一种新的星载高分辨宽测绘带SAR运动目标

本文针对星载多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达系统,提出了一种地面运动目标检测和参数估计方法,该方法首先利用空时自适应处理进行杂波抑制,然后采用传统SAR成像处理得到模糊的运动目标图像,接着利用恒虚警检测技术检测出所有运动目标,包括真实目标和由于多普勒模糊引起的虚假目标,再根据模糊图像的空间位置关系从所有成像目标中检测出运动目标的真实成像位置,最后根据运动目标的斜距历程得到因运动目标速度引起的图像位置偏移,由此估计得到运动目标速度。该方法具有运算量小、检测精度高等优点,星载仿真数据验证了本文方法有效性。     

运用警报关联的威胁行为检测技术综述

基于警报关联的网络威胁行为检测技术因其与网络上大量部署的安全产品耦合,且能充分挖掘异常事件之间的关联关系以提供场景还原证据,正成为复杂威胁行为检测的研究热点。从威胁行为和网络安全环境的特点出发,引出威胁行为检测的应用需求和分类,介绍基于警报关联的威胁行为检测的基本概念和系统模型;重点论述作为模型核心的警报关联方法,并分类介绍了各类典型算法的基本原理和特点,包括基于因果逻辑的方法、基于场景的方法、基于相似性的方法和基于数据挖掘的方法;并结合实例介绍了威胁行为检测系统的三种典型结构,即集中式结构、层次式结构和分布式结构;基于当前研究现状,提出了对未来研究趋势的一些认识。     

利用复单脉冲比的平面阵列雷达群目标检测方法

针对平面阵列雷达群目标检测问题,以矩形阵为例,详细分析方位向和俯仰向复单脉冲比虚部的统计特性;建立平面阵列雷达群目标检测模型,根据恒虚警检测原理推导复单脉冲比虚部的椭圆判决域,并利用复单脉冲比实部辅助判决,综合提出基于复单脉冲比的平面阵列雷达群目标检测算法。针对双目标情形进行仿真实验,结果表明:在较高信噪比、较大角度间隔以及幅度相当且相位差较大的条件下算法能够有效检测群目标。     

基于时间序列预测的独立分量排序

独立分量排序是独立分量分析的热点问题,是提高特征空间鲁棒性和减少计算复杂度的必要前提。结合ICA在时间序列预测的应用,给出了基于一阶差分和最小方差误差的多分量联合重构预测排序准则。为了避免联合优化中出现的海量计算问题,提出了添加-测试-接受机制(ATA)的次优搜索方法。实验结果表明,和传统排序方法比较,新方法具有优异的预测能力和搜索效率。     

变尺度离散Chirp-Fourier变换及其在弹载PD雷达检测中的应用

针对离散傅立叶变换(DFT)对加速运动目标进行检测时的局限性,结合离散Chirp Fourier变换(DCFT)和弹载脉冲多普勒雷达信号检测的具体背景,提出了一种基于FFT的变尺度离散Chirp Fourier变换(B DCFT),分析了它的性能。将它应用于雷达信号检测的应用背景形成了一种对线性调频信号的级次检测算法。理论分析和仿真试验表明该算法在运算量和检测性能方面均有一定的优势。     

基于减背景技术的运动目标检测方法研究

首先利用统计的方法得到背景模型,并实时地对背景模型更新,以适应光线变化和场景本身的变化;减背景操作后,用形态学方法和检测连通域面积进行后处理,消除噪声和背景扰动带来的影响;最后在HSV色度空间下检测阴影,得到准确的运动目标。     

基于小波变换和数据融合的多导联ECG信号QRS波群精确检测算法

本文首先对单导联心电图（ Ｅ Ｃ Ｇ）信号的小波变换进行假设检验，得到 Ｑ Ｒ Ｓ波群的位置和检验的虚警漏报概率，然后对 １２ 导联检测结果作峰点比对融合和决策加权融合处理，最终得到精确的 Ｑ Ｒ Ｓ位置。实验表明这种方法对各种主要病症的 Ｑ Ｒ Ｓ波群均能准确检出，正确率在 ９９９５％ 以上。     

应用观测新息和状态信息检测联合脉冲机动

针对提高空间机动目标跟踪精度的机动检测问题,提出一种新型机动检测方法——χ2-β检测法。该算法以脉冲前后沿为研究对象,通过分析观测新息和常推力α-β动力学模型中辅助变量β的物理特性,给出脉冲机动前后沿检测判据。仿真实验比较了χ2检测法和β检测法的特性,结果表明:χ2检测法,对机动前沿的敏感性与采样点和机动阀值相关,较多的采样点与较大的机动阀值可以降低虚警率,但会增加检测延时,反之,可以减小检测延时,但会增加虚警率;β检测法,对机动后沿的敏感性与滤波跟随性能相关,在测量精度的保证下,可对机动后沿准确检测。两种方法联合起来,可有效检测多种形式脉冲机动,性能优于传统的机动检测方法,具有一定的工程实用性。     

一种新的高分辨率SAR图像目标自动鉴别方法

目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。     

光学成像侦察卫星威胁评估方法

未来作战中地面部队将面临越来越多来自空间的威胁,其中最突出的是侦察卫星威胁。以光学成像侦察卫星为例,进行了卫星威胁评估方法研究。首先探讨了卫星图像品质评价方法和影响因素,建立了侦察卫星对地面目标的检测概率模型,并引入光照、气象、对比度影响因子对检测概率进行修正。在此基础上考虑军事任务需求建立了针对目标尺寸已知情况下的威胁度计算模型,进一步按照目标大小划分威胁等级,给出了卫星威胁等级评价方法,所得到的威胁等级指标可为军事行动提供参考。最后给出了光学侦察卫星威胁评估应用实例。