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针对海杂波对高频地波雷达目标检测的干扰问题,分目标处于海杂波谱区之内和之外两种情况综述了海杂波背景下的目标检测方法。对于海杂波内目标检测的难题,介绍了一种基于现场海态同步观测信息的检测新思路以及初步验证结果。对国内外相关研究进展的归纳总结和新思路的提出,为提出更加有效的海杂波干扰下的目标检测方法提供了重要的参考。 相似文献
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针对海杂波严重制约雷达目标探测性能的问题,本文提出了一种基于复相关相位斜率特征的海面弱小目标检测方法。本文通过研究海杂波复数域下的时间自相关特性,发现复相关系数相位信息呈线性分布,由此提出了一种新颖的统计特征:复相关相位斜率。研究表明,复相关相位斜率特征可显著提高雷达数据的信杂比。经过不同极化方式下的海杂波数据验证表明,本文提出的目标检测方法性能优于传统基于分形特征的Hurst指数检测器,使用本文的方法可以有效识别海面弱小目标。 相似文献
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在对海洋监视监测的过程中,高频地波雷达的船只目标检测能力与其对海杂波的抑制能力密切相关。但是,传统海杂波时域抑制方法存在目标回波参数与海杂波相近时难以区分其各自分量,对消时目标被误消除的问题。针对上述问题,本文提出了一种适用于高频地波雷达海杂波的边界约束循环对消方法。该方法综合海杂波频移理论和实际海杂波特性分析制定出边界条件,约束建模对消过程,实现海杂波分量的抑制。实测地波雷达数据和船舶自动识别系统(AIS)数据检验的结果表明,本文方法克服了传统方法的不足且信杂比改善更加稳定,能够更加有效地实现海杂波循环对消。 相似文献
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提高海杂波中小目标的检测能力,在海洋监视、军事侦察和浮冰检测等军事、民用领域中有着广泛需求,因此海杂波的研究一直是雷达技术领域研究的热点问题。首次将递归定量分析方法引入实测海杂波数据分析中,采用该方法计算海杂波时间序列相空间重构后各递归参量并将其应用于海杂波背景下小目标检测,得到了较好的结果。实验初步证明了采用递归定量分析方法对海杂波数据进行分析和小目标检测是可行并且有效的。 相似文献
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针对传统舰载雷达和岸基雷达很难检测出海杂波背景下小目标的现状,提出一种基于局部回波幅值统计的方法来检测海杂波背景下小目标.该算法基于数学统计思想:计算不同距离单元海杂波的幅值的最大值和标准偏差,分析发现距离单元含有小目标回波的最大幅值明显小于其它距离单元只含有海杂波回波的最大幅值,距离单元含有小目标回波的幅值的标准偏差明显大于距离单元只含有海杂波回波的幅值的标准偏差,因此可以在对小目标没有任何先验知识条件下,较准确地检测出海杂波背景下的小目标.实验证明,该算法是有效的. 相似文献
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高频地波雷达海面回波信号中含有很强的海杂波分量,造成虚警与漏警现象,严重影响了对船只目标的探测与管理。本文提出基于时频分析与矩阵分解相联合的海杂波抑制方法。该方法从时频域中检测出海杂波的时变频率范围,同时通过Hankel降秩得到各回波分量奇异值及瞬时频率估计;通过频率匹配及矩阵重构给出海杂波的时域分量,予以剔除。实测雷达数据处理结果表明,在保留目标时域回波与频谱特征的情况下,本方法成功实现了海杂波分量的分离与抑制,提高了对海面目标的探测性能。 相似文献
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针对传统分形方法在海杂波研究中的局限性,为了有效检测海面弱小目标,本文提出一种分形理论与时频分析相结合的海面弱目标检测算法。首先通过分数阶Fourier变换(FRFT)将时域回波信号变换到时频联合域,在FRFT的最佳变换域,信号的能量得以聚集、信杂比得以提高。然后提取改进的空间分形特征差异作为检测统计量,将其作为目标检测的依据。利用IPIX雷达实测数据进行验证,实验表明本文的算法可以有效避免门限效应的影响,克服了传统方法中使用固定分数维门限检测效果不佳的缺陷,提高了海事雷达的弱目标检测性能。 相似文献
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Ship navigation through ice-infested waters is a problem of deep concern to the oil exploration industry of Northern countries. Conventional marine radars do not perform satisfactorily in detecting small targets such as small pieces of iceberg. This paper reports a new method for detection in an ocean environment. The approach is based on the recent observation that sea clutter, radar echoes from the sea surface, can be modeled as a nonlinear deterministic dynamical system which can be used as an alternative to the conventional stochastic process. Based on this model, detection in sea clutter is considered as dynamical system classification instead of statistical hypothesis testing. Two dynamical detection methods are proposed. The first one uses a dynamical invariant called the attractor dimension to distinguish a target from a pure clutter process. The second approach tries to detect the existence of a target by observing the “difference” of the motion of the target and the clutter process. To show the validity of the idea of dynamical detection in sea clutter, real sea clutter, and target data were used in this study 相似文献
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基于模型相似度拟合的海杂波统计方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文提出一种基于模型相似度拟合的海杂波统计方法。首先根据合成孔径雷达(SAR)图像计算瑞利分布、对数正态分布、韦布尔分布、K分布、G0分布5种经典的海杂波分布的概率密度函数,然后根据模型间的相似度准则拟合得到新的海杂波分布模型。文章利用四景不同类型的真实SAR数据对算法的拟合性能进行了评价,结果显示利用该算法得到的拟合模型与真实SAR数据的平均Kullback-Leibler距离仅为0.015 84,远优于其他分布模型。基于该拟合模型的恒虚警率舰船检测算法对四景SAR数据的平均检测精度达到95.75%,在控制虚警和漏检方面均优于采用其他模型的同类方法。 相似文献
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海杂波微弱目标分形检测 总被引：1，自引：1，他引：0
The target on the sea surface is complex and difficult to detect due to the interference of backscattered returns from the sea surface illuminated by the radar pulse. Detrended fluctuation analysis （DFA） has been used successfully to extract the time-domain Hurst exponent of sea-clutter series. Since the frequency of the sea clutter mainly concentrates around Doppler center so that we consider to extract frequency-do- main fractal characterization and then detect a weak target within sea clutter by using the difference of frequency-domain fractal characterization. The generalized detrended fluctuation analysis （GDFA） is more flexible than traditional DFA owing to its smoothing action for the clutters. In this paper, we apply the GDFA to evaluate the generalized Hurst exponent of sea-clutter series in the frequency domain. The difference of generalized Hurst exponents between different sea-clutter range bins would be used to determine whether the target exists. Moreover, some simulations with the real IPIX radar data have also been demonstrated in order to suooort this conclusion. 相似文献
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一种新的用于极化SAR图像船只检测的散射相似性测度 总被引：1，自引：0，他引：1
本文提出了一种新的用于极化合成孔径雷达（SAR）海上船只目标检测的测度。首先利用散射相似性参数研究船只与海杂波散射机制的差异。基于这些差异，提出了一种新的船只检测测度，该测度能够有效区分船只目标和海杂波。然后提出了利用核密度估计（KDE）方法对该测度进行建模的方法。基于统计模型，实现了自适应恒虚警率（CFAR）的检测方案。本文利用多景C波段RADARSAT-2极化SAR（Pol-SAR）数据上进行实验，系统分析了所提出测度的海杂波拟合性能与船只检测性能，并与两个经典的极化测度进行了比较，实验和比较结果证明了所提的测度的可行性。 相似文献
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本文对现有的高频地波雷达目标跟踪方法进行了概述,提出了一种地波雷达目标长时连续跟踪的方法,基本思想是:充分挖掘航迹弧段特征,基于特征对船只运动建模,并结合杂波背景进行融合决策。进一步,为了达到长时间连续跟踪的需求,借鉴深度学习的思想,利用新获取的弧段数据对算法估计结果不断递归校正,使得随着获取数据的增加跟踪越准确。该方法适用于杂波环境且在航道附近存在众多干扰船只的情况下对机动目标航迹的实时稳定跟踪,为高频地波雷达在复杂干扰环境下特定目标持续跟踪提供理论基础和方法指导,为充分发挥地波雷达在海上监视监测中的作用提供技术支撑。 相似文献
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本文根据我国海岸雷达的实际情况,提出了直接测量海骚回波强度和直接测定海骚回波最大距离的方法,并利用实测资料,建立了最大风速与海骚回波最大距离的相关关系式及海骚回波最大距离与海面风浪关系曲线。 相似文献
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Chaotic radar signal processing over the sea 总被引：1，自引：0，他引：1
It is demonstrated that the random nature of sea clutter may be explained as a chaotic phenomenon. For different sets of real sea clutter data, a correlation dimension analysis is used to show that sea clutter can be embedded in a finite-dimensional space. The result of correlation dimension analysis is used to construct a neural network predictor for reconstructing the dynamics of sea clutter. The deterministic model so obtained is shown to be capable of predicting the evolution of sea clutter. The predictive analysis is also used to analyze the dimension of sea clutter. Using the neural network as an approximation of the underlying dynamics of sea clutter, a dynamic-based detection technique is introduced and applied to the problem of detecting growlers (small fragments of icebergs) in sea clutter. The performance of this method is shown to be superior to that of a conventional detector for the real data sets used here 相似文献