基于海面场景感知的雷达目标检测方法

空域上非均匀海杂波使得参考单元内数据难以服从独立同分布,致使参数估计不准确而往往导致杂波抑制能力下降和弱小目标丢失。针对非平稳海杂波下雷达目标检测难题,文中提出了一种基于海面场景感知的雷达目标检测算法。首先,采用启发式分割法依据回波幅度均值将整个场景的距离门分离为多个区域间非平稳、区域内平稳的回波区域;之后,感知各平稳区域回波类型及波动程度,即利用地杂波具有回波直流分量高的特点,识别出岛屿区域及其边界,对纯海杂波进行K分布拟合提取出其起伏参数;然后,利用从海杂波区域提取的波动参数,按恒警率法获取幅度阈值提取出可疑目标;最后,提取可疑目标的信号特征来甄别目标。基于《雷达学报》公开X波段岸基对海监测雷达数据的测试试验表明,本算法不仅能有效识别出海面场景,而且能大幅度提升非平稳海杂波下弱目标检测能力。

地/海面红外场景生成技术研究

针对地/海面目标红外探测、识别、跟踪、制导系统等论证和仿真系统设计需求,在地/海面目标红外特性基本建模方法基础上提出一种基于实测数据的目标/背景光谱热特性数值统计分析方法并构建工程化地/海面目标场景生成系统。通过目标、背景、传输、传感器模型4项的集成设计,最终建立起车辆与地面背景、舰船与海天背景红外场景生成的红外模拟模型。实验结果表明,所设计的红外场景生成技术无论是对地面目标还是海上目标,均能够提供全天候24h的红外场景模拟生成,且生成结果可重复性良好、成像清晰,具有极大的实际应用价值。

基于压缩感知的SAR海面场景目标数据压缩与重构方法

针对海面场景目标SAR的海量数据压缩与重构问题,提出利用一种新的数据压缩与重构理论——压缩感知理论来完成。首先构造随机高斯噪声观测矩阵对原始回波数据进行降维处理以达到大幅压缩的目的,然后利用平滑L0算法重构原始回波信号,在此基础上,利用传统的频率变标SAR成像算法进行成像。仿真结果证明了该方法的有效性。

基于场景划分的海天线检测方法

提出一种基于场景划分的海天线检测方法,兼顾显著目标较小、海天线相对完整的简单场景和显著目标较大、海天线缺失严重的复杂场景,提高准确率的同时避免了不必要的时间消耗.采用卷积运算,将预处理图像划分为简单场景或复杂场景,根据划分结果,分别选择合适的方法进行检测.对于简单图像,先用基于图像分块的局部Otsu算法做图像分割,提取突变像素作为边缘,然后采用Hough变换检测海天线;对于复杂图像,在分割后,消除显著目标,并采用形态学滤波运算擦除干扰像素,检测海天线.实验证明:提出的方法可以有效提高海天线检测的准确率,具有良好的场景适应性.