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题名基于模态分解的地基雷达慢速弱目标检测方法
被引量：1
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作者
任晓昱
林瑞奇
邓云开
田卫明
胡程
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机构
北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究院
嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室
北京理工大学重庆创新中心
北京理工大学前沿科技研究院
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出处
《系统工程与电子技术》
北大核心
2025年第1期70-80,共11页
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基金
国家自然科学基金(U2133217,62101036)资助课题。
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文摘
在复杂地物场景中使用地基雷达探测地面动目标时,慢速弱目标与地杂波的频谱通常难以区分,传统的目标检测手段性能受限。针对此问题,提出一种基于模态分解的地基雷达慢速弱目标检测方法。首先设置较低的门限进行单元平均-恒虚警率(cell average-constant false alarm rate,CA-CFAR)检测,初步筛选目标;接着对慢时间信号进行复经验模态分解(complex empirical mode decomposition,CEMD),分离地杂波和动目标;最后利用地杂波和动目标多普勒频谱的对称性差异检测目标。将该检测方法分别与CA-CFAR和正交投影-奇异值分解-恒虚警率(orthogonal projection-singular value decomposition-constant false alarm rate,OP-SVD-CFAR)检测的性能进行比较,并通过仿真数据和两组不同目标的实测数据进行验证。结果表明,所提方法能够提升目标的信杂噪比;在检测概率相同的条件下,其虚警率比CA-CFAR显著降低;在检测概率相同且较高的情况下,所提方法比OP-SVD-CFAR的虚警率也更低,证明了所提方法的有效性。
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关键词
地基雷达
慢速弱目标检测
模态分解
过门限处理
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Keywords
ground-based radar
slow weak target detection
mode decomposition
over threshold processing
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分类号
TN911.23
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于GMM的GB-InSAR图像PS点选择方法
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作者
田卫明
王龙跃
高嵩
邓云开
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机构
北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究院
北京理工大学重庆创新中心
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出处
《电子学报》
北大核心
2025年第4期1153-1163,共11页
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基金
国家重点研发计划(No.2021YFC3001903)。
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文摘
永久散射体(Permanent Scatterer,PS)点选择是地基干涉合成孔径雷达(Ground-Based Interferometric Synthetic Aperture Radar,GB-InSAR)处理中的关键步骤.现有的PS点选择方法依赖于幅相稳定性或像元之间的高相干性筛选PS点,其中幅相稳定性对相位波动敏感,在一些情况下不能很好地表征PS点的相位误差,而基于高相干性的方法基于局部窗口,容易造成误检.针对上述问题,本文分析了GB-InSAR图像中PS点与非PS点的干涉相位在分布特征上的差异,并基于此提出了一种基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的PS点选择方法.首先在保证质量的前提下,选择足够数量的PS点作为先验参考信息,然后使用GMM拟合参考PS点干涉相位的概率分布,最后依靠全图像元的干涉相位序列与GMM的匹配程度区分PS点与非PS点.实测数据表明,与基于幅相稳定性的传统方法相比,在获得的PS点数量接近的情况下,本文方法获取的PS点的相关性更强,干涉相位序列聚合程度更高,且残差点数量更少.
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关键词
永久散射体(PS)
地基干涉合成孔径雷达(GB-InSAR)
高斯混合模型(GMM)
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Keywords
permanent scatterer(PS)
ground-based interferometric synthetic aperture radar(GB-InSAR)
Gaussian mixture model(GMM)
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分类号
TN959.71
[电子电信—信号与信息处理]
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