Radon变换的雷达低慢小目标检测方法

近年来,由于军民领域应用需求的爆发增长,以无人机和轻型直升机等为代表的低空慢速小目标得到了迅猛发展。与此同时,由于此类目标具有"飞行高度低、飞行速度慢以及散射截面积小"等特点,目标回波常常淹没于强地/海杂波中且在频域与慢速杂波混叠严重,致使基于频域滤波的传统检测技术难以对其有效探测,这为防空预警雷达带来了新的严峻挑战。首先在综合考虑了多路径干涉、大气衰减以及系统损耗等因素的情况下,构建了雷达"低慢小"目标回波模型,然后在通过Kalmus滤波器进行强杂波抑制的基础上,对长时间观测下的多帧雷达回波数据所合成的距离-慢时间像进行慢时间域降维平滑处理,最后结合Radon变换,在变换后的参数域通过设置门限完成目标检测,实验仿真结果表明了该方法的有效性。     

点目标检测中候选轨迹确定算法

对低信噪比条件下缓动点目标检测技术中候选轨迹的确定算法进行了讨论。首先,给出了计数积累和线性预测的一般方法,然后,提出了一种基于计数积累,线性预测和轨迹约束的候选轨迹确定以及实现检测的算法,最后是算法性能分析。     

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.     

基于窗口预测匹配的序列图像点目标轨迹检测算法

序列图像中运动点目标轨迹的实时检测算法,是目标识别、实时跟踪处理系统中的关键算法之一。在分析不同层次处理方法的基础上,给出了一种基于预测、窗口匹配的点轨迹预测—匹配检测算法,并根据仿真实验的效果,指出此算法可有效地对低信噪比序列图像运动点目标轨迹进行实时检测,具有多目标轨迹检测能力。     

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。     

基于红外图像的小目标检测与跟踪方法

为了能在强杂波、低信噪比的情况下检测小目标,人们提出了许多针对小目标检测与跟踪的方法。介绍了基于红外图像的小目标检测和跟踪的各种方法和最新进展,重点讨论了灰度形态法、小波变换法、最优时空非线性滤波法用于小目标检测与跟踪的原理,并指出了今后的发展和研究方向。     

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。     

基于连续帧的红外小目标检测技术

提出了一种基于连续帧的远距红外小目标检测技术。通过对原始红外图像进行增强型简化高通滤波提高图像信噪比,用基于直方图迭代得到的阈值二值化后,得到小目标图像。为了确保目标检测的可靠性,利用连续多帧确定截获的目标。仿真结果表明该算法可实现在低信噪比复杂背景中对远距小目标的快速稳定截获。     

红外低轨星座对弹道目标动态覆盖性能分析

对弹道目标主动段的覆盖是红外低轨星座的重要指标。提出一种红外低轨星座对弹道目标主动段的覆盖分析方法,该方法基于网格点覆盖分析的思路,将对全球区域的静态网格点覆盖分析和对特定区域的目标主动段覆盖相结合,在保持星座覆盖分析有效性的同时减少覆盖分析计算量。对该方法进行实例分析,验证了其有效性。根据实例覆盖分析结果,结合星座覆盖对主动段目标检测性能影响的分析,提出了覆盖间隙开始时间的指标,该指标可有效衡量红外低轨星座对弹道目标主动段的动态覆盖性能。     

一种基于图模型的空间态势理解方法

近年来机构和学者围绕空间态势感知任务,已形成了大量基于空间目标独立节点的目标跟踪、检测、识别、计算等相关理论和技术研究成果,面对低轨空间目标数量激增、高轨不断新增各类具有对抗背景的敏感目标的新形势,对空间态势认知能力提出了更高的要求。通过图模型对空间态势系统进行建模,设计构建双层空间态势理解结构来实现包含关系影响的单节点到系统层面的嵌入式映射,并通过进一步形成对态势整体的量化表示,通过实例验证所提方法的可行性,为基于空间态势感知信息、形成对整体空间环境和力量的态势理解及后续态势预测分析提供了思路和方法。     

基于DPCA和Radon变换的多通道SAR微动目标检测

为实现强杂波噪声条件下SAR微动目标检测,在DPCA信号的距离压缩域提出基于Radon变换和基于时频分析—逆Radon变换的2种微动目标检测方法。在距离压缩域,微动目标回波表现为沿方位向直线,利用Radon变换对直线的聚焦性实现微动目标检测;对DPCA信号作时频分析,微动目标引起的微多普勒频率表现为正弦形式,利用逆Radon变换对正弦曲线的聚焦性实现微动目标检测。通过对比,基于Radon变换的检测方法参数估计性能更好,而基于时频分析—逆Radon变换的检测方法具有更高的检测概率。最后,通过实验仿真验证了所提方法的有效性。     

基于方位线性预测的远距离目标机动检测方法

随着拖曳线列阵声纳的应用,水下声探测的范围成倍增大,纯方位目标定位与跟踪技术面临严峻的挑战,特别是在对抗条件下的目标机动检测与跟踪问题难度更大。本文针对基于拖曳线列阵声纳探测的远距离目标机动检测问题,通过对以往纯方位目标机动检测方法的适用性分析,结合远距离目标方位变化的特点,提出了基于方位序列线性预测的累积和机动检测模型,解决了远距离、大误差、纯方位量测条件下的目标机动检测问题。实验室仿真验证结果表明,算法对幅度稍大的目标转向机动,具有较灵敏的机动检测效果及较强的鲁棒性。     

雷达组网抗距离-速度欺骗复合干扰技术研究

利用距离多假目标-速度欺骗复合干扰下虚假目标检测概率高、与真实目标角度量测相近的特点,提出了基于雷达组网的低可观测目标跟踪方法。首先根据角度量测信息完成各雷达量测集的划分与融合,然后进行雷达量测划分同源假设检验,利用虚假目标所暴露的真实目标的角度信息,构造低可观测目标的量测输入,提高目标跟踪的稳定性,最后利用目标速度估计径向投影与速度量测的差异鉴别速度欺骗干扰。仿真结果证明了该技术的可行性和有效性。     

焦平面红外弱小目标检测新算法

针对焦平面红外图像中运动弱小点目标的检测问题,基于形态学滤波器和模糊决策融合构建了一种新的弱小目标检测算法。针对单帧检测,基于目标在实测红外图像上所呈现的凸包结构特点,设计了圆形形态学滤波器结构,并引入神经网络进行圆形形态学滤波器结构元素优化设计。同时在多帧关联检测的基础上,引入决策融合概念,基于贝叶斯最小风险准则建立了基于模糊决策融合的序列关联检测方法。实测数据的处理结果表明:针对低信噪比图像(SNR≈2),在虚警概率≤1%情况下,新算法对复杂红外弱小目标图像检测概率≥98%,有效地提高了检测算法的性能。     

目标体系效能分析及关键目标打击决策方法

目标体系效能分析及关键目标打击决策是基于信息系统的体系作战决策中的关键环节。分别对基于复杂网络、概率网络、AI以及改进兰切斯特方程的目标体系建模和效能分析模型,以及基于解析模型、目标排序理论以及网络模型的关键目标选择方法进行了梳理总结,分析了当前研究方法存在的不足,并提出了相应的解决思路。     

面向战场环境感知的高光谱图像处理技术综述

高光谱图像由于其良好的空间特性和光谱特性,已经广泛应用于地质勘查、海洋监测、农业观测、战场侦察等领域中。面向战场环境感知相关应用,总结了高光谱图像预处理技术和端元解混技术,并根据战场环境分类和战场目标检测的实际应用,对高光谱图像分类技术和目标检测技术进行概述;总结比较了高光谱图像处理常用算法的优劣性及适用范围,展望了高光谱端元解混、分类及目标检测等技术的发展趋势。     

基于背景补偿的空基视频图像目标检测

基于空基平台的运动目标检测及跟踪有重要的军事应用,由于平台的运动使得背景发生变化,给目标的检测带来困难。基于Harris特征点检测方法可以有效的进行背景运动补偿,但结果受阈值影响明显,还无法根据场景自适应的设定阈值。本文研究了基于特征点跟踪的背景补偿方法,对不同场景都可实现稳定检测,同时分析运动目标对配准的影响,并根据检测结果进行特征点的筛选。实验证明,该方法是一种稳定的检测目标检测方法。     

MIMO雷达信号检测前跟踪算法及性能

针对雷达目标检测中,弱小目标雷达截面积小,目标角闪烁以及目标受噪声和杂波影响比较大,基于序列检测的检测前跟踪算法是在MIMO雷达信号一般似然比检测的基础上提出来的,它能够克服强杂波噪声对信号检测的影响,在低信号杂波比的情况下滤除杂波点,实现了对弱小目标的检测。仿真实验证明,在虚警概率相同的条件下,算法的性能优于似然比检测方法。     

基于EA-FPHT的无源协同定位检测前跟踪方法

针对无源协同定位系统低可观测目标的跟踪耗时及虚假航迹问题,提出一种基于能量积累的快速极坐标霍夫变换无源协同定位检测前跟踪方法。建立了多目标无源协同定位系统的数学模型。提出了快速极坐标多目标无源协同定位跟踪方法。利用目标运动速度先验信息和雷达回波帧序号信息,组合相邻两帧满足目标运动特性的雷达数据,并在第二门限中加入目标能量积累信息构成双门限。仿真分析算法性能,并得出结论:所提方法能够有效解决无源协同定位系统低可观测目标的跟踪耗时及虚假航迹问题。     

对机载相控阵雷达STAP技术的旁瓣干扰

空时自适应处理(STAP)是一种有效的抗干扰技术。介绍机载相控阵雷达STAP技术检测动目标的基本原理,提出了基于灵巧噪声的旁瓣干扰方法。研究了灵巧噪声的具体干扰样式,利用其经雷达MTD处理后在距离-多普勒域都展宽的特性形成大量假动目标,当假动目标的距离-多普勒信息与待检测通道吻合时将产生响应输出形成欺骗干扰,以扰乱目标的正常检测,理论分析和仿真结果证明了干扰的可行性和有效性。