基于双重虚警控制XGBoost的海面小目标检测

为了提升雷达对海面小目标的探测能力,本文提出一种基于双重虚警控制的极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)的目标检测方法,解决高维特征空间中分类器设计难的问题。首先,从时域、频域、时频域中挖掘了海杂波和含目标回波的精细化差异,并将这些差异凝聚为7个特性,进而构建高维特征空间。然后,发展了一种双重虚警控制的两分类器。在第一重中,重新定义XGBoost的损失函数,通过迭代调整两类错误率的惩罚因子,实现结构层面上的粗虚警控制。在第二重中,将分类概率作为统计量,实现参数层面上的精虚警控制。最后,经实测数据验证,所提出的检测器能精准控制虚警且具备稳健的探测能力。

雪崩光电二极管恒虚警率控制在激光成像系统中的应用

雪崩光电二极管以其接收灵敏度高、响应速度快等优点 ,常用于扫描式激光成像系统中。由于雪崩光电二极管的工作电压随背景和温度的变化而变化 ,因此正确设置其工作偏压 ,对充分发挥接收系统的探测灵敏度是重要的。主要讨论采用恒虚警率控制法自动设置雪崩光电二极管的偏压 。

S-CFAR的改进型SOS-CFAR

针对S-CFAR在杂波边缘虚警控制能力较差的问题,文中基于S-CFAR的检测单元统计特性和OS-CFAR的有序统计特性提出了SOS-CFAR,并按照一定的参数选择顺序对SOS-CFAR参数进行了选择,最后仿真对比了几种CFAR的检测性能及虚警控制能力。仿真分析表明,SOS-CFAR在均匀环境和多目标强干扰环境下的检测性能与S-CFAR相当,且在杂波边缘的虚警控制能力有较大的改善。

应用图像融合与多样性的舰船显著性检测

基于单源的图像显著性检测存在较大的虚警或漏检,文章提出了利用约简后的特征点和CPD算法对海面实拍船只图像进行多源图像匹配,获得图像间的变换投影方程并利用投影方程对单源图像的显著性检测结果进行叠加与虚警控制器分类,从而达到提高检测率与控制虚警的目的。显著性检测方面,文章分析了基于图等级多样性的显著性检测方法的不足和优点,引入了最大稳定区域检测方法对图像做前期处理,并对获得区域进行联合获得新区域,使得新区域能够最大限度地满足基于图的等级多样性显著性检测最优条件。对于检测获得的联合区域目标显著性不完整的情况,利用了区域的叠加性进行加权求和,最终获得了具有较好联通性的多舰船目标图像显著性检测结果。对于显著性检测结果中存在较大虚警的情况,文章进一步提出计算船只与浪花的多尺度分形维数,并结合Adaboost算法训练浪花虚警控制器。实验结果显示控制器能够消除一部分浪花带来的虚警,但是对于灰度与舰船极为相似的虚警无法消除。

一种基于检测单元统计特性的CFAR

针对在多目标、强干扰非均匀环境下CA-CFAR、OS-CFAR检测器的检测性能严重下降的问题,本文提出一种基于检测单元统计特性来选择参考单元的CFAR。分析结果表明,相比于CA-CFAR、OS-CFAR,该CFAR在均匀环境中具有较小的损失,在非均匀环境中,具有较强的抗干扰能力。