舰船编队进行监测,提出了一种基于舰船编队结构特征的二次匹配目标关联算法,通过构造加权二分图进行最优匹配求解。仿真结果表明,该方法在目标定位精度差别较大、目标存在漏检测等情况下相比传统关联算法的匹配正确率有较大提高,证明了算法的有效性。     

基于加权核主成分TOPSIS方法的舰艇防空威胁评估

为了能快速准确地对来袭的空中目标进行威胁评估,提出了一种基于加权的核主成分TOPSIS的威胁评估排序方法。针对水面舰艇防空作战中来袭目标的特点,确定了防空威胁评估指标,并对其进行了相应的量化,利用加权核主成分分析实现指标数据的降维,之后按照核主元方差贡献率加权进行TOPSIS法对来袭目标进行威胁评估与排序。实例验证表明:利用该方法可以避免传统方法中人为确定各威胁指标权重时引入的主观性,同时,对指标数据的降维处理降低了评估的复杂性,提高了评估的实时性,为舰艇防空作战威胁评估提供了一条新的有效途径。