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Application of pre-whitened-constrained-MUSIC in ship-borne radar 被引量:1
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作者 ZhangZhong SunXiaojun YuanYeshu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2004年第2期147-152,共6页
In ship-borne radar, because of the influence of interference factors such as the correlation of background array noise and the coherence of targets and so on, the performance of high-resolution algorithms such as MUS... In ship-borne radar, because of the influence of interference factors such as the correlation of background array noise and the coherence of targets and so on, the performance of high-resolution algorithms such as MUSIC is degraded. In this document by pre-whitening of background array color noise, de-correlation of coherent targets, compensation of amplitude-phase mismatch, pre-whitened-constrained-MUSIC algorithm in ship-borne radar effectively resolutes ship target and first-order sea echo. Furthermore, the algorithm performance is compared with other algorithms, result shows that pre-whitened-constrained-MUSIC can be applied effectively in high-resolution processing in ship-borne radar. 展开更多
关键词 ship-borne radar pre-whitened-constrained-MUSIC algorithm sea clutter.
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Rapid detection to long ship wake in synthetic aperture radar satellite imagery 被引量:4
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作者 CHEN Peng LI Xiunan ZHENG Gang 《Journal of Oceanology and Limnology》 SCIE CAS CSCD 2019年第5期1523-1532,共10页
The maritime administrative department employs synthetic aperture radar (SAR) satellite remote sensing technology to obtain evidence of illegal discharge of ships. If the ship is discharged during navigation, it forms... The maritime administrative department employs synthetic aperture radar (SAR) satellite remote sensing technology to obtain evidence of illegal discharge of ships. If the ship is discharged during navigation, it forms a long dark wake on the SAR image due to the suppression of the Bragg wave by the oil fi lm. This study investigates key techniques for rapid detection of long ship wakes, thereby providing law enforcement agencies with candidate ships for possible discharge. This paper presents a rapid long ship wake detection method that uses satellite imaging parameters and the axial direction of the ship in images to determine the potential detection area of the wake. Then, the threshold of long ship wake detection is determined using statistical analysis, the area is binarized, and isolated points are removed using a morphological filter operator. The method was tested with ENVISAT Synthetic Aperture Radar and GF-3 SAR data, and results showed that the method was eff ective, and the overall accuracy of the decision reaches 71%. We present two innovations;one is a method that draws a Doppler shift curve, and uses the SAR imaging parameters to determine the detection area of the long wake to achieve rapid detection and reduce the image detection area. The other is where a classical linear fitting method is used to quickly and accurately determine whether the detected dark area is a long ship wake and realizes the twisted long ship wake detection caused by the sea surface flow field, which is otherwise diffi cult to detect by the traditional Radon and Hough transform methods. This method has good suppression performance for the dark spot false alarm formed by low speed wind region or upward flow. The method is developed for maritime ship monitoring system and will promote the operational application of maritime ship monitoring system. 展开更多
关键词 marine pollution ILLEGAL discharge linear fi t oil SPILL synthetic APERTURE radar (SAR) LONG ship WAKE
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A synthetic aperture radar sea surface distribution estimation by n-order Bézier curve and its application in ship detection 被引量:3
3
作者 LANG Haitao ZHANG Jie +2 位作者 WANG Yiduo ZHANG Xi MENG Junmin 《Acta Oceanologica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2016年第9期117-125,共9页
To dates,most ship detection approaches for single-pol synthetic aperture radar(SAR) imagery try to ensure a constant false-alarm rate(CFAR).A high performance ship detector relies on two key components:an accura... To dates,most ship detection approaches for single-pol synthetic aperture radar(SAR) imagery try to ensure a constant false-alarm rate(CFAR).A high performance ship detector relies on two key components:an accurate estimation to a sea surface distribution and a fine designed CFAR algorithm.First,a novel nonparametric sea surface distribution estimation method is developed based on n-order Bézier curve.To estimate the sea surface distribution using n-order Bézier curve,an explicit analytical solution is derived based on a least square optimization,and the optimal selection also is presented to two essential parameters,the order n of Bézier curve and the number m of sample points.Next,to validate the ship detection performance of the estimated sea surface distribution,the estimated sea surface distribution by n-order Bézier curve is combined with a cell averaging CFAR(CA-CFAR).To eliminate the possible interfering ship targets in background window,an improved automatic censoring method is applied.Comprehensive experiments prove that in terms of sea surface estimation performance,the proposed method is as good as a traditional nonparametric Parzen window kernel method,and in most cases,outperforms two widely used parametric methods,K and G0 models.In terms of computation speed,a major advantage of the proposed estimation method is the time consuming only depended on the number m of sample points while independent of imagery size,which makes it can achieve a significant speed improvement to the Parzen window kernel method,and in some cases,it is even faster than two parametric methods.In terms of ship detection performance,the experiments show that the ship detector which constructed by the proposed sea surface distribution model and the given CA-CFAR algorithm has wide adaptability to different SAR sensors,resolutions and sea surface homogeneities and obtains a leading performance on the test dataset. 展开更多
关键词 Bézier curve nonparametric method ship detection sea surface distribution synthetic aperture radar
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Compatible Design of the System to Detect Ships and Airplanes with a Ground Wave Over-the-horizon Radar
4
作者 沈一鹰 《High Technology Letters》 EI CAS 1997年第2期66-69,共4页
This paper provides a design method based on a time-shared form, which obtains the compatibility of signal and the system for detecting both ships and airplanes. Then, it gives the structure diagram of the system and ... This paper provides a design method based on a time-shared form, which obtains the compatibility of signal and the system for detecting both ships and airplanes. Then, it gives the structure diagram of the system and the chart diagram of signal processing. Finally, the continuity problem of signal modulation for ship detection is discussed. 展开更多
关键词 Compatible DESIGN ship and AIRPLANE detection OVER-THE-HORIZON radar
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基于模糊神经网络的舰船雷达图像弱小目标检测
5
作者 张勇飞 陈涛 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第9期147-150,共4页
舰船雷达图像信息的维度较高,导致弱小目标的关键特征难以被精准提取,降低了弱小目标检测的可靠性,因此提出一种基于模糊神经网络的舰船雷达图像弱小目标检测方法。该方法对舰船雷达图像进行背景校正,利用图像灰度值加性模型从图像中提... 舰船雷达图像信息的维度较高,导致弱小目标的关键特征难以被精准提取,降低了弱小目标检测的可靠性,因此提出一种基于模糊神经网络的舰船雷达图像弱小目标检测方法。该方法对舰船雷达图像进行背景校正,利用图像灰度值加性模型从图像中提取弱小目标。最后将提取的弱小目标输入到模糊神经网络中,输出的结果即为舰船雷达图像弱小目标检测结果。通过实验证明,在不同高斯噪声环境中,该方法能够准确地检测出雷达图像中的弱小目标,并具有较快的检测速度。 展开更多
关键词 舰船雷达图像 弱小目标检测 图像灰度值 高斯噪声
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基于局部显著特征聚焦学习的SAR舰船智能检测
6
作者 金术玲 李秀琴 +2 位作者 柳霜 束宇翔 李东 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第5期865-877,共13页
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的船舶目标检测,因其广泛的应用前景而备受关注。近年来,基于深度学习的SAR图像船舶目标检测在多种场景中表现出较好性能。然而,由于SAR独特的成像机制,舰船目标通常与背景环境具有相似... 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的船舶目标检测,因其广泛的应用前景而备受关注。近年来,基于深度学习的SAR图像船舶目标检测在多种场景中表现出较好性能。然而,由于SAR独特的成像机制,舰船目标通常与背景环境具有相似的散射特性使得实际的船舶目标难以辨识,且船舶目标尺度较小,导致准确检测船舶目标具有挑战性。为了缓解这一问题,本文提出了一种基于局部显著特征聚焦学习的SAR舰船检测方法。首先,设计了双重注意力模块,通过对通道级和空间级的特征进行双重注意力加权,以充分地探索船舰目标的关键语义特征,从而提升模型的深度提取能力。随后,为了进一步提升模型对船舶目标特征的表征能力,设计了平衡特征金字塔网络模块,通过对舰船目标的多尺度特征进行缩放、增强和聚合处理,以实现多尺度特征间的语义和空间信息均衡分布。最后,在SAR舰船检测数据集(SAR Ship Detection Dataset,SSDD)上进行了广泛的实验分析,实验结果一致性地证明了所提方法在提升SAR图像舰船目标检测准确性方面的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 舰船目标检测 注意力机制 多特征均衡
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宽带复合双基地雷达舰船目标长度估计方法
7
作者 艾小锋 邱梦奇 +2 位作者 胡旖航 徐志明 赵锋 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期944-951,共8页
舰船目标长度特征对舰船目标识别具有重要作用,该文提出一种基于宽带复合双基地雷达联合观测的舰船目标长度估计方法。该方法综合利用单/双基地雷达高分辨距离像(HRRPs)长度,结合双基地雷达-舰船之间的空间关系求解,实现了单次测量估计... 舰船目标长度特征对舰船目标识别具有重要作用,该文提出一种基于宽带复合双基地雷达联合观测的舰船目标长度估计方法。该方法综合利用单/双基地雷达高分辨距离像(HRRPs)长度,结合双基地雷达-舰船之间的空间关系求解,实现了单次测量估计舰船目标的实际长度,并分析了各种误差因素和几何构型条件下的估计误差。典型场景动态仿真证明了所提方法的有效性,结果表明在高分辨距离像长度误差小于5%条件下,舰船目标长度估计误差小于5%,为舰船目标特征提取与识别提供了新思路。 展开更多
关键词 双基地雷达 舰船目标 高分辨距离像 长度估计
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结合特征融合和注意力机制的SAR舰船检测算法
8
作者 李波 李志康 周钰彬 《电子测量技术》 北大核心 2024年第10期134-140,共7页
针对现有的合成孔径雷达目标检测算法仅利用图像底层特征进行检测存在的对小尺度舰船目标的检测率较低问题,提出一种结合特征融合和注意力机制的目标检测算法。面向SAR舰船目标检测,在原始主干网络SSD目标检测算法的基础上,引入注意力... 针对现有的合成孔径雷达目标检测算法仅利用图像底层特征进行检测存在的对小尺度舰船目标的检测率较低问题,提出一种结合特征融合和注意力机制的目标检测算法。面向SAR舰船目标检测,在原始主干网络SSD目标检测算法的基础上,引入注意力机制模块、不同层次的特征图进行特征融合、对含有小尺度目标的图像进行过采样还通过多次复制粘贴小目标实现数据增广。实验通过对SAR舰船图像数据集的大量训练和测试,结果表明本文算法能有效提升对舰船目标的综合检测性能,在公开SAR舰船目标检测数据集上平均精度可以达到94.16%。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 舰船检测 特征融合 注意力机制
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船载测控雷达高频接收机无人值守功能的设计
9
作者 何谦 燕楠 燕帅 《计算机测量与控制》 2024年第10期163-168,共6页
随着我国航天测控事业的发展,在轨航天飞行器数量逐年增加,陆地测控站已经由原来的人工操作模式过渡到自动化运行模式;但是在日常工作中,船载S频段测控雷达高频接收机仍需频繁借助人工进行本地开关机,并且在跟踪飞行目标过程中需要人工... 随着我国航天测控事业的发展,在轨航天飞行器数量逐年增加,陆地测控站已经由原来的人工操作模式过渡到自动化运行模式;但是在日常工作中,船载S频段测控雷达高频接收机仍需频繁借助人工进行本地开关机,并且在跟踪飞行目标过程中需要人工进行现场识别并设置信号工作频点,存在时效性差和工作效率低的问题;为解决此问题,设计一种设备远程加去电、飞行目标极化判断和频点自动识别设置系统;该系统采取非侵入式,可在常态化任务和海上测控任务中进行灵活切换,不影响系统原有工作方式;该系统基于LabWindows/CVI环境平台控制网络继电器和频谱仪实现了高频接收机的远程加去电、目标信号自动搜索捕获和跟踪旋向和点频设置,提高了船载测控站完成常态化任务的时效性和可靠性。 展开更多
关键词 船载测控雷达 网络继电器 NPORT 无人值守技术 自动化
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基于极化SAR梯度和复Wishart分类器的舰船检测
10
作者 殷君君 罗嘉豪 +2 位作者 李响 代晓康 杨健 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期396-410,共15页
舰船检测是极化SAR系统的重要应用之一。现有的舰船检测方法容易受到旁瓣泄露的干扰,使得舰船目标的形态难以提取,导致检测结果不符合真实情况。此外,在舰船过于密集、尺度不一致的情况下,相邻舰船由于旁瓣的影响有时会被认为是单个目标... 舰船检测是极化SAR系统的重要应用之一。现有的舰船检测方法容易受到旁瓣泄露的干扰,使得舰船目标的形态难以提取,导致检测结果不符合真实情况。此外,在舰船过于密集、尺度不一致的情况下,相邻舰船由于旁瓣的影响有时会被认为是单个目标,从而造成漏检。针对这些问题,该文提出一种基于极化SAR梯度和复Wishart分类器的舰船检测方法。首先,将似然比检验(LRT)梯度引入对数比值梯度框架,使其适用于极化SAR数据;基于LRT梯度图进行恒虚警(CFAR)检测,提取舰船的边缘信息,消除伪影的同时抑制强旁瓣对舰船精细轮廓提取的影响。其次,利用复Wishart迭代分类器对舰船强散射部分进行检测,可排除大部分的杂波干扰且保持舰船形态细节。最后,将二者信息融合,从而可以保持舰船形态细节的同时克服旁瓣和伪信号的虚警。该文在3幅来自ALOS-2卫星的极化SAR图像上进行了对比实验,实验表明与其他方法相比,该文所提算法具有更少的虚警和漏检,且能够有效克服旁瓣泄露,保持舰船形态细节。 展开更多
关键词 舰船检测 极化合成孔径雷达 比值梯度 似然比检验 复Wishart分类器
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麻家边水库库容测量与变化分析
11
作者 刘明波 巨天力 左鹏波 《陕西水利》 2024年第8期118-120,124,共4页
以麻家边水库为例,根据中小型水库库容测量的工作内容,探讨无人机载激光雷达测量、无人船自动测量、等高线法和不规则三角网法等先进方法在水库库容测量中的应用,并通过实地调查和对比不同时间的卫星影像资料合理解释水库库容变化,可为... 以麻家边水库为例,根据中小型水库库容测量的工作内容,探讨无人机载激光雷达测量、无人船自动测量、等高线法和不规则三角网法等先进方法在水库库容测量中的应用,并通过实地调查和对比不同时间的卫星影像资料合理解释水库库容变化,可为类似项目提供有益参考。 展开更多
关键词 控制测量 机载激光雷达 无人船 库容 不规则三角网
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多域特征引导的无监督SAR图像舰船检测方法
12
作者 陈亮 李健昊 +1 位作者 何成 师皓 《上海航天(中英文)》 CSCD 2024年第3期121-129,共9页
如何在合成孔径雷达(SAR)图像标注样本有限的条件下,提升舰船检测性能一直是SAR图像处理中的热点问题。本文提出一种多域特征引导的无监督域适应方法,将知识从有标注的源域(光学图像)转移到未标注的目标域(SAR图像),降低对标记SAR图像... 如何在合成孔径雷达(SAR)图像标注样本有限的条件下,提升舰船检测性能一直是SAR图像处理中的热点问题。本文提出一种多域特征引导的无监督域适应方法,将知识从有标注的源域(光学图像)转移到未标注的目标域(SAR图像),降低对标记SAR图像数据依赖。同时,设计了频域转换模块、注意力区域增强模块和自适应权重模块来缩小光学、SAR图像域之间的域差距,提高源域与目标域特征对齐效率,增强网络在挑战性样本下的特征迁移能力。在公开发布的数据集上进行了大量实验。结果表明:所提的模块较基础模型AP50提升10%,总体性能优于其他先进的方法。 展开更多
关键词 域适应 合成孔径雷达(SAR)图像 光学图像 舰船检测 频域转换
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基于邻域显著性的可见光和SAR遥感图像海面舰船协同检测方法
13
作者 张强 王志豪 +4 位作者 王学谦 李刚 黄立威 宋慧娜 宋朝晖 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期885-903,共19页
在遥感图像舰船检测任务中,可见光图像细节和纹理信息丰富,但成像质量易受云雾干扰,合成孔径雷达(SAR)图像具有全天时和全天候的特点,但图像质量易受复杂海杂波影响。结合可见光和SAR图像优势的协同检测方法可以提高舰船目标的检测性能... 在遥感图像舰船检测任务中,可见光图像细节和纹理信息丰富,但成像质量易受云雾干扰,合成孔径雷达(SAR)图像具有全天时和全天候的特点,但图像质量易受复杂海杂波影响。结合可见光和SAR图像优势的协同检测方法可以提高舰船目标的检测性能。针对在前后时相图像中,舰船目标在极小邻域范围内发生轻微偏移的场景,该文提出一种基于邻域显著性的可见光和SAR多源异质遥感图像舰船协同检测方法。首先,通过可见光和SAR的协同海陆分割降低陆地区域的干扰,并通过RetinaNet和YOLOv5s分别进行可见光和SAR图像的单源目标初步检测;其次,提出了基于单源检测结果对遥感图像邻域开窗进行邻域显著性目标二次检测的多源协同舰船目标检测策略,实现可见光和SAR异质图像的优势互补,减少舰船目标漏检、虚警以提升检测性能。在2022年烟台地区拍摄的可见光和SAR遥感图像数据上,该方法的检测精度AP50相比现有舰船检测方法提升了1.9%以上,验证了所提方法的有效性和先进性。 展开更多
关键词 可见光遥感 合成孔径雷达 舰船目标 多源协同 邻域显著性
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融合自适应卷积神经网络的SAR图像舰船目标检测方法
14
作者 许京新 王金伟 +2 位作者 宋富骏 王杰坤 赵博 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第9期1696-1708,共13页
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)舰船目标检测是微波遥感的重要应用,然而随着海面尤其是近海背景越来越复杂,同时舰船尺寸大小不一,导致检测算法性能下降,出现漏检、错检等问题,严重影响目标的检测效果。针对上述问题,本文... 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)舰船目标检测是微波遥感的重要应用,然而随着海面尤其是近海背景越来越复杂,同时舰船尺寸大小不一,导致检测算法性能下降,出现漏检、错检等问题,严重影响目标的检测效果。针对上述问题,本文提出一种复杂场景下的融合自适应卷积神经网络的SAR图像舰船检测方法。首先,为了提高主干网络的特征提取能力,设计了一种用于特征提取的自适应全方位动态高效聚合网络(Omni-Dimensional Dynamic and Efficient Layer Attention Network,OD-ELAN)模块。该模块是在高效注意网络(Efficient Layer Attention Network,ELAN)中融合了动态卷积,使得自适应OD-ELAN模块能够输入特征的不同动态调整卷积核的权重。其次,为了提高网络对目标的定位能力,在头部网络中使用显示视觉中心机制(Explicit Visual Center,EVC)来加强网络在空间上对不同区域的感知能力,使网络能够更加灵活地适应不同尺寸、比例和位置的特征。然后对头部网络结构进行设计,在降低网络的计算量的同时保持网络检测的准确性。最后,使用平滑交并集(Smoothde Intersection over Union,SIOU)损失函数衡量预测边界框与真实边界框之间的重叠程度,提升网络对检测目标的定位能力。为了验证自适应卷积神经网络的有效性,使用SAR船舶检测数据集(SAR Ship Detection Dataset,SSDD)和高分辨率SAR图像数据集(High Resolution SAR Images Dataset,HRSID)进行消融实验和对比实验。消融实验结果中显示本文网络每次改进后的检测效果都有所提升。改进后的网络对SSDD数据集舰船目标检测的平均精度提升了7.81%,准确率提升了4.95%,召回率提升了11.8%。对HRSID数据集舰船目标检测的平均精度提升了10.6%,准确率提升了10.03%,召回率提升了11.84%。实验结果表明,在对小目标和复杂背景下的舰船目标检测时,改进后的算法显著减少了误检和漏检的情况。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 舰船目标检测 动态卷积 显示视觉中心
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基于长短路融合及数据平衡的SAR船舶检测算法
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作者 张宇 于蕾 +2 位作者 单明广 郑丽颖 梁旭辉 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2024年第2期134-143,共10页
针对SAR图像检测船舶任务中的目标小、近岸样本目标检测困难等问题,文章提出一种名为长短路特征融合网络(Long and Short path Feature Fusion Network,LSFF-Net)的船舶检测网络。该网络通过长短路特征融合模块有效协调了大目标与小目... 针对SAR图像检测船舶任务中的目标小、近岸样本目标检测困难等问题,文章提出一种名为长短路特征融合网络(Long and Short path Feature Fusion Network,LSFF-Net)的船舶检测网络。该网络通过长短路特征融合模块有效协调了大目标与小目标检测,避免小目标特征信息的丢失。网络中应用结构重参数化结构提高了模块学习能力。为了满足多尺度目标检测,加入特征金字塔网络,融合多尺度特征。为了应对近岸样本目标检测,设计数据重分配算法,提高了对近岸样本目标的检测精度。实验结果表明:在公开数据集检测时,算法的平均精度(Average Precision,AP)达到97.50%,优于主流目标检测算法。该方法为提高SAR图像中小目标和近岸样本目标检测精度提供了新的实现方案。 展开更多
关键词 合成孔径雷达图像 船舶检测 长短路特征融合 数据重分配
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舰船目标的合成孔径雷达成像研究
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作者 武郭珊 赵晔 +2 位作者 杨天赐 杨鹏举 任新成 《微波学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期22-29,共8页
合成孔径雷达(SAR)成像技术已得到广泛应用。传统距离-多普勒(RD)算法在SAR成像中无法满足精度较高、运算率较小的需求,而线频调变标(CS)算法基于RD算法引入线性调频参考信号,可有效避免距离徙动校正中的插值计算,从而提高成像算法的计... 合成孔径雷达(SAR)成像技术已得到广泛应用。传统距离-多普勒(RD)算法在SAR成像中无法满足精度较高、运算率较小的需求,而线频调变标(CS)算法基于RD算法引入线性调频参考信号,可有效避免距离徙动校正中的插值计算,从而提高成像算法的计算效率,解决距离迁移问题。文中基于CS算法,从点目标拓展到简单立方体模型,最后对复杂舰船目标进行仿真成像,得到较为清晰的SAR仿真图像,验证了CS算法的有效性,可为复杂目标的辨别监测、反演研究,以及判断舰船航行方向及状态等提供一定的参考。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 线频调变标算法 舰船目标
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海上目标雷达与AIS航迹时空匹配方法
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作者 杨诗曼 王中训 +2 位作者 李珊 韩孟孟 刘宁波 《海军航空大学学报》 2024年第2期199-204,274,共7页
针对海上目标的雷达与船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)中,航迹之间存在的时空不匹配现象,提出了在空间对准之后结合海上航迹运动特点,对AIS航迹数据进行插值对准雷达目标航迹的方法,在解决雷达与AIS航迹之间时... 针对海上目标的雷达与船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)中,航迹之间存在的时空不匹配现象,提出了在空间对准之后结合海上航迹运动特点,对AIS航迹数据进行插值对准雷达目标航迹的方法,在解决雷达与AIS航迹之间时空不匹配问题的同时,最大程度减小插值误差。该方法根据船舶航向变化率,结合航速航向法和内插外推法的优势,针对不同航迹特点自动选择最佳的插值配准方法,实现海上目标的雷达与AIS航迹点的自动插值和时空对齐。仿真实验结果表明,所提方法针对海上目标复杂运动,可以自动匹配选择最佳插值方法,有效降低误差,实现雷达与AIS航迹之间的时空匹配。 展开更多
关键词 时间配准 空间配准 雷达 船舶自动识别系统
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基于锚框自适应和多尺度增强的SAR舰船检测 被引量:1
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作者 邵子康 张晓玲 +1 位作者 张天文 曾天娇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1204-1211,共8页
针对目前基于深度学习的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)舰船检测锚框尺度固定、多尺度检测性能较差的问题,提出了一种基于锚框自适应和多尺度增强网络(adaptive anchor multi-scale enhancement network, AA-MSE-Net)的SA... 针对目前基于深度学习的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)舰船检测锚框尺度固定、多尺度检测性能较差的问题,提出了一种基于锚框自适应和多尺度增强网络(adaptive anchor multi-scale enhancement network, AA-MSE-Net)的SAR舰船检测方法。首先,AA-MSE-Net引入了锚框自适应机制,来生成适应目标形态的高质量锚框,增强了舰船形态描述能力。其次,AA-MSE-Net提出了多尺度增强金字塔网络,来融合增强多尺度特征,增强了多尺度描述能力。最后,AA-MSE-Net在骨干网络中引入了可变形卷积,来提取舰船形变特征,进一步提高检测精度。实验证明,AA-MSE-Net在公开SAR舰船检测数据集上的平均精度高于8种对比方法。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 舰船检测 自适应锚框 尺度增强
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基于无损压缩和量化感知的SAR舰船检测网络边缘部署
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作者 胡卫杰 刘颖冰 +1 位作者 马飞 张帆 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第9期1674-1684,共11页
基于深度神经网络的方法在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测任务上展现出巨大优势,但是庞大的参数量和算力需求导致其难以在资源受限的边缘环境下部署。针对该问题,本文从网络轻量化和模型部署优化两个层面... 基于深度神经网络的方法在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测任务上展现出巨大优势,但是庞大的参数量和算力需求导致其难以在资源受限的边缘环境下部署。针对该问题,本文从网络轻量化和模型部署优化两个层面对单阶段目标检测网络YOLO(You Only Look Once)v5s进行改进,提出了面向边缘环境的SAR图像舰船目标检测网络部署方法。在网络轻量化层面,本文联合基于批归一化层缩放因子的通道级网络剪枝和基于特征响应的细粒度知识蒸馏实现了舰船检测网络的无损压缩。轻量化模型的参数量和计算量相较于基线分别下降了80.3%和51.3%,并且没有引起检测精度的损失,在SAR图像舰船检测数据集(SAR Ship Detection Dataset,SSDD)上的平均准确率为0.979(基线为0.980)。在模型部署优化层面,本文基于嵌入式GPU(Graphic Process Unit)提出了量化感知训练指导的混合精度TensorRT(Tensor Real-Time)推理引擎,大幅提升模型推理速度的同时降低了设备的运行功耗。轻量化推理引擎在尺寸为640×640 pixels的SAR图像上的推理速度为208帧每秒,达到了基线的3.41倍,同时设备的推理功耗仅6.2 W,相比基线下降了61.0%。另外,得益于量化感知训练,混合精度TensorRT推理引擎在取得与8位整型精度TensorRT推理引擎相似的推理速度和功耗的同时,平均准确率提升了44.1%,仅比基线下降了0.9%。试验数据证明,本文所提方法能够很好地兼顾边缘环境下SAR图像舰船目标检测的实时性、精准性和低功耗特性等要求。 展开更多
关键词 合成孔径雷达图像 舰船目标检测 模型压缩 嵌入式GPU
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基于全局位置信息和残差特征融合的SAR船舶检测算法
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作者 方小宇 黄丽佳 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期839-848,共10页
针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像船舶目标尺度不一且易受海面、地面杂波和相干斑噪声的影响,难以提取目标多维特征且特征融合过程中易产生语义歧义,造成船舶目标检测率低,虚警率高的问题,提出一个基于全局位置信息... 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像船舶目标尺度不一且易受海面、地面杂波和相干斑噪声的影响,难以提取目标多维特征且特征融合过程中易产生语义歧义,造成船舶目标检测率低,虚警率高的问题,提出一个基于全局位置信息和残差特征融合的SAR船舶目标检测算法。基于Faster区域卷积神经网络(region convolutional neural network,R-CNN)目标检测算法,在特征提取网络和特征融合网络中进行改进:在特征提取网络中使用高宽注意力机制提取目标在图像中的全局位置信息,增强目标的多维特征提取能力;在特征融合网络中使用带有残差连接的双向特征金字塔网络削弱特征融合过程中的语义歧义,降低复杂背景下的船舶目标虚警率,同时进行不同层级的多尺度特征双向融合,增强高低层特征的联系,提升多尺度船舶目标的检测能力。在SAR船舶数据集上达到98.2%的均值平均精度,超过部分算法2.4%以上。实验表明,所提算法有效提取了目标的多维特征,显著缓解了语义歧义问题,具有较好的检测能力和泛化能力。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 船舶检测 注意力机制 特征金字塔网络 残差连接
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