基于轨迹预测的二阶DPA扩散抑制方法

二阶动态规划算法(DPA)是一种有效的点目标检测算法,能够在低信噪比条件下检测目标,但也存在着评价函数扩散等缺点。针对二阶DPA的这一不足,提出了抑制二阶DPA评价函数扩散的方法。与其他抑制方法相比,提出的方法既有效地降低了噪声对检测过程的影响、抑制了评价函数扩散的现象、提高了对目标的检测能力,又更适合于硬件实现。     

低信噪比下融合随机共振的运动目标检测算法

为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。     

最小二乘向量机结合光谱维信息检测弱小目标

现有天基红外导弹预警系统对目标的检测侧重于对红外图像的处理。从光谱维数据分析角度出发,结合红外弱小目标图像信噪比低的特点,提出了一种利用最小二乘向量机(LSSVM)结合目标光谱维信息检测弱小目标的方法,并以F测度函数为适应度函数,利用人工蜂群算法(ABC)对最小二乘向量机的正则化参数和核函数参数进行优化。应用小样本训练数据建立了LSSVM检测器,以4型典型导弹目标尾焰红外辐射特征谱数据作为训练样本,比较了ABC算法、网格搜索(grid search)算法、粒子群(PSO)算法和遗传(GA)算法。实验结果表明,在低信噪比条件下,由ABC优化的LSSVM模型能获得更好的检测性能。     

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。     

基于m-Capon的多阵列直接定位算法

多重信号分类(Music)直接定位算法需要先估计目标个数,然后根据目标个数估计确定其噪声子空间,进而得到空间谱函数。在低信噪比情况下,目标个数估计的错误往往会导致直接定位算法的失效。针对上述问题,提出了一种基于m-Capon的多阵列目标直接定位算法。该算法综合了Capon算法无需目标个数估计和Music算法定位性能较高的优点,在不进行目标个数估计的情况下,利用近似估计的方法得到逼近于Music算法的空间谱函数,解决了Capon算法在低信噪比下性能不足的问题。仿真结果表明,在无需估计目标个数的条件下,所提算法的性能与Music算法的性能大致相同,且逼近于克拉美罗下界。     

基于亚像素模糊检测的Wiener对运动模糊图像复原方法

在图像获取中由于目标运动、拍摄条件等原因,容易产生剧烈的运动模糊,难以辨认。针对运动模糊点扩散函数、信噪比不知的情况下,对传统Wiener进行了创新和实践,探讨了基于亚像素的模糊方向与深度检测和递推迭代的自适应Wiener滤波对运动图像的复原方法。该方法首先对图像进行任一方向的亚像素进行模糊运动方向计算并确认,而后解算模糊尺度。采用先验信噪比进行预设,并迭代推算得出最优值。实验表明,该方法在对拍摄的模糊图像处理能获得较理想的效果。     

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.     

利用复单脉冲比的群目标存在性检测算法

详细推导单目标和群目标条件下单脉冲比的统计特性,根据其本质差异提出基于单脉冲比的群目标检测算法,在双目标条件下通过仿真分析了群目标检测性能与信噪比、目标角度间隔以及复幅度比之间的关系,得出了有益的结论。当小目标伴随大目标时不容易被检测出来;两个幅度相当的目标,相位差别越大越有利于群目标检测。群目标检测可以有效剔除"野值",为分辨与测量奠定基础。     

低信噪比抖动红外点目标的检测

本文为解决低信噪比条件下抖动红外点目标的检测问题，提出了一种基于膨胀累加、检测前跟踪的检测算法。该算法运用膨胀累加方法能够消除抖动对多帧累加算法的不利影响，使目标能量仍然能够实现有效的积累，从而达到目标增强的目的。本文还采用了小波变换预处理方法，对图象中相关的１／ｆ噪声进行白化。模拟实验结果表明，该算法能够快速检测出信噪比为２抖动点目标。     

基于二阶Keystone的微弱运动目标检测

雷达技术是为了探测远距离目标而发展起来的。弹载雷达处理回波信号,实现对移动目标的测速与测距。微弱运动目标的"远距、低可探测、高机动"性使传统的检测方法难以识别、探测、跟踪。为提高对这类目标的检测能力,常会对信号进行积累。但由于目标的运动,长时间积累会产生跨越距离走动单元与跨速度单元现象。研究了匀加速运动目标回波信号模型,分析其中引起距离走动的分项,分析比较用一阶与二阶Keystone算法校正距离走动的效果,选择用CZT-IFFT(Chirp-Z transformation-inverse fast fourier transform)的方法实现二阶Keystone校正距离弯曲与距离走动,并对比了不同校正方法的信噪比改善效果。     

基于多步新息的机动检测方法

为提高末端防御系统对高速机动反舰导弹的处理能力,一种方法是提高武器系统目标跟踪数据率,使火控解算能够获得更多的目标信息,但数据采样率的提高会降低传统机动检测中单步窗口量测的信噪比。为此,提出了基于多步新息预测的机动检测算法。该算法利用当前量测值与多步预测值信息,并采用基于衰减记忆的机动检测方法,通过仿真计算方式,给出了最小机动检测延迟时间与衰减系数,以及与预测步长的关系;同时该方法还可有效降低检测虚警率。     

基于改进SUSAN算法的红外目标边缘检测

从3个方面改进了传统的SUSAN算法:①自适应选取阈值,以提高算法自动化程度:②使用双几何阈值,增强算法的抗噪性;③加入目标点判断因子,减少计算时间.利用改进的算法进行了红外目标边缘检测,结果表明,改进算法比传统的SUSAN算法有更强的噪声抑制能力,更快的边缘检测速度,显示出更加优良的性能.对对比度比较低的红外图像,改进算法可以减少40%以上的计算时间,而对对比度较高的红外图像,改进算法可以减少70%以上的计算时间.     

红外点目标跟踪方法综述

综述了常见的红外点目标跟踪方法。介绍了全局最近邻(GNN)、概率数据关联(PDA)、联合概率数据关联(JPDA)、多假设跟踪(MHT)和动态规划(DPA)等算法,讨论了它们的区别、联系。介绍了概率假设密度(PHD)滤波方法,指出它在跟踪多目标方面相比其他算法的优势。展望了红外点目标跟踪方法的研究前景,提出对DPA和PHD两算法的继续研究是今后的重要研究方向。     

无源双基地雷达系统直达波抑制算法

无源双基地雷达系统目标时延和多普勒频移估计,一般采用直达波通道信号与目标回波通道信号作互模糊函数处理,通过搜索互模糊函数的峰值来检测目标。虽然直达波干扰信号的互模糊函数峰值出现在零时延和零多普勒频移处,但其能量远大于目标回波信号,导致信号检测噪声门限增高,旁瓣电平增大,从而淹没目标信号。利用矢量空间的最小二乘算法抑制目标通道中的直达波信号,针对计算速度问题,提出了改进算法。仿真结果表明,该算法能够明显抑制直达波信号,同时该算法也可以完成弱目标的检测,因而具有重要的应用意义。     

基于FrFT的LFM间歇采样转发干扰对抗方法

针对间歇采样转发干扰对线性调频雷达产生相关干扰的问题,提出基于分数阶傅里叶变换(FrFT)进行干扰抑制的方法:将混合有干扰的信号以特定的阶数作FrFT,然后通过窄带滤波抽取目标信号,抑制掉干扰信号,从而实现对目标的检测。研究了间歇采样直接转发、重复转发、循环转发干扰模型,介绍了基于FrFT的抗干扰原理并进行了仿真,结果表明,该方法算法复杂度较低、运算时间短,可实现较低信噪比或较高干信比条件下的干扰抑制。     

基于EMD与Hilbert变换的舰艇空化调制信号检测方法

针对舰艇推进器空化噪声检测中调制特征弱、背景干扰强等问题,提出了一种基于时延相关降噪、经验模态分解(EMD)和希尔波特(Hilbert)变换相结合的解调算法。该算法通过引入时延相关算法有效抑制了背景噪声,并利用EMD技术的自适应频带划分功能完成调制特征频带定位,实现了低信噪比条件下调制信号的有效检测。仿真试验证明:该方法在信噪比为-12dB、-15dB、-18dB条件下的检测效果明显优于传统的Hilbert变换等5种方法,且背景噪声干扰成分得到了有效抑制,调制信号检测效果显著提升。最后,通过推进器空化信号检测台架试验验证表明:该方法能够有效捕捉舰艇空化噪声信号中与转速、叶片数密切相关的调制特征。     

基于加权动态规划和航迹关联的小目标检测技术

低信噪比下运动小目标的检测一直是成像目标检测中的一个热点问题。提出了一种新的小目标检测算法,采用方向加权的动态规划算法和二值航迹关联,克服了低信噪比下目标机动和传感器的不稳定对小目标检测的影响,实现了对深空背景下运动方式任意、速度最大达1像素/帧的弱小运动目标的有效检测。     

基于改进型小波阈值的磁记忆信号去噪研究

磁记忆检测信号易被外界噪声污染,使缺陷信号的可检测性受到极大影响。为消除噪声信号的不利影响,通过优化传统算法进行了磁记忆信号的消噪。硬阈值去噪得到的估计小波系数值连续性差,并会引起重构信号的振荡;而软阈值去噪会与原来的小波系数存在恒定偏差。在软、硬阈值函数的基础上,提出了一种改进型阈值函数,该阈值函数在一定程度上克服了传统方法的不足之处。仿真试验结果表明了改进型阈值函数对去除磁记忆信号噪声的适用性。     

一种基于LMS的时域相干累积算法研究

为了克服低信噪比条件下传统的自适应滤波算法抑制高斯噪声效果差的缺点,提出了基于最小均方(LMS)的时域相干累积新算法。计算机仿真结果表明,该算法具有良好的抑制高斯噪声的性能,对于低信噪比下信号的增强效果明显优于传统的自适应滤波算法。     

声场干涉条纹图像的降噪研究与性能仿真

引导源目标定位算法形成的声场干涉条纹图像中常附带有噪声,这对定位性能的影响非常大。为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,根据算法仿真结果的特点,提出了利用小波阈值去噪法对图像进行降噪处理。针对软硬阈值去噪的不足,采用了阈值函数的改进方案。对小波去噪后图像再进行二值化设置,能有效提高算法去噪效果。仿真结果表明小波降噪处理能有效提高引导源目标定位算法在低信噪比条件下的定位性能。