临近空间慢速平台SAR地面动目标检测与成像

临近空间慢速平台SAR具有生存能力强、持续工作时间长、机动性能好等特点。该文提出了一种临近空间慢速平台SAR地面动目标检测与成像方法。由于平台运动速度较慢,地面静止杂波多普勒展宽较窄,有利于将地面杂波与动目标回波进行分离。首先利用多普勒滤波器实现地面动目标回波与静止杂波的分离,提取出动目标回波;然后将一阶Keystone变换与变分辨多普勒调频率估计方法相结合,在动目标速度未知的情况下完成距离走动校正和距离弯曲校正,解决了动目标回波距离徙动校正难的问题。利用估计出的多普勒调频率设计出方位压缩函数进行方位聚焦,从而完成动目标的检测与成像。该方法不仅适用于地面慢速运动目标,同时也适用于快速运动目标。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

数字阵列雷达方位超分辨角度估计的仿真

基于幅度比较单脉冲方法的测角局限性,采用先进的阵列超分辨测向技术MUSIC算法,对处于同一距离门和频率门的2个目标,在纯噪声背景和杂波背景下进行了波达方向(DOA)估计,对不同的信噪比和目标进入角度,仿真了目标的分辨情况并计算了DOA角度估计的精度,证明了机载雷达方位超分辨角度估计可以较好地实现落入清晰区或者副瓣杂波区目标的角度分辨与精度估计,但是对目标的信噪比和进入角度有一定的要求.     

极化空时联合处理应用于相控阵雷达分析

通过理论分析和仿真实验,分析了非高斯杂波环境下相控阵雷达采用极化空时联合广义似然比检测(PST-GLR)算法和局域化的极化空时联合广义似然比检测(PSTL-GLR)算法的目标探测能力。结果表明,PST-GLR算法具有较强的抗非高斯杂波的能力,但它在目标探测过程中需要大量的回波数据估计杂波和噪声的协方差矩阵。尽管PSTL-GLR算法在目标探测过程中所需的回波数据量较小,但其探测能力在非高斯杂波环境下却严重下降,失去了有效性。     

当前统计概率数据关联算法

目标跟踪领域的一个研究重点是如何解决在密集杂波环境下机动目标的跟踪问题。机动目标跟踪的关键是解决目标模型的不确定性,而密集杂波环境则使这个问题变得更加复杂。针对这一问题,提出一种当前模型概率数据互联算法。该算法将当前模型算法与概率数据互联相结合,在使用概率数据互联算法的同时,利用当前模型算法对目标出现的机动进行自适应滤波。最后,给出了算法的仿真分析,仿真结果说明该方法能够有效地跟踪杂波环境中的机动目标。     

高斯混合分布杂波下ARM的Wald检测方法

提出一种在高斯混合分布杂波下检测反辐射导弹(ARM)的Wald检测方法.针对基于期望最大化(EM)算法估计杂波参数时,由于初始化不当使迭代运算落入初值陷阱、导致估计错误的问题,提出基于矩-EM算法估计杂波参数的方法,导出了高斯混合分布杂波下ARM目标的Wald检测统计量.不同参数条件下的仿真表明,矩-EM算法能够更准确地估计杂波参数;基于高斯混合分布杂波假设的Wald检测性能明显优于基于高斯分布杂波假设的Wald检测性能.     

一种快速全局运动估计算法

为了对全局运动进行准确快速的估计,在对全局运动估计算法进行研究的基础上,提出了一种快速全局运动估计算法。该算法基于非线性密度估计,采用了六参数的仿射模型。为了提高计算速度,采用了3层金字塔进行多分辨率计算,而且在每层迭代计算中,将基于块的外点去除算法与特征点提取算法相结合,这样既加快了算法的速度,又提高了计算结果的准确性。全局运动估计的实验结果表明,该算法在速度和准确性上具有一定的优势。     

机载前向阵雷达近程杂波频移补偿

基于机载前向阵雷达在近距离地面目标检测时,杂波在距离上将呈现严重的非平稳性,提出了一种向量相似度准则,从杂波样本数据中计算补偿量的多普勒频移补偿方法。利用该方法对不同距离的杂波数据进行相应的频移变换预处理后,能有效改善近程地杂波的非平稳性。该算法在脉冲域和多普勒域中等效,适合并行运算,具有实现简单的优点。仿真结果表明经此方法预处理后的空时自适应滤波,能显著提高系统的性能改善因子。     

超宽带穿墙雷达对人体动目标探测的实验研究

分析超宽带穿墙雷达动目标检测原理,提出一种新的自适应背景相消方法用于抑制强杂波干扰.介绍了超宽带穿墙雷达实验系统,利用该系统对非金属墙壁后人体动目标进行探测实验,并分别针对处于不同运动状态目标的实验数据进行分析.实验结果表明,超宽带穿墙雷达对非金属墙体具有较强的穿透性,对墙后处于径向运动、原地静止、原地体动及切向运动等运动状态的人体目标均具有较好的探测能力,提出的动目标检测算法能够适应复杂环境的应用.     

ISAR运动参数估计和补偿改进方法

在使用FFT距离多普勒算法进行ISAR成像处理时,回波相关性的减弱将加大运动补偿难度,带来较大的误差。该文在常规相邻相关法基础上,提出了一种改进的运动补偿方法。在距离向上,利用基准回波相关法与曲线拟合,克服了低回波相关性下包络对齐时出现的包络漂移、包络跳变等缺陷;在方位向上,利用DCFT变换,对目标的运动参数进行精确估计并加以补偿,减小了回波相关性降低对相位补偿的影响。仿真验证了该方法的有效性。     

无线传感器网络下的并行粒子滤波目标跟踪算法

针对无线传感器网络环境下目标跟踪问题,提出一种基于分布式并行粒子滤波的目标跟踪方法。在建立了网络动态分簇模型和目标运动模型的基础上,将并行粒子滤波算法应用于动态目标进行跟踪。算法通过多个感知节点并行的运行局部粒子滤波器,得到每个节点对目标状态的估计,动态成簇的簇头节点对簇内每个节点的信息进行融合,形成动态目标的状态估计,提高了目标跟踪的精度。同时通过动态簇头之间的目标状态信息的交换,实现了运动目标的动态连续跟踪。仿真结果表明,算法实现了运动目标协作跟踪,与集中式结构目标跟踪相比,跟踪精度提高了30%。     

机载SAR运动目标的检测和成像处理

针对机载合成孔径雷达（ＳＡＲ），分析了运动目标的检测和成像处理的方法，通过对Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布（ＷＶＤ）同Ｗａｖｅｌｅｔ变换（ＭＴ）的分析和比较，将ＡＤＰＣＡ（ＡｄａｐｔｉｖｅＤｉｓｐｌａｐｈａｓｅＣｅｎｔｅｒＡｎｔｅｎｎａ）同ｗＴ相结合，从而达到对运动目标进行检测和成像的目的。对ＡＤＰＣＡ的对消比的计算机模拟，表明ＡＤＰＣＡ具有良好的杂波抑制能力。最后给出了可行的运动目标检测和成像的框图。     

合成孔径雷达慢运动目标成像处理的研究

从运动目标的回波特性出发，讨论了目标运动参数对合成孔径雷过（ＳＡＲ）成像的影响，介绍了一种运动目标成像算法。该算法能有效地区分静止目标和运动目标，实现静止目标与运动目标分别同时成像。并给出了对ＳＡＲ运动目标模拟数据的处理结果。     

基于虚拟网格技术的自适应车辆跟踪算法的研究

为了解决车辆跟踪速度、精度、非线性等问题,引入简化跟踪目标图像信息的虚拟网格技术,结合改进的Kalman预测理论,构建自适应车辆跟踪算法,利用该算法完成对移动目标车辆进行实时检测跟踪。测试结果验证了算法提高视频图像中移动目标跟踪速度,且以较高的精确性对单个、多个移动目标进行检测跟踪。     

分布式SAR系统中运动目标检测定位技术

建立了分布式卫星SAR系统动目标检测定位和测速模型,提出了一种基于改进的ESPRIT算法的多通道动目标检测定位和测速方法。该方法用DPCA技术检测动目标,再利用改进的ESPRIT算法确定动目标数并定位,提取运动参数。理论和仿真结果表明该方法能正确检测动目标并确定运动参数,与传统FFT方法比较,尤其对于成像后在一个方位分辨单元内的多个动目标情况,该方法具有明显优越性。     

一种视频图像中运动目标检测方法研究

针对序列图像中的运动目标检测问题,在独立分量分析的基本理论和算法的基础上,提出采用基于正交对称矩阵的快速定点算法对实际视频图像中的运动目标进行运动检测的方法。实验结果表明:该方法不仅能检测运动轨迹,还能提取运动目标的轮廓,并判断运动方向,是一种有效的运动目标检测方法。     

基于差分和肤色图像的人脸检测算法

提出并实现了一种基于差分和肤色图像的人脸检测算法。该算法利用视频图像的运动信息,在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取,确定目标在原图像中坐标位置,然后设计肤色模型表征人脸颜色,采用彩色图像的色系坐标变换进行人脸的准确定位。该算法的优点是可将运动信息序列图像中与人脸肤色相似的固定区域删除,在目标跟踪和运动检测上,不仅能有效地抑止背景噪声,减少误检率,而且还能缩小人脸检测范围,加快检测速度。实验表明,该算法可行、有效。