针对现有基于图域变换的雷达海面小目标检测算法仅考虑单个样本之间的相关性,存在性能不佳、复杂度高等问题,提出了一种基于序数图变换的改进算法。首先,将雷达回波信号的自相关函数转换成可有效获取状态向量之间关联性的序数图,进而提...针对现有基于图域变换的雷达海面小目标检测算法仅考虑单个样本之间的相关性,存在性能不佳、复杂度高等问题,提出了一种基于序数图变换的改进算法。首先,将雷达回波信号的自相关函数转换成可有效获取状态向量之间关联性的序数图,进而提取该图的无符号拉氏矩阵最大特征值作为检测统计量,以实现区分海杂波和目标信号的目的。以McMaster大学提供的实测全相参X波段雷达数据集为对象,对算法的性能进行了广泛评估,结果表明所提算法的平均接收机工作特性曲线下面积(Area under Curve,AUC)可达0.907,优于现有算法,且其计算复杂度适中。展开更多
文摘针对现有基于图域变换的雷达海面小目标检测算法仅考虑单个样本之间的相关性,存在性能不佳、复杂度高等问题,提出了一种基于序数图变换的改进算法。首先,将雷达回波信号的自相关函数转换成可有效获取状态向量之间关联性的序数图,进而提取该图的无符号拉氏矩阵最大特征值作为检测统计量,以实现区分海杂波和目标信号的目的。以McMaster大学提供的实测全相参X波段雷达数据集为对象,对算法的性能进行了广泛评估,结果表明所提算法的平均接收机工作特性曲线下面积(Area under Curve,AUC)可达0.907,优于现有算法,且其计算复杂度适中。
