基于机场跑道方向特征的快速识别方法

在分析航拍和遥感机场跑道结构特征的基础上,提出了一种结合跑道方向特性的快速识别方法。具体介绍了方向小波变换检测边缘的算法和基于方向特性的改进Hough变换提取直线的方法。前者增加了检测结果的有效性和可靠性,后者加快了跑道识别速度,并能详细描述跑道。实验结果表明本算法是准确、快速、稳健的。     

低可观测条件下的一种信号检测方法

针对在低信噪比条件下,检测机载合成孔径雷达(SAR)信号比较困难的情况,综合谱图-Hough变换法可以进行能量积累和小波变换具有比较有效抑制杂波的特点,提出了一种检测SAR信号的方法,即基于谱图-Hough变换和小波变换的检测方法。运用该方法首先对SAR信号进行谱图-Hough变换,谱图-Hough变换能对SAR信号进行能量积累,降低虚警概率,然后使用小波变换排除Hough空间中的虚假峰值。仿真结果表明了该算法能够有效地抑制杂波,达到检测的目的。     

基于Hough变换的车轮定位方法

提出了一种基于Hough变换的车轮定位方法,主要针对道路上车辆目标侧面图像进行车轮检测定位,为车型识别提供重要的几何特征参数.首先通过中值滤波、Sobel边缘检测、阈值分割和边缘细化等算法进行图像预处理,然后使用两步Hough变换圆检测算法对两车轮分别进行检测定位.实验结果表明,本方法能准确地定位出车辆目标的两车轮位置...     

基于Hough变换的高分辨SAR图像道路目标检测

给出了一种检测高分辨率SAR图像道路目标的方法。该方法首先对原始图像进行一系列的预处理,然后利用Hough变换识别道路。在提取感兴趣区域时,该算法采用了高斯概率迭代方法代替了一般的CFAR检测或阈值分割;在进行Hough变换时,该算法用平均Hough变换代替一般的Hough变换;在检测变换域峰值点时,采用了结合全局CFAR检测的最大值点搜索的方法;最后对检测出来的准道路,该算法根据道路的独具性质进行鉴别,以确定其是否确实为道路。使用MSTARRedstone实测杂波图进行实验,取得了满意的效果。     

基于改进Hough变换的检测前跟踪算法

针对密集杂波环境中的弱小目标检测问题,提出了一种改进Hough变换的检测前跟踪算法,解决Hough变换参数空间峰值簇拥导致虚假轨迹较多的问题。采用样本方差信息对非相参积累值进行加权,利用时间信息抑制部分杂波和噪声积累峰值,改进非相参积累的积累方法;依据各单元的积累值对局部峰值簇拥的几个单元进行融合处理,改进阈值提取的峰值提取方法。仿真分析表明,改进算法检测目标虚假轨迹少于标准Hough变换方法,与先检测后跟踪方法相比,改进算法有3~4 d B信噪比得益。     

多尺度聚类Hough变换航迹起始方法

针对基于Hough变换航迹起始方法存在的航迹簇拥现象,提出了一种基于多尺度聚类的Hough变换 (MSC-HT)航迹起始方法.该方法首先对量测进行Hough变换,利用较低的阈值得到备选航迹;然后对备选航迹进行多尺度聚类,通过变化尺度参数寻优,自适应确定起始航迹数目和航迹参数,仿真结果表明了算法的有效性.     

面向数字射频存储的雷达欺骗干扰检测方法

基于数字射频存储(digital radio frequency memory,DRFM)技术的转发式欺骗干扰与真实雷达回波高度相干,这导致雷达难以分辨真假目标。针对该问题,提出一种基于Hough变换的DRFM欺骗干扰检测方法。建立基于线性调频的干扰信号模型,分析其谐波分量的频谱特性,采用短时傅里叶变换和二维恒虚警率检测器对干扰信号进行特征提取,并利用Hough变换完成欺骗干扰检测。所提方法是基于DRFM欺骗干扰本身的特征,不依赖于先验信息与应用场景,计算复杂度低,且在低信噪比条件下具有良好的检测性能。计算机仿真实验验证了方法的有效性。     

基于语音频谱包络抽取的MFCC算法

MFCC可以更加准确地表示语音低频处的频谱包络,在语音转换中是一种很好的频谱包络表示方法;提出一种新的有效的求解MFCC的算法,先对频谱通过谐波抽取得到阶梯谱包络,再对阶梯谱包络进行Mel尺度变换,最后通过余弦变换求得MFCC参数。该方法实现简单,运算结果准确。     

多分量LFM信号检测与参数估计的新方法

针对传统的多分量LFM信号检测与参数估计中存在的精度不高和交叉项问题,将小波重排与Hough变换结合起来,首先对信号进行小波变换,克服交叉项干扰,再经过时频重排保证精度,以重排后的时频分布作为图像,利用 Hough变换通过查表的方式,实现对各分量的依次截取和参数估计.仿真实验表明,该方法能够有效地提取多分量LFM信号中各分量的特征参数.     

时频域综合分析的雷达信号识别方法

针对现有雷达信号分选与识别方法对噪声敏感、适用信号类型有限等问题,提出一种综合应用STFT变换、Hough变换与相位检测的新方法,实现了低信噪比下未知复杂雷达信号的高准确率识别与信号频率及频率调制率的估计。对接收到的信号首先通过短时傅里叶变换(STFT)提取时频信息,并利用霍夫(Hough)变换进行信号的粗分类,再通过相位检测实现信号细分类。仿真实验验证了该方法在低信噪比下依然保证了较高的识别准确率与参数估计准确率。     

基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术

提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图，通过基于边素（边过程）的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换，利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位，具有较高的精度     

基于分形滤波的能量检测方法

能量检测是认知无线电频谱感知的有效方法,但在低信噪比情况下检测概率明显下降。提出了基于分形滤波的频谱感知能量检测方法。基于分形滤波可以有效抑制噪声的特点,该方法先对接收信号进行分形滤波,以其能量值作为检测统计量,进行能量检测。仿真结果表明,通过基于分形滤波的能量检测和直接进行能量检测方法对比,滤波后信噪比在下降7 d B时仍然满足90%以上的检测概率。此外,该方法对不同调制信号均具有较好的适用性,在噪声不确定情况下仍然具有较高的检测概率。     

基于Hough变换撤票策略的目标微多普勒提取

微动特征的提取对于目标识别具有重要意义,但现有算法提取多分量旋转目标微多普勒参数的计算量太大.针对这一问题,提出了一种Hough变换撤票策略,对时频空间进行Hough变换得到参数空间,对已包含所有信息的参数空间进行多次撤票,便可分步得到微多普勒信号参数.仿真实验验证了该方法的有效性.     

一种低信噪比下的LFM脉冲信号起始频率校正方法

采用分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)实现LFM脉冲信号检测与参数估计时,针对处理数据与LFM脉冲信号起始点不一致时,LFM脉冲信号起始频率存在一定偏差问题.依据分数阶傅里叶变换中信号能量峰固有特性,提出一种适用于低信噪比条件下的LFM脉冲信号起始频率校正方法.该方法首先通过FRFT变换和chirp相乘对数据进行变换处理,消除LFM脉冲信号中调频斜率;然后对变换后结果进行滑动、累积处理,得到一组能量峰数据;最后通过搜索该组能量峰拐点实现对LFM脉冲信号起始点检测,并利用检测起始点对LFM脉冲信号起始频率实现校正.数值仿真结果表明,该方法在事先无法获取处理数据中LFM脉冲信号起始点情况时,可有效校正分数阶傅里叶变换对LFM脉冲信号起始频率估计存在的偏差.     

红外图像中海天线的提取

针对海空背景红外图像中海天线的提取问题,利用直线检测的思想,提出了Hough变换方法.仿真实验表明,Hough变换具有较好的抗背景干扰的能力,可很好地解决强背景干扰下海天线的提取问题.     

基于三维Hough变换的机载激光雷达平面地标提取

针对机载激光雷达点云数据中的平面地标检测问题,分析了以三维Hough变换为基础的传统的平面检测算法,指出其存在空间分割不一致问题,在检测法线垂向地标时出现"极点"现象。研究了三维Hough变换的空间完备分割条件,利用参数空间的对偶特性,提出了一种基于对偶空间分割的三维Hough变换算法,避免了空间不一致问题。仿真和实验证明,改进三维Hough变换算法在不增加计算量的同时,能够有效检测激光雷达点云中的平面地标。     

图像配准技术在DPCA动目标检测中的应用

杂波相消是运用DPCA方法进行地面动目标检测的一个关键问题,如果能将两幅图像精确配准将会得到很好的杂波相消图.基于傅氏变换及最大频谱法,采用了一种新的配准方法对真实的机载SAR图像进行了粗配准与精配准,得到了较好的杂波相消图,并有效准确地检测出地面动目标.     

基于小波变换与FFT算法的电能质量信号分析

提出了一种基于小波变换和FFT相结合分析电能质量信号的方法.用小波变换检测电能质量信号的间断点,对由间断点分段得到的信号用FFT进行频谱分析,并进行了计算机仿真,取得了较满意的结果.     

图像处理Hough变换的慢小目标航迹起始方法

针对传统算法难以实现对慢小目标进行有效航迹起始的问题,提出了一种图像处理Hough变换的慢小目标航迹起始方法。引入了最小外接矩形的长宽比(F3)、占空比(F2)和像素值(F1)3个参量值作为Hough变换的加权因子,并运用图像标记技术提取积累区域上述加权因子,最后通过加权Hough变换成功起始慢小目标航迹,提高了雷达对慢小目标的探测性能。仿真结果验证了该算法的有效性。     

多模弹药对机场跑道封锁时间的快速计算模型

针对多模弹药对机场跑道封锁时间的计算问题进行了研究,建立了基于“跑道段搜索法”的封锁时间快速计算模型.将整个跑道分为若干“要求跑道段”,通过对各跑道段内的最小升降窗口的封锁时间进行快速估算,得到对跑道的封锁时间,大大提高了多模弹药对机场跑道封锁时间的计算效率.并从对跑道的空间封锁效率以及时间封锁效率的角度分析了使用多模式弹药封锁机场跑道的优势.