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基于图神经网络的多尺度特征融合雷达目标检测方法
1
作者 汪翔 王彦斌 +1 位作者 汪育苗 崔国龙 《雷达科学与技术》 北大核心 2025年第1期39-47,共9页
本文针对复杂杂波环境下的雷达目标检测问题,提出了一种基于图神经网络的多尺度特征融合雷达目标检测方法,该方法利用多个脉冲回波之间的特征关联性检测目标。具体而言,其首先利用多个级联的特征提取模块从回波中提取多尺度特征。然后,... 本文针对复杂杂波环境下的雷达目标检测问题,提出了一种基于图神经网络的多尺度特征融合雷达目标检测方法,该方法利用多个脉冲回波之间的特征关联性检测目标。具体而言,其首先利用多个级联的特征提取模块从回波中提取多尺度特征。然后,该方法利用多尺度特征构造多个有向完全图,图中每个节点对应一个脉冲。之后,每个节点利用图神经网络的消息传播机制聚合其邻居节点的信息,以此学习脉间回波高阶相关性。进一步地,该方法融合多尺度特征以丰富对目标和杂波的特征表示。最后,对融合后特征进行非线性映射,以二分类的形式得到检测结果。基于公开雷达数据集的试验验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 雷达目标检测 杂波环境 图神经网络 多尺度特征融合
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基于流形变换的信息几何雷达目标检测方法 被引量：1
2
作者 杨政 程永强 +3 位作者 吴昊 杨阳 黎湘 王宏强 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4317-4327,共11页
基于信息几何的目标检测方法为解决雷达目标检测问题提供了新的技术途径。该文以矩阵信息几何理论为基础,考虑复杂非均匀环境下,回波信杂比低,目标与杂波在矩阵流形上区分性差,导致传统信息几何检测器性能受限的问题,提出一种基于流形... 基于信息几何的目标检测方法为解决雷达目标检测问题提供了新的技术途径。该文以矩阵信息几何理论为基础,考虑复杂非均匀环境下,回波信杂比低,目标与杂波在矩阵流形上区分性差,导致传统信息几何检测器性能受限的问题,提出一种基于流形变换的信息几何检测器。具体地,该文建立了流形到流形映射变换,并提出待检测单元与杂波中心的几何距离联合优化方法,从而增强变换后流形上目标与杂波的区分性。通过仿真和实测数据验证,所提方法具有较好检测性能。基于仿真数据实验,当信杂比高于1 dB时,所提方法的检测概率可以达到60%以上,同时,实测数据验证结果表明,当检测概率达到80%时,相较于传统信息几何检测器,该文所提检测器能够提升检测信杂比为3~6 dB。 展开更多
关键词 雷达目标检测 低信杂比 信息几何 矩阵流形 流形变换
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对数正态纹理距离相关性辅助的海杂波背景雷达目标检测方法
3
作者 薛健 郭妍 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3611-3618,共8页
传统的海杂波背景雷达目标自适应检测器通常假设杂波纹理在距离维上独立同分布,忽略了纹理在距离维的相关性信息。为了改善纹理距离相关海杂波环境下雷达目标自适应检测性能,该文首先将复合高斯海杂波的纹理分量建模为对数正态随机变量... 传统的海杂波背景雷达目标自适应检测器通常假设杂波纹理在距离维上独立同分布,忽略了纹理在距离维的相关性信息。为了改善纹理距离相关海杂波环境下雷达目标自适应检测性能,该文首先将复合高斯海杂波的纹理分量建模为对数正态随机变量,然后基于广义似然比检验提出一种基于均匀对数正态纹理的广义似然比检测器。提出的雷达目标自适应检测器融合了纹理的先验分布知识及其在距离维的相关性信息。仿真和所用实测数据表明,与已有检测方法相比,所提方法对纹理距离相关海杂波背景下的雷达目标具有更高的检测概率。 展开更多
关键词 雷达目标检测 海杂波 对数正态纹理 距离相关性
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海杂波中的雷达目标检测技术综述 被引量：66
4
作者 何友 黄勇 +1 位作者 关键 陈小龙 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2014年第12期1-9,共9页
首先,总结了雷达对海上目标进行检测时面临的三个主要难点;然后,重点讨论了几种典型的具有较大发展潜力的海上目标雷达检测技术;并在上述分析的基础上总结了雷达对海上目标检测技术的发展趋势,即,雷达对海上目标的检测技术逐渐从单维度... 首先,总结了雷达对海上目标进行检测时面临的三个主要难点;然后,重点讨论了几种典型的具有较大发展潜力的海上目标雷达检测技术;并在上述分析的基础上总结了雷达对海上目标检测技术的发展趋势,即,雷达对海上目标的检测技术逐渐从单维度信息利用、单手段处理向空、时、频、波形和极化等多维度信息综合利用,多视角、多波段、多脉冲、多层面、多波形、相参和非相参等多手段处理改善信杂噪比的方向发展。 展开更多
关键词 海杂波 雷达目标检测 信杂噪比 多维度信息 多手段处理
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信噪比加权空间分集雷达目标检测算法 被引量：14
5
作者 周生华 刘宏伟 +1 位作者 刘保昌 尹奎英 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期82-88,共7页
对于空间分集雷达,各雷达站与目标的距离不同会引起信噪比的不同,从而降低传统的非相干积累检测器的检测性能.基于尼曼-皮尔逊准则,提出一种对各站接收信号进行基于信噪比加权的信号融合检测器.在已知各站回波信噪比的条件下,它可以达... 对于空间分集雷达,各雷达站与目标的距离不同会引起信噪比的不同,从而降低传统的非相干积累检测器的检测性能.基于尼曼-皮尔逊准则,提出一种对各站接收信号进行基于信噪比加权的信号融合检测器.在已知各站回波信噪比的条件下,它可以达到检测性能的上界.数值试验表明,该检测器的检测性能较传统的非相干积累检测器有明显改善,特别在信噪比较低时. 展开更多
关键词 雷达目标检测 空间分集雷达 信号融合检测 信噪比加权检测
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非高斯相关杂波背景下雷达目标检测方法研究 被引量：6
6
作者 郑作虎 王首勇 +1 位作者 杜鹏飞 朱晓波 《信号处理》 CSCD 北大核心 2013年第8期925-932,共8页
在非高斯相关杂波背景下,基于MTD(Moving Target Detection)的雷达目标检测性能严重下降。针对该问题,根据Alpha稳定分布杂波模型、分数低阶统计量理论,以输出信杂比最大为准则,提出了一种适用于非高斯相关杂波背景的雷达目标检测方法... 在非高斯相关杂波背景下,基于MTD(Moving Target Detection)的雷达目标检测性能严重下降。针对该问题,根据Alpha稳定分布杂波模型、分数低阶统计量理论,以输出信杂比最大为准则,提出了一种适用于非高斯相关杂波背景的雷达目标检测方法。该方法通过分解信号分数低阶协方差矩阵,计算等效杂波分数低阶协方差矩阵特征向量,得到最佳滤波器系数。通过仿真和实测数据,对所提出方法的检测性能进行了验证,并且与基于MTD的检测方法进行了比较,结果表明,在非高斯相关杂波背景下,所提方法的检测性能明显优于传统的MTD。 展开更多
关键词 雷达目标检测 非高斯相关杂波 本征滤波 ALPHA稳定分布 分数低阶统计量
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基于分数低阶本征滤波的雷达目标检测方法 被引量：3
7
作者 朱晓波 王首勇 冯讯 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期165-171,共7页
在非高斯相关杂波背景下,通常杂波分布的概率密度函数结构复杂甚至无闭式表达,难以建立统计检测模型。针对此问题,以α稳定分布为背景,基于分数低阶统计量和最佳滤波器理论,以滤波器输出分数低阶信杂比最大为准则,给出了一种分数低阶本... 在非高斯相关杂波背景下,通常杂波分布的概率密度函数结构复杂甚至无闭式表达,难以建立统计检测模型。针对此问题,以α稳定分布为背景,基于分数低阶统计量和最佳滤波器理论,以滤波器输出分数低阶信杂比最大为准则,给出了一种分数低阶本征滤波(FLOEF)模型。该模型利用杂波的分数低阶协方差矩阵对非高斯相关杂波进行白化,可显著改善信杂比,实现非高斯相关杂波背景下雷达目标的有效检测。通过仿真和实测数据给出了FLOEF在不同条件下的检测性能,并同传统基于二阶统计量的本征滤波进行了比较,结果验证了FLOEF的优越性。 展开更多
关键词 雷达目标检测 本征滤波 分数低阶统计量 非高斯相关杂波 Α稳定分布
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基于深度学习的雷达目标检测技术 被引量：6
8
作者 刘军伟 李川 +3 位作者 聂熠文 崔国龙 汪育苗 徐瑞昆 《雷达科学与技术》 北大核心 2020年第6期667-671,681,共6页
根据纽曼-皮尔逊准则,恒虚警方法(CFAR)在虚警率10-6、检测概率90%的条件下,可检测目标的信噪比需大于12.8 dB。由于可用于参考的环境单元有限且实际环境中杂波分布差异性大,特别是隐身、低慢小等目标的能量强度值很难达到检测门限的要... 根据纽曼-皮尔逊准则,恒虚警方法(CFAR)在虚警率10-6、检测概率90%的条件下,可检测目标的信噪比需大于12.8 dB。由于可用于参考的环境单元有限且实际环境中杂波分布差异性大,特别是隐身、低慢小等目标的能量强度值很难达到检测门限的要求。本文基于深度学习方法,利用含杂波/噪声/干扰的目标距离多普勒(RD)域图像与相应理想情况下的目标RD图作为网络训练数据集,网络中的生成模型向判决模型提供抑制处理后的RD图,根据判决模型反馈来调整杂波抑制处理参数。这一动态对抗博弈的过程最终优化所得的生成模型将有效学习环境中杂波/噪声/干扰的特性并将其过滤。通过杂波、噪声和干扰环境下的实验证明,本文方法可以在RD域有效抑制杂波,增强目标信息,具备在实际杂波抑制场景下的可行性。 展开更多
关键词 雷达目标检测 杂波抑制 深度学习 条件生成对抗网络
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分数阶傅里叶变换与雷达目标检测
9
作者 胡桂萍 白健 《舰船科学技术》 北大核心 2016年第6X期154-156,共3页
根据雷达目标检测的特点,阐述分数阶傅里叶变换的原理,针对雷达中的线性调频信号,详细描述了分数阶傅里叶变换和LMS自适应滤波相结合的检测步骤。最后对分数阶傅里叶变换算法进行不同步长和不同阶数的收敛性能仿真和分析。
关键词 分数阶傅里叶变换 雷达目标检测 线性调频
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虚拟极化在雷达目标检测的得益研究 被引量：4
10
作者 王福友 郝明 +2 位作者 郭汝江 桂佑林 郑帆 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2011年第8期29-32,38,共5页
为了定量研究虚拟极化在雷达目标检测的得益,在实测数据基础上分别基于参数估计法和搜索法计算极化状态,提出虚拟极化得益有别于极化分集的得益,给出了虚拟极化得益的评估方法。实验结果表明虚拟极化的得益最大为3 dB,虚拟极化的得益与... 为了定量研究虚拟极化在雷达目标检测的得益,在实测数据基础上分别基于参数估计法和搜索法计算极化状态,提出虚拟极化得益有别于极化分集的得益,给出了虚拟极化得益的评估方法。实验结果表明虚拟极化的得益最大为3 dB,虚拟极化的得益与接收双通道SNR的差值的大小成反比例关系:接收双通道的SNR差值为0 dB～6 dB时,虚拟极化得益为1 dB～3 dB;接收双通道SNR差值>6 dB时,虚拟极化得益<1 dB,此时虚拟极化合成没有意义。此外,从时间成本和效果上评估,优选参数估计法计算极化状态。从应用角度上分析,虚拟极化在小SNR目标检测具有潜力,而对于大SNR的目标检测可以增加探测距离。 展开更多
关键词 虚拟极化得益 雷达目标检测 参数估计法 搜索法 探测距离
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基于分形特征的高频雷达目标检测技术 被引量：1
11
作者 王福友 倪菁 桂佑林 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2011年第12期36-38,42,共4页
在现代化战争中,高频雷达起着越来越重要的作用,同时由于各种强杂波的干扰,对高频雷达目标(小目标)的检测需要寻找更好的算法。针对传统相干积累算法对高频雷达舰船目标检测的不足,文中提出了一种基于分形特征的高频雷达目标检测的新方... 在现代化战争中,高频雷达起着越来越重要的作用,同时由于各种强杂波的干扰,对高频雷达目标(小目标)的检测需要寻找更好的算法。针对传统相干积累算法对高频雷达舰船目标检测的不足,文中提出了一种基于分形特征的高频雷达目标检测的新方法,利用合维数法计算分形维数,给出了自适应检测门限。在实测数据基础上对分形算法进行验证,实验结果表明:分形算法可以有效地检测出飞机和舰船目标,而且算法运算时间较短,可以作为高频雷达目标检测的补充算法,提高目标检测精度。 展开更多
关键词 高频雷达 雷达目标检测 分形特征 合维数 自适应检测门限
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一种基于修正激活函数的CNN车载毫米波雷达目标检测方法 被引量：4
12
作者 王晨 王明江 陈嵩 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第1期116-127,共12页
为了提高车载毫米波雷达在复杂城市道路环境中目标检测的抗杂波与干扰能力,本文利用卷积神经网络(CNN)特征参数提取和目标分类特性,提出了一种改进的基于CNN的车载毫米波雷达目标检测方法。该方法首先将毫米波雷达回波信号距离-多普勒... 为了提高车载毫米波雷达在复杂城市道路环境中目标检测的抗杂波与干扰能力,本文利用卷积神经网络(CNN)特征参数提取和目标分类特性,提出了一种改进的基于CNN的车载毫米波雷达目标检测方法。该方法首先将毫米波雷达回波信号距离-多普勒二维数据运用滑窗进行分割,并采用CNN网络模型处理分割后的二维矩阵,训练二维CNN网络模型及其参数,使其具有提取回波特征并基于特征参数模型进行目标分类的能力,从而实现目标检测功能。通过对卷积神经网络模型结构进行优化,增加批量归一化层,优化Dropout层使得低权重特征失活,自适应地删减部分神经元节点修正该层非线性激活函数,进一步降低了CNN模型目标检测的虚警概率。实验结果表明,在相同虚警概率条件下,CNN网络检测方法目标发现概率优于传统的单元平均恒虚警检测方法,并且在低信噪比的条件下仍然能够保持较高的发现概率;在同等发现概率水平下,修正后CNN网络检测方法的虚警概率较修正前可提高约1个数量级。 展开更多
关键词 雷达目标检测 深度学习 卷积神经网络(CNN) 低虚警率 优化Dropout层
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基于连续信任函数理论的鲁棒雷达目标检测方法 被引量：1
13
作者 杨威 刘永祥 +1 位作者 付耀文 黎湘 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期2463-2469,共7页
目标检测是雷达的基本功能,其鲁棒性直接决定了雷达应用的成败。针对瑞利目标检测问题,充分利用连续信任函数理论在不确定性信息表征和推理方面的优势,提出一种鲁棒雷达目标检测方法,在决策空间中可对先验模型噪声、真实目标和外来干扰... 目标检测是雷达的基本功能,其鲁棒性直接决定了雷达应用的成败。针对瑞利目标检测问题,充分利用连续信任函数理论在不确定性信息表征和推理方面的优势,提出一种鲁棒雷达目标检测方法,在决策空间中可对先验模型噪声、真实目标和外来干扰的信任进行精准量化。鉴于该检测方法不存在解析解的问题,通过随机变量的变换,将任意瑞利目标幅度起伏模型转化为标准瑞利模型,再利用查表方式实现信任函数的数值计算,最后完成检测决策或用于后续融合推理。瑞利目标检测实验验证了所提方法的鲁棒性。 展开更多
关键词 雷达目标检测 瑞利目标幅度起伏模型 连续信任函数理论
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卷积神经网络应用于雷达目标检测 被引量：8
14
作者 赵晨帆 王萍 +2 位作者 邢冠培 叶舟 王锦 《导弹与航天运载技术》 CSCD 北大核心 2020年第6期84-90,共7页
为了提高脉冲多普勒雷达在城市、郊区等复杂环境下,对低慢小飞行器进行目标检测的能力,利用卷积神经网络在特征提取和分类方面的优势,提出了一种基于卷积神经网络的目标检测方法。通过仿真白噪声和瑞利分布、韦布尔分布和K分布等杂波环... 为了提高脉冲多普勒雷达在城市、郊区等复杂环境下,对低慢小飞行器进行目标检测的能力,利用卷积神经网络在特征提取和分类方面的优势,提出了一种基于卷积神经网络的目标检测方法。通过仿真白噪声和瑞利分布、韦布尔分布和K分布等杂波环境中的脉冲多普勒雷达回波信号,对比相同条件下CFAR检测器和CNN的检测结果,发现卷积神经网络比恒警虚检测器拥有更优的检测性能,检测概率至少提高0.01。 展开更多
关键词 雷达目标检测 卷积神经网络 瑞利分布 韦布尔分布 K分布
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雷达海上目标检测技术研究进展
15
作者 何友 黄勇 +1 位作者 关键 刘宁波 《信号处理》 北大核心 2025年第6期969-992,共24页
本文系统综述了雷达海上目标检测技术的研究进展,重点围绕“信杂噪比改善”与“检测统计量形成”两个关键环节的联合处理与级联处理展开讨论。在联合处理方面,围绕不同的目标模型、杂波模型、检验准则以及不同的参数估计和训练样本筛选... 本文系统综述了雷达海上目标检测技术的研究进展,重点围绕“信杂噪比改善”与“检测统计量形成”两个关键环节的联合处理与级联处理展开讨论。在联合处理方面,围绕不同的目标模型、杂波模型、检验准则以及不同的参数估计和训练样本筛选方法这几个方面的各种组合,讨论了能量域自适应恒虚警检测技术,并从工程应用的角度指出,该方向还可以从复杂情况下的检测统计量构造、训练样本量不足情况下的杂波协方差矩阵估计以及提高数据的信息利用率三个方面进行深入研究。在级联处理方面,重点讨论了雷达目标特征检测技术,提出了研究雷达目标特征检测方法的总体思路,详细阐述了其所包含的“特征提取、特征分析、特征再表达、特征选择与检测统计量形成、求解检测门限或判决空间”五个步骤。同时,对基于信息几何的检测统计量形成问题进行了描述,并列举了几种主要的基于信息几何的矩阵恒虚警(Constant False Alarm Rate,CFAR)检测器。最后,从模型驱动与数据驱动相结合的角度出发,提出了“观测条件的智能辨识+基于模型的海上目标检测算法选择”、“智能处理替换传统雷达信号处理环节”、“端到端的智能一体化处理”三个基于深度学习的雷达目标检测处理框架。文中还针对雷达海上目标检测技术面临的瓶颈问题,给出了一些建议、解决方案和实践结果。 展开更多
关键词 雷达目标检测 海上目标 自适应恒虚警 特征检测 信息几何 深度学习
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基于改进YOLOv8的凝视雷达小目标检测算法 被引量：1
16
作者 周昶雯 宋强 张月 《信号处理》 北大核心 2025年第5期853-866,共14页
小目标检测在低空飞行器管理、环境监测、边境安防等场景中发挥着至关重要的作用,是保障低空空间安全和推动低空经济发展的关键技术之一。现有的雷达目标检测算法在处理“低慢小”目标时,往往受到目标尺寸、信噪比(Signal-to-Noise Rati... 小目标检测在低空飞行器管理、环境监测、边境安防等场景中发挥着至关重要的作用,是保障低空空间安全和推动低空经济发展的关键技术之一。现有的雷达目标检测算法在处理“低慢小”目标时,往往受到目标尺寸、信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)以及背景杂波等因素的限制,导致检测效果不佳。针对上述问题,本文提出将雷达距离-多普勒(Range-Doppler,RD)平面图输入改进后的YOLOv8模型,并结合实际雷达数据进行验证,实现了小目标检测性能的提升。本文利用全息凝视雷达采集了实测数据并进行数据标注和数据集制备。在模型设计方面,本文引入了高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)机制。ECA机制通过使用一维卷积代替传统的全连接层,在不增加额外参数量的前提下,有效地捕获了通道间的依赖关系。这种改进能够增强网络在不同通道上的特征选择能力,从而能够对小目标进行准确检测。同时,本文在模型中增加了小目标检测层,该检测层通过调整特征图的分辨率,使得模型能够对更小的目标进行特征提取和识别,从而弥补了常规检测网络对小目标处理能力不足的问题。此外,本文在实验部分选取了多种模型进行对比。实验结果表明,本文提出的改进模型在多个评价指标上均优于其他模型。与基准YOLOv8n相比,改进模型的精度提升了2.3%,mAP@0.5提升了1.9%,mAP@0.5-0.95提升了3.5%。总体来看,本文提出的模型在精度、召回率及mAP@0.5等指标上均表现出最佳的检测效果,验证了所提方法在雷达小目标检测中的有效性。 展开更多
关键词 全息凝视雷达 雷达小目标检测 YOLOv8 ECA注意力机制 小目标检测层
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基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法 被引量：2
17
作者 王威 杨勇 韩静雯 《雷达科学与技术》 北大核心 2024年第1期57-62,共6页
针对海杂波背景下雷达弱小目标检测问题,提出了一种基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法。该方法利用多极化通道回波数据计算极化相干矩阵的最大特征值,然后将待检测单元的最大特征值与参考单元最大特征值、最小特征值、算数平均... 针对海杂波背景下雷达弱小目标检测问题,提出了一种基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法。该方法利用多极化通道回波数据计算极化相干矩阵的最大特征值,然后将待检测单元的最大特征值与参考单元最大特征值、最小特征值、算数平均值和几何平均值的算数平均之比分别作为检验统计量实现检验判决。仿真和实测数据处理结果表明:基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法较基于特征值的检测方法性能提高2 dB,较极化检测最优滤波器性能提高1.5 dB,较功率最大综合检测方法、SPAN检测方法性能提高5 dB,极化联合最大特征值-几何平均方法综合检测效果最好。 展开更多
关键词 雷达目标检测 极化相干矩阵 协方差矩阵 特征值
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雷达信号与遥感地图融合的深度学习低慢小目标检测算法 被引量：3
18
作者 高梅国 林升泰 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第1期82-93,共12页
雷达复杂环境低慢小目标检测是一项具有挑战性的任务,而利用深度学习以及数据特征融合等方法是解决这一难题的有效手段。本文在雷达地图融合检测网络(Radar Map fusion Detection Network,RMDN)的基础上进行了优化,主要优化方向为将雷... 雷达复杂环境低慢小目标检测是一项具有挑战性的任务,而利用深度学习以及数据特征融合等方法是解决这一难题的有效手段。本文在雷达地图融合检测网络(Radar Map fusion Detection Network,RMDN)的基础上进行了优化,主要优化方向为将雷达与地图信息在检测过程中进行重要性程度区分,具体优化内容为减少地图特征提取模块的网络深度,加入通道注意力机制,让神经网络自主学习雷达信息与地图信息特征的权重,使神经网能够更好地利用地图信息对雷达目标进行辅助检测。在此优化基础上,本文重新设计出了雷达地图融合检测网络RMDN-V2。算法的主要思想为利用卫星遥感地图来提供背景环境信息,作为雷达信号检测的辅助,通过将目标背景中的特征信息融入检测决策中,提高目标检测的准确性和鲁棒性,减少对强杂波和移动物体的干扰敏感性,改善目标检测算法在复杂环境下的表现。最后的无人机雷达实测数据实验结果表明,本文所做的针对性优化是有效的,RMDN-V2的检测性能优于原始的RMDN,同时本文算法检测性能远超传统的雷达检测算法,同时也优于目前主流的一些深度学习雷达目标检测算法。本文为解决当下低慢小目标检测的难题提出了新的算法。 展开更多
关键词 雷达目标检测 深度学习 雷达信号和遥感地图融合 低慢小目标检测
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基于雷达图像的水面无人艇目标检测技术 被引量：16
19
作者 庄佳园 徐玉如 +2 位作者 万磊 廖煜雷 孙寒冰 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期129-135,共7页
针对水面无人艇雷达目标探测问题,进行了嵌入式雷达图像采集处理系统的研究.提出了嵌入式雷达图像采集处理系统的体系结构.在提取目标位置信息的基础上,选择目标的位置、面积、不变矩特征,完成目标在雷达图像序列中的匹配,实现目标跟踪... 针对水面无人艇雷达目标探测问题,进行了嵌入式雷达图像采集处理系统的研究.提出了嵌入式雷达图像采集处理系统的体系结构.在提取目标位置信息的基础上,选择目标的位置、面积、不变矩特征,完成目标在雷达图像序列中的匹配,实现目标跟踪.针对雷达图像序列中偶有目标丢失的问题,利用卡尔曼滤波预测目标位置信息,帮助建立完整的目标链.最后通过海试验证了所设计的嵌入式雷达图像采集处理系统的可行性,试验表明所提出的图像处理算法、目标的特征匹配和卡尔曼滤波预测算法可以有效的完成目标的检测和跟踪. 展开更多
关键词 水面无人艇 嵌入式系统 雷达目标检测 目标跟踪 卡尔曼滤波
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高分辨稀疏表示及其在雷达动目标检测中的应用 被引量：27
20
作者 陈小龙 关键 +1 位作者 何友 于晓涵 《雷达学报（中英文）》 CSCD 2017年第3期239-251,共13页
复杂背景下稳健高效的低可观测动目标检测始终是雷达信号处理领域的研究热点和难点,一方面,强杂波背景和目标复杂运动使得信号微弱,时频域难以区分;另一方面,相参积累算法复杂,长时间积累运算量较大,如何利用有限的雷达资源提高雷达探... 复杂背景下稳健高效的低可观测动目标检测始终是雷达信号处理领域的研究热点和难点,一方面,强杂波背景和目标复杂运动使得信号微弱,时频域难以区分;另一方面,相参积累算法复杂,长时间积累运算量较大,如何利用有限的雷达资源提高雷达探测性能成为亟需解决的问题。高分辨稀疏表示技术从信号稀疏性角度出发区分杂波和动目标,是传统变换域动目标检测技术的拓展,具有高时频分辨率、对噪声不敏感、稳健性高以及适于多分量信号分析的优势,有广阔应用前景。该文重点从应用角度进行归纳总结,系统回顾了雷达动目标检测的常规方法,然后对稀疏表示在雷达杂波特性分析、抑制、动目标检测、特征提取、时频分析等方面的应用进行了初步总结和归纳,对研究方向进行展望,最后结合实测数据和已有成果给出了部分处理结果。 展开更多
关键词 雷达目标检测 低可观测动目标 稀疏表示 时频分析 微多普勒 稀疏时频分布(STFD)
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