Overview of radar detection methods for low altitude targets in marine environments

In this paper,a comprehensive overview of radar detection methods for low-altitude targets in maritime environments is presented,focusing on the challenges posed by sea clutter and multipath scattering.The performance of the radar detection methods under sea clutter,multipath,and combined conditions is categorized and summarized,and future research directions are outlined to enhance radar detection performance for low-altitude targets in maritime environments.

基于自编码器结构与改进Bytetrack的低光照行人检测及跟踪算法

针对夜间低光照场景下目标特征提取困难和跟踪不稳定的问题,提出了基于自编码器结构及改进Bytetrack的多目标行人检测及跟踪算法。在检测阶段,基于YOLOX(you only look once X)搭建多任务自编码变换模型框架,以一种自监督的方式考虑物理噪声模型和图像信号处理(image signal processing,ISP)的过程,通过对真实光照退化变换过程进行编码与解码学习内在视觉结构,并基于这种表示通过解码边界框坐标与类实现目标检测任务。为了抑制背景噪声的干扰,在目标解码器颈部网络引入自适应特征融合模块ASFF。跟踪阶段,基于Bytetrack算法进行改进,将基于Tranformer重识别网络提取到的外观嵌入信息与NSA卡尔曼滤波获得的运动信息通过自适应加权的方法完成数据关联,并通过Byte两次匹配的算法完成夜间行人的跟踪。在自建夜间行人检测数据集上测试检测模型的泛化能力,mAP@0.5达到了94.9%,结果表明本文的退化变换过程符合现实条件,具有良好的泛化能力。最后通过自建夜间行人跟踪数据集验证多目标跟踪性能,实验结果表明,本文提出的夜间低光照行人多目标跟踪算法MOTA(multiple object tracking accuracy)为89.55%,IDF1(identity F1 score)为88.34%,IDs(ID switches)为15。与基准方法Bytetrack相比,MOTA提高了10.72%,IDF1提高了6.19%,IDs减少了50%。结果表明,本文提出的基于自编码结构及改进Bytetrack的多目标跟踪算法可以有效解决在夜间低光照场景下行人跟踪困难的问题。

基于二维相控阵体制的探鸟雷达系统

随着环境的改善和航空事业的迅速发展,野生动物与航空器的冲突愈发尖锐,其中鸟击事件占野生动物袭击事件的90%以上。据统计,鸟击事件每年给全世界航空业带来超过20亿美元的损失,是影响世界航空业的头号危害。针对鸟击事件对航空器造成巨大危害的问题,必须对鸟情进行持续、全面的观察,其目的一方面是当观察到大量鸟类聚集活动时,可以及时指导飞行员进行规避、对鸟群进行驱赶;另一方面,通过长期数据积累,可以对鸟类的生物学和运动学特征进行研究,进而实施有针对性的防治措施。基于上述需求,雷达技术以其全天时、全天候、大范围、远距离、高精度等优势,在机场鸟情防治中得到了迅速的发展与应用,并发挥了重要作用。本文首先概要介绍了国内外鸟击事故整体情况及传统的鸟情探测手段,指出雷达技术在机场鸟击防范应用中的优势;其次,较为全面地介绍了探鸟雷达系统的发展历程,鸟情探测系统的体制、工作模式、探测性能等相应的发展情况;然后,对雷达在鸟情探测中的应用难点进行分析,并从系统体制、目标探测、目标识别等角度出发,对相应关键技术的研究进展进行说明;接着,对国内外典型探鸟雷达系统的技术状态和应用情况进行了对比,并对北京理工雷科电子信息技术有限公司的圆柱形二维有源相控阵探鸟雷达系统的研究进展进行了介绍;最后,对探鸟雷达技术的发展做出总结与展望。

面向事件相机探测无人机的双视图融合检测方法

随着低空无人机的广泛应用,实时检测此类低慢小目标对维护公共安全至关重要。传统相机以固定曝光时间成像获得图像帧,在光照变化时难以自适应,导致在强光照等场景下存在探测盲区。事件相机作为一种新型的神经形态传感器,逐像素感知外部亮度变化差异,在复杂光照条件下依然可以生成高频稀疏的事件数据。针对基于图像的检测方法难以适应事件相机稀疏不规则数据的难题,本文将二维目标检测任务建模为三维时空点云中的语义分割任务,提出了一种基于双视图融合的无人机目标分割模型。基于事件相机采集真实的无人机探测数据集,实验结果表明,所提方法在保证实时性的前提下具有最优的检测性能,实现了无人机目标的稳定检测。

基于改进YOLOv7的低空飞行物目标检测方法

目前无人机检测技术应用广泛,但无人机在执行目标检测任务中可能遭遇多种空中障碍物,这些目标具有成像小、像素特征少和相对速度变化快等检测难点,针对此类目标引起的漏检误检问题,提出了一种基于改进YOLOv7算法的低空飞行物目标检测算法。在传统YOLOv7算法的基础上,在Head网络引入SimAM注意力机制,该机制与现有的通道和空间注意力模块相比,同时考虑空间和通道维度信息,且不在原始网络中添加额外参数;在主干网络中结合ConvNeXt网络,提出CvNX模块,降低网络计算量,并保留目标特征;用SIoU-Loss代替原有的CIoU-Loss,提高算法收敛速度;在图像后处理阶段使用SIoU-NMS,减少遮挡导致的目标漏检。在自有低空飞行物数据集上实验结果表明,改进的YOLOv7算法平均精度(Average Precision, AP)达到97.1%,相比YOLOv7算法,平均精度均值(mean Average Precision, mAP)提高了1.7%,且误检、漏检率低,达到了在复杂背景下检测低空飞行物目标的要求。

运动弱小目标先跟踪后检测技术的研究进展

对低信噪比下图像序列运动小目标先跟踪后检测技术进行了较为系统地研究。首先针对运动弱小目标检测问题,分析比较了先检测后跟踪技术与先跟踪后检测技术;详细阐述了先跟踪后检测技术的主流算法,包括时空域匹配滤波器、基于投影变换与三维匹配滤波相结合的算法、多阶假设检验、动态规划算法、高阶相关方法、递推贝叶斯滤波等算法,并比较了其中几种算法。

镜像多径引起的超低空目标跟踪指示角误差分析

雷达导引头跟踪超低空目标时,由于目标镜像多径干扰会引起单脉冲跟踪指示角误差。文中建立了存在镜像目标时的单脉冲差和比模型,推导了单脉冲跟踪指示角误差模型,得到了开环与闭环跟踪模式的指示角解析表达式,仿真分析结果表明,对于开环跟踪,当镜像目标与真实目标相对相位相差180°时,指示角误差最大;对于闭环跟踪,指示角误差偏离程度与弹目距离、目标高度、天线增益、反射系数相关,弹目距离越近,指示角波动幅度越大。

利用多径测量低空目标高度的一种新技术

本文从利用多径效应的角度研究低空目标的高度测量。从低空目标的经典多径回波模型出发,推导了低空目标的反射波与直达波矢量叠加后的场强波动因子。在雷达—目标场景几乎不变化的情况下,该场强波动因子与反射波相对直达波的相移α之间呈现为简单函数关系,据此提出一种利用步进扫频测量低空目标高度的新方法。给出了该方法的测高原理、理论分析以及实现步骤,并分析了各系统设计参数对低空目标高度测量精度的影响。典型应用的计算机仿真表明,该方法可以有效地实现极低俯仰角情况下的低空目标高度测量。

多径反射下低空目标检测研究

该文主要考虑多径反射对目标检测的影响及采用频率分集技术的多脉冲M/N检测的参数选择(M是超过检测阀值的脉冲个数,N是总脉冲个数)。为了选取适当的M和N以保证检测概率,必须获得噪声加目标乘以多径因子后的统计分布。与其他研究不同的是,该文采用了更一般的反射模型,实际推导出无起伏和瑞利起伏目标的多径回波功率的PDF,并应用该PDF简要计算出在多径环境下多脉冲检测的最佳M/N选择与pF和pD的关系(与自由空间相比)。

一种低信噪比下点目标检测新算法

针对红外探测系统对远距离目标进行实时临控的应用场合,提出了一种快速点目标检测算法。该算法将原始图像序列分割成多个小段,通过递推使用速度匹配滤波,能快速得到图像序列中目标轨迹的能量,从而提高低信噪比下点目标的检测能力。与其它检测算法相比,新算法具有检测概率高、算法复杂低等特点。对算法的原理和性能进行了详细地分析,通过仿真实验证明了该算法的有效性。

超低空拦截导弹武器系统的UKF-IMM目标跟踪算法

针对超低空拦截导弹武器系统的特点,提出了运用基于交互多模型的无迹卡尔曼滤波算法(UKF-IMM)对来袭目标进行状态估计的滤波方法。根据来袭目标的运动特点建立了特定的模型集,模型集由CV模型、比例导引模型和"当前"统计模型组成。每个模型分别采用UKF滤波器进行滤波,UKF-IMM滤波器的输出为各滤波器状态输出的概率加权融合。仿真结果表明,该模型集能够概括超低空拦截导弹拦截目标的运动样式,模型之间切换迅速,滤波算法收敛速度快。运用UKF-IMM滤波算法能够实现超低空拦截导弹火控系统对来袭目标及时准确地跟踪。

低空目标探测技术分析与展望

发展低空目标探测技术是应对低空、超低空突防目标威胁的重要手段。在对低空目标探测影响因素和目标低空突防缺陷进行分析的基础上,从克服地球曲率及地形遮蔽影响、抑制多径效应、角闪烁效应和复杂背景杂波4个方面分析研究了低空目标探测技术,对典型的低空目标探测雷达进行了分析探讨,并对未来低空目标探测的发展趋势进行了展望。

利用一次雷达实现低空空域的安全监视

介绍了一种低成本的低空空域雷达监视实验系统,并提出了一种基于雷达平面位置指示(PPI,Plane Position Indicator)图像的目标检测与跟踪算法,其中杂波抑制和目标状态估计是两项关键技术.经过背景差分的雷达PPI图像,仍然含有大量的背景边缘杂波,该算法利用其空域特性进行杂波抑制,并采用交互式多模型(IMM,Interactive Multiple Models)方法对目标的匀速、加速、减速、转弯等机动运动进行跟踪.详细分析了仿真数据的跟踪效果,并将整套算法应用于两组实测PPI图像,实验结果说明其有效性.

基于Hough变换的检测前跟踪算法的性能分析

在K分布杂波加热噪声背景下 ,采用基于Hough变换的检测前跟踪算法对匀速直线运动的SwerlingII型低可观测目标的检测过程进行了仿真。在此基础上 ,分析了该算法的检测性能 ,得出了解析表达式。针对解析式复杂、不便于进行性能评估的缺陷 ,采用Pad啨近似法对解析式进行近似 ,从而较容易地实现了检测性能评估 。

超宽带脉冲对超低空目标的探测特性及其外场试验

分析了超宽带冲激脉冲雷达与连续波雷达的不同的回波特性,指出冲激脉冲雷达对超低空目标探测的潜在优势。同时给出了一套原理验证试验系统,介绍了系统基本组成和工作原理,以及系统信号处理相关算法。给出了实际系统目标探测的外场试验相关试验结果,验证了超宽带冲激脉冲对超低空目标探测的可行性以及系统设计与信号处理算法的正确性和有效性,对超宽带冲激脉冲雷达的工程化实现具有一定的借鉴意义。

海面多径环境下雷达目标俯仰角测量提取的研究与应用

在单脉冲测角体制下,由于多径回波信号的干扰,极大地影响了雷达对低空目标俯仰角的测量。通过对多路径反射环境模型分析,同时考虑镜面反射和漫反射的干扰,得出了岸、海基单脉冲雷达低空目标跟踪时俯仰角测量误差的产生原因,将传统的多目标分辨算法(C2算法)与偏差补偿技术相结合应用于低角多径环境下偏轴跟踪目标俯仰角的测量,弥补两种算法各自的不足。在给定的测量环境下对不同高度目标进行仿真,得到良好的仿真结果,表明两种算法结合使用,可较大地提高低空目标偏轴跟踪俯仰角的测量精度。并将其应用于某型雷达对掠海巡航飞行目标测量数据事后俯仰角的提取,与雷达实时输出的俯仰角测量数据相比,验证了该算法的有效性和可实施性。

基于混合灰度差指标的低空目标图像检测方法

为了解决地面背景和云朵干扰对低空目标检测的影响,提出一种基于混合灰度差指标的低空目标图像检测算法。首先,分析地面背景与天空区域在图像中的分布以及灰度特征,根据水平灰度投影的阶跃变化将图像分割为天空区域和地面背景区域两部分;然后,在天空区域内,由于目标和背景之间的相似性比较小,而云朵和天空的相似性较高,由混合灰度差指标水平投影和垂直投影定位目标;最后,验证获取的目标坐标。试验结果表明,算法能检测出具有复杂地面背景的低空目标,也适用于背景中存在云朵干扰的目标以及弱小目标的检测;此外,算法的速度较快,满足视频图像处理的实时性要求。

C^2算法在雷达低空目标俯仰角测量中的应用

由于多径信号的干扰,单脉冲比幅测角体制的雷达在对低空目标俯仰角测量时,会带来很大的误差。将传统的多目标分辨算法(C2算法)应用于某相控阵雷达系统低空目标偏轴跟踪中俯仰角的测量,文中给出某次实际飞行试验中的测量结果,并对测量结果进行修正,表明该算法具有比较优良的抗多径干扰性能,验证了该算法在低空多径环境下目标俯仰角测量的有效性和可实施性。

基于分段复合速度匹配的点目标检测算法

针对低信噪比下运动点目标检测这一难题,提出了一种新算法———分段复合速度匹配法,该方法通过递推使用速度匹配滤波器有效地实现了目标的能量累加。与其他检测算法相比,该方法具有运算简单、检测时间快等特点。对新算法的原理和性能进行了详细分析,并通过实验证明了该算法的有效性。

复角法存在的问题及其改进研究

详细分析了雷达采用复角法 (CA)来进行低角度目标跟踪的原理、方法及在实际应用中存在的问题。提出了一种应用于天线高度 /雷达波长比较大雷达的改进复角法 ,并给出详细的计算步骤。通过对某岸基雷达分别采用原方法和改进方法进行的一般性仿真对比研究 。