基于变换域分形的海面小目标快速检测

针对传统海杂波中分数阶傅里叶变换(FRFT)域分形检测算法确定最优阶次困难、性能不稳定等问题,提出改进的变换域分形的海面小目标快速检测算法。新算法利用快速估计算法快速确定目标回波在FRFT变换的最优阶次,目标回波经FRFT变换后使得能量得到积累,提高回波信杂比。在此基础上,利用优化多重分形去趋势波动分析算法(IMFDFA)进行海杂波的多重分形研究。对IPIX雷达实测数据进行目标检测,实验证明:新算法中提出的最优阶次寻优算法性能稳定;与传统算法分形结果对比,新算法性能得到明显改进且更稳定,在一定程度上有利于算法应用于检测海面小目标。

基于全极化信息融合的海杂波中漂浮小目标检测算法

强海杂波中的漂浮小目标检测是对海雷达探测的热点与难点问题。传统算法在单一域(时域,多普勒域以及时频域)中检测性能差,基于特征的检测算法是解决海面漂浮小目标检测的有效手段。提出了基于全极化信息的特征融合检测算法,选取时域与多普勒域的6特征,提取出基于全极化信息的6特征,分析特征的可分性,最后利用PCA异常检测器进行目标快速检测。在实测IPIX雷达数据集上进行验证,实验结果证明,相比于已有的PCA检测算法,所提算法具有优良的检测性能。