基于双边截断的双参数海上风电站SAR图像CFAR检测

文章提出了1种基于双边截断的双参数海上风电站SAR图像CFAR检测器DTCS-TPCFAR,目的是提高在具有多个目标海上区域和石油泄漏区域等环境下对海上风电站的检测性能。DTCS-TPCFAR所提出的双边截断杂波的方法,能够同时消除高强度和低强度异常值的干扰,同时保留真实的杂波样本。通过使用最大似然估计计算双边截断后样本的均值和标准差,然后通过这2个参数估计值计算出截断阈值,最后再结合指定的虚警率(Probability of False Alarm,PFA)来对测试单元(Test Cell,TC)进行判断,完成最终的目标检测。这也是首次将CFAR检测器用于检测海上风电站。文章通过Sentinel-1数据集来验证该方法的有效性。实验结果表明,文章所提出的算法在相同指定虚警率下,具有更高的检测率(Detection Rate,DR)和更低的误报率(False Alarm Rate,FAR)。

一种改进的高分辨率SAR图像超像素CFAR舰船检测算法

合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测一直受到学者广泛关注,恒虚警率(CFAR)检测算法作为雷达图像经典目标检测算法被广泛应用于SAR图像舰船目标检测中。然而经典CFAR检测性能容易受到相干斑噪声影响,基于滑窗的检测结果对滑窗的尺寸选择非常敏感,难以保证杂波背景中不存在目标像素,并且计算效率较低。针对上述问题,该文提出了一种新的基于超像素无窗快速CFAR的SAR图像舰船目标检测算法。首先,利用基于密度的快速噪声空间聚类(DBSCAN)超像素生成方法生成SAR图像的超像素。在SAR数据服从混合瑞利分布的假设下,定义了超像素相异度。然后利用超像素精确估计每个像素的杂波参数,即使在多目标情况下,也可以克服传统CFAR滑动窗口的缺点。此外,基于SAR图像变异系数,提出了一种基于变异系数的局部超像素对比度来优化CFAR检测,以此消除大量杂波虚警,如陆地区域人造目标。对5幅SAR图像的实验结果表明,与其他方法相比,该文方法对不同场景SAR图像海面舰船目标检测都十分稳健。

一种基于低门限CFAR的检测前跟踪算法

相比于先检测后跟踪的方法,检测前跟踪在低信噪比环境中有更加优秀的效果。本文提出一种适用于应用在雷达系统中的检测前跟踪方法,利用低门限CFAR与DP-TBD级联的方法,再经过检测门限判决,解决了TBD检测在雷达系统中的时间牺牲问题,并优化了DP-TBD的算法,降低复杂度,给出了低门限CFAR的门限取值方法,仿真结果表明,本文提出的算法在4帧积累时比传统的CFAR检测信噪比改善了约4.5dB。

一种高速可配置二维CFAR检测器设计实现

恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测是雷达在干扰背景下检测目标的重要自适应算法。二维CFAR算法随着参考窗口尺寸增大,运算量较大,仅靠软件实现并不能满足较高的实时性需求。文章基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)设计实现了一种兼容CA-CFAR、GO-CFAR、SO-CFAR和OS-CFAR 4种二维CFAR算法的硬件加速器,同时实现标称化因子、检测器类型、排序值K、参考窗口和保护窗口大小可配置的灵活性,对于256×2048点距离-多谱勒矩阵(Range Doppler Matrix,RDM)数据,4种检测器均可在2.71 ms内完成检测。设计采用全流水结构,具有高实时性。

基于CFAR和Duffing振子的FOD联合检测算法

机场跑道异物(Foreign Object Debris,FOD)对飞行器的安全运行危害巨大。图像处理识别目标,容易受到天气、光照的影响;毫米波雷达中常用的杂波图CFAR检测算法由于机场跑道的散射,在信杂比较低时,存在虚警较大的问题。针对现有的问题,提出一种CFAR与Duffing振子相结合的双层异物检测算法。利用传统的杂波图CFAR抑制杂波、设置阈值处理后,得到含有虚警信号的FOD回波信号,并提取FOD目标信号或者是虚警信号对应的频率信息,生成Duffing振子对应的本帧信号;再对FOD回波信号进行检测以剔除虚警信号,筛选出目标信号。通过Monte Carlo仿真验证了算法的有效性。

基于掩膜投影和双参数CFAR的圆周扫描GBSAR三维点云提取方法

圆周扫描地基合成孔径雷达(Ground based Synthetic Aperture Radar,GBSAR)通过在竖直面做圆周旋转扫描,具备三维成像的重要优势。但是其圆周观测几何会产生强旁瓣,造成目标点云提取困难。目前未见圆周扫描GBSAR三维点云提取方法的相关研究,经典的双参数恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)算法虽然能够提取三维点云,但需要对三维像不同高度逐层进行检测,由于强旁瓣的影响,无法准确提取三维点云。针对上述问题,本文提出基于掩膜投影和双参数CFAR的圆周扫描GBSAR三维点云提取方法,该方法利用掩膜投影和两次双参数CFAR实现强旁瓣影响下的点云精确提取。该方法首先对SAR三维图像应用最大值投影获取三视图,然后对三视图进行第一次双参数CFAR获取三视图掩膜;然后利用三视图掩膜投影,通过SAR三维像取交集去掉空间位置旁瓣,得到潜在目标区域数据;最后对潜在目标区域的数据应用第二次双参数CFAR实现点云提取。该方法利用实际数据进行实验,结果表明,所提方法与经典的双参数CFAR逐层检测算法相比,可更准确地提取出三维SAR图像目标点云。

基于SAR影像数据的多分辨率CFAR目标检测算法及精度分析

本文的研究目标是利用极化合成孔径雷达图像统计特性提高目标检测精度。从合成孔径雷达(SAR)成像机理出发,通过研究目标杂波的统计特性以及不同分辨率情况下人造目标的检测效果,探讨一种基于小波变换和恒虚警率(CFAR)的多分辨率算法进行目标检测的方法。实验分析比较传统CFAR目标检测算法与基于小波变换的多分辨率CFAR目标检测算法,实验结果表明,本文算法检测效果明显优于传统CFAR目标检测算法。

基于Grubbs准则的改进的2D CA-CFAR

在不同程度的噪声存在下,现代雷达通过恒虚警率(constant false alarm rate, CFAR)检测算法最大化提升目标的检测概率。针对车载毫米波雷达目标检测过程中传统2维单元均值类恒虚警率(two-dimensional cell averaging CFAR,2D CA-CFAR)检测算法在相邻多目标条件下出现的目标遮蔽问题,提出了一种基于格拉布斯(Grubbs)准则的2D CA-CFAR的改进算法。该方法利用Grubbs准则剔除参考窗中的奇异值和干扰目标,从而获得更加准确的检测阈值。仿真结果表明:改进的算法极大地降低了多目标环境中传统2D CA-CFAR检测器的“遮盖效应”,验证了所提算法的有效性。

威布尔杂波背景下分布式CFAR信息融合方法研究

分布式雷达恒虚警处理(Constant False Alarm Rate,CFAR)检测信息融合技术是雷达探测领域的重点。融合中心采取的融合方法作为分布式恒虚警系统的核心,需要根据实际条件合理地选取不同的融合方法。首先对CFAR检测系统进行介绍,之后在融合中心分别采取两种不同融合算法的条件下,研究了分布式CFAR检测系统在韦布尔噪声背景下的检测概率。通过仿真实验分析了不同融合算法对系统的影响。

一种基于有序统计的鲁棒CFAR检测器

本文提出了一种基于有序统计(OS)的VI-CFAR检测器(OSVI-CFAR).在均匀杂波背景下OSVI-CFAR较基于均值水平(ML)的VI-CFAR检测器(MLVI-CFAR)有较小的CFAR损失,在杂波边缘背景下二者的虚警控制能力基本一致,但在多个干扰目标位置随机分布的背景下检测性能较MLVI-CFAR取得了较大改善,在实际杂波环境中具有更强的鲁棒性.最后给出了OSVI-CFAR检测器的一些重要特性.

一种基于图像分割和归一化灰度Hough变换的SAR图像舰船尾迹CFAR检测算法

该文提出了一种新的SAR图像舰船尾迹的恒虚警检测算法。该方法首先检测出舰船并将舰船部分用图像灰度均值代替;分别以舰船重心为中心分割出一定尾迹长度的正方形区域并以舰船重心为中心将图像分割成4个子图像,对各子图像进行归一化灰度Hough变换,分割后的尾迹在子图像中的对比度得到了提高。在各子图像变换域依概率模型进行统计建模实现了CFAR检测,最后将4个子图像的检测结果进行融合得到最终的检测结果。检测结果更好地提取出了尾迹,并且实现了尾迹的CFAR检测。仿真结果验证了算法的有效性。

SAR图像机动目标检测的两种CFAR算法对比研究

分析和对比了SAR图像机动目标检测的两种实用算法:全局CFAR算法和局部双参数CFAR算法。首先分析了CFAR检测算法的基本理论,然后给出了两种CFAR算法的具体形式,在此基础上,对比了这两种CFAR算法的时间复杂度,总结了各自特点和流程。利用实测数据分别进行实验,进一步分析了各自的优缺点。

一种基于G^0分布的SAR图像快速CFAR检测方法

杂波统计模型是决定CFAR检测算法性能的关键因素。G0分布能对单视和多视SAR图像中均匀、一般不均匀和极不均匀区域精确建模,但存在参数估计复杂、阈值表达式难以求解的问题,限制了其实用性。针对这些问题,分别采用矩估计法和二分法来完成参数的估计和阈值的求取,并通过目标区域预筛选和迭代计算等手段进一步提高了计算效率,得到了一种兼顾检测效果和效率的快速CFAR检测方法。实验结果验证了该方法的有效性。

杂波图CFAR平面技术在均匀背景中的性能

典型的杂波图恒虚警检测技术常被用于时域平稳、空域变化较剧烈的杂波环境它在每个杂波图单元处都形成一个独立的检测阈值，于是被称为杂波图CFAR点技术．而沈福民提出了一种杂波图CFAR平面技术的构想这是一种在时空两维变化都比较平稳的杂波环境情况下尤为适用的杂波图CFAR检测技术，我们将其称为面技术本文具体推导了这种技术在时空两维都均匀的背景中的检测性能表达式，并同杂波图点技术的性能进行较细致的分析比较．结论表明。

基于CFaR模型与Logistic回归的财务困境预警研究

从现金流风险角度出发,对企业财务困境进行预警研究:首先构建一个基于企业内部环境、宏观经济政策、货币政策及财政政策等因素的CFaR模型,识别出期望现金流及风险现金流;然后以这两个指标作为预警变量,构建一个二元Logistic财务困境预警模型;最后选取27家中国证券市场中代表陷入财务困境的ST公司及配对的财务良好的非ST公司作为样本进行实证研究。结果表明,所构建的CFaR模型能较好地度量两类上市公司的现金流状况,且两类公司的期望现金流和风险现金流水平存在显著的差异;二元Logistic预警模型能较好地实现对上市公司财务风险的预警,对两类公司的预警正确率分别达到85.2%和81.5%。

基于改进的VI-CFAR算法的分布式CFAR检测

VI-CFAR是一种结合CA-CFAR,GO-CFAR和SO-CFAR的检测算法,它在均匀环境和非均匀环境下都具有较强的自适应性。在前后沿滑窗均存在干扰目标情况下,采用有序统计平均(OSCA)CFAR替代SO-CFAR,有效的提高了VI-CFAR在这种多目标环境下的鲁棒性。研究了采用改进的VI-CFAR算法作为局部检测器的并行分布式CFAR系统,融合准则采用“与”融合和“或”融合准则。给出仿真结果,并进行了讨论。

基于CFAR级联的SAR图像舰船目标检测算法

SAR图像舰船目标检测在军事监视和海洋环境监管等方面有着重要的意义。针对SAR图像的特点,提出了一种基于全局CFAR检测与局部CFAR检测级联的舰船目标检测算法。在全局CFAR检测中,通过海杂波特性拟合优选海杂波统计模型,以较高的虚警率筛选潜在的目标点;在局部CFAR检测中,以潜在目标点的连通区域为单位,通过检测窗口的选取、背景像素的确定和海杂波拟合等步骤以后,以较低的虚警率确定目标。最后,通过条件扩张算法和目标像素聚类完善船只细节。实验结果表明,文中算法在保证良好的检测性能的同时,具有检测效率高、舰船细节完整等优点,为舰船目标鉴别和信息提取提供了良好的保障,更加符合实际应用需求。

相参雷达时频域CFAR检测门限获取方法研究

相参雷达体制下采用时频域处理的CFAR检测器面临的一个共性问题就是由于时频域杂波模型与实际不匹配,以及数据样本有限导致的模型参数无法准确估计,进而导致实际检测器性能总是与理论设计有较大差距.为此,本文通过分析相参雷达时频域恒虚警(CFAR)检测门限与虚警概率的函数关系,提出一种基于最小二乘拟合的检测门限获取方法,并给出了其工程实现途径.最后,采用实测数据对该方法进行检测性能仿真实验,实验结果表明,提出的检测门限获取方法有效可行,具有很好的工程应用前景.

基于熵特征的DRFM有源欺骗干扰CFAR检测

基于数字射频存储(digital radio frequency memory,DRFM)技术的转发式干扰的存在性检测是对抗有源欺骗干扰的前提。干扰机的相位取样量化会导致干扰信号有谐波分量的寄生。在雷达距离/速度波门内同时存在目标信号和欺骗干扰信号的情形下,利用经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)算法分离出干扰信号谐波分量,通过提取干扰谐波分量与目标回波在时频域上能量分布特征差异,提出了一种基于时频域熵特征的有源欺骗干扰检测方法。该方法不需要估计噪声参数,且具有恒虚警(constant false-alarm rate,CFAR)特性。蒙特卡罗仿真结果验证了该方法的有效性。

改进的SAR图像双参数CFAR舰船检测算法

双参数CFAR检测中设置了目标窗口、保护窗口和背景窗口3个窗口,并且窗口的大小,滑动步长都要进行经验训练得到,效率低,对距离很近的舰船SAR图像会产生漏检。针对这些不足,该文提出了一种改进的双参数CFAR检测算法,该算法只取目标窗口和背景窗口,通过把泄露到背景窗口中的舰船部分去除并对背景窗口中的剩余部分进行均值和方差估计来检测舰船,并且将窗口滑动步长取为目标窗口尺寸。相对双参数CFAR算法,结构得到了简化,检测结果的虚警率减小,对距离很近的舰船不会产生漏检,计算效率得到了改善。仿真结果表明了方法的有效性。