面向海面目标检测的陆海分离和海面分区算法研究

自适应检测技术可有效提升岸对海警戒雷达海面目标探测性能,但海岛和陆地会导致成片或离散强杂波点,污染协方差矩阵估计的样本,海杂波的复杂性使得整片海杂波难以采用单一模型描述。为解决海面目标自适应检测时面临的非均匀样本参与协方差矩阵估计时杂波抑制性能严重下降问题和海杂波建模准确性不高的问题,该文提出一种面向海面目标检测的陆海分离和海面分区算法。首先,根据陆地回波序列的相位之间具有强相关性,而海洋回波序列为随机值这一特性,区分陆地杂波和海杂波;然后,根据擦地角对海杂波分区,拟合出每个分区的最优分布后选择合适的检测器进行自适应检测;最后,基于某S波段雷达实测数据验证该算法,检测结果与性能分析表明该算法相对传统算法可有效提高海面目标的检测率。

基于分步区域增长算法的图像自动分割方法

利用遥感图像进行海上目标检测,关键的问题之一就是陆海分离。如果采用传统的阈值分割方法,在陆地一些灰度较低的区域容易造成误分割。分裂合并算法可以解决误分割的问题,但是这种算法对于海面上的船只、珊瑚礁等干扰因素会产生一些空隙及孤立区域,所以要采用一些数学形态学的方法去干扰。而数学形态学的方法会损失图像的边缘信息量。为此提出了分步区域增长算法进行图像自动分割,通过海面陆地两次区域增长,成功地提取出了主体陆地区域。实验结果表明,该方法可以很好地分离出图像上的主体陆地区域,并有较快的处理速度。

二战后东亚秩序:历史演进与转型瓶颈

二战后东亚秩序的独特之处在于,东亚大陆地区和东亚沿海地区在政治、经济和安全上彼此割裂、尖锐对立,是一种典型的"陆海分离型"秩序架构。在政治上,中国主导的东亚大陆地区与美国卵翼下的东亚沿海地区在意识形态上相互对立,外交上互不承认;经济上,美国对新中国实施经济禁运和贸易封锁,中国与东亚沿海国家的传统经济联系也几乎割裂;安全上,美国在东亚沿海地区建立起双边军事同盟体系,对新中国进行军事包围。然而,随着时间的推移和国际局势的变化,特别是经过20世纪70年代的中美战略和解、90年代冷战结束以及21世纪以来的东亚权力转移,这一"陆海分离型"秩序逐渐发生变化,出现了政治和解、经济融合的积极势头。不过,在安全领域依然存在瓶颈,无论是在中美之间,还是在中国与部分沿海国家之间,都存在相当程度的安全困境。东亚秩序能否突破安全瓶颈,最终实现陆海秩序的融合,将不仅取决于中美两国的战略互信建设,也取决于东亚国家内部能否克服安全上的互信赤字。