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基于快速时频图的海面无人机目标多特征检测

现代雷达 2024年第7期46卷 16-22页

作者：张甜许述文白晓惠水鹏朗西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室陕西西安710071

海面无人机(UAV)的检测属于海杂波背景下的小目标检测问题,多特征联合检测是解决此类问题的有效途径。针对已有的时频三特征检测方法在特征提取阶段计算复杂度过大、难以实现实时检测的问题,提出了一种基于快速时频图的海面无人机多特... 详细信息

海面无人机(UAV)的检测属于海杂波背景下的小目标检测问题,多特征联合检测是解决此类问题的有效途径。针对已有的时频三特征检测方法在特征提取阶段计算复杂度过大、难以实现实时检测的问题,提出了一种基于快速时频图的海面无人机多特征检测方法。首先,对雷达复回波数据进行分段快速傅里叶变换,将计算得到的多普勒幅度谱沿多普勒维对齐拼接从而构建快速时频图;其次,对快速时频图进行归一化,达到杂波抑制和增强目标回波的目的,并基于归一化的快速时频图提取三种时频特征;然后,利用快速凸包学习算法训练给定虚警概率下的检测判决区域;最后,通过实测UAV数据验证并分析了所提方法的有效性。

关键词：海杂波无人机检测快速时频图特征检测

Performance analysis of multi-channel order statistics detector for range-spread target

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Journal of Systems Engineering and Electronics 2012年第5期23卷 689-699页

作者： shuwen xu penglang shui national laboratory of radar signal processing Xidian UniversityXi'an 710071R R.China

The problem of two order statistics detection schemes for the detection of a spatially distributed target in white Gaussian noise are *** the number of strong scattering cells is known,we first show an optimal detector,which requires many processing *** structure of such optimal detector is ***,a simpler quasi-optimal detector is then *** quasi-optimal detector,called the strong scattering cells’ number dependent order statistics（SND-OS） detector,takes the form of an average of maximum strong scattering cells with a known *** the number of strong scattering cells is unknown in real situation,the multi-channel order statistics（MC-OS） detector is *** each channel,a various number of maximums scattered from target are ***,the false alarm probability analysis and thresholds sets for each channel are given,following the detection results presented by means of Monte Carlo simulation strategy based on simulated target model and three measured *** particular,the theoretical analysis and simulation results highlight that the MC-OS detector can efficiently detect range-spread targets in white Gaussian noise.

关键词： order statistics strong scattering cell multi-channel range-spread target

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复合高斯杂波下抑制失配信号的自适应检测器

雷达学报（中英文） 2019年第3期8卷 326-334页

作者：许述文石星宇水鹏朗西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071 西安电子科技大学信息感知技术协同创新中心西安710071

随着雷达分辨率的提高及擦地角的减小,海杂波幅度分布明显偏离瑞利分布,表现出很强的非高斯特性,复合高斯模型得到广泛应用。因此该文以复合高斯杂波为背景,研究当信号发生失配时的雷达目标检测问题。该文基于两步广义似然比(GLRT)检验... 详细信息

随着雷达分辨率的提高及擦地角的减小,海杂波幅度分布明显偏离瑞利分布,表现出很强的非高斯特性,复合高斯模型得到广泛应用。因此该文以复合高斯杂波为背景,研究当信号发生失配时的雷达目标检测问题。该文基于两步广义似然比(GLRT)检验,设计了复合高斯杂波下对失配信号具有选择性的自适应检测器。为了设计选择性检测器,在零假设下引入虚假干扰以修正原始二元假设,并假设该虚假干扰与实际目标信号在白化空间正交。该文提出的检测器对海杂波纹理分量及协方差矩阵恒虚警(CFAR)。最后利用仿真及实测海杂波数据,通过蒙特卡洛实验验证该检测器的有效性。实验表明,该文所提检测器有效提高了对失配信号的选择性,同时对距离扩展目标匹配信号的检测性能也有1~3 dB的提升。

关键词：复合高斯杂波信号失配恒虚警广义似然比选择性检测器

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海杂波背景下雷达目标贝叶斯检测算法

西安电子科技大学学报 2021年第2期48卷 15-26页

作者：许述文王喆祥水鹏朗西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室陕西西安710071

针对非高斯海杂波背景下参考单元数目较少时自适应检测器性能损失严重的问题,提出了两种基于协方差矩阵先验分布信息的自适应检测算法,将海杂波建模为复合高斯模型,纹理分量建模为一个服从广义逆高斯分布的随机变量。首先将散斑的协方... 详细信息

针对非高斯海杂波背景下参考单元数目较少时自适应检测器性能损失严重的问题,提出了两种基于协方差矩阵先验分布信息的自适应检测算法,将海杂波建模为复合高斯模型,纹理分量建模为一个服从广义逆高斯分布的随机变量。首先将散斑的协方差矩阵建模为一个服从复逆威沙特分布的随机矩阵,然后根据广义似然比准则设计了一种不依赖于参考单元数据的自适应检测器。由于在参考单元数目增多时,不依赖于辅助数据的检测器性能会差于传统的自适应检测器,所以根据最大后验检验准则,并使用参考单元数据又设计了一种依赖于参考单元数据和先验知识的自适应检测器。实验结果表明,在参考单元数目较少时,所提出的两种检测器具有较好的检测性能;在不同的参考单元数目下,所提出的依赖于参考单元数据和先验知识的自适应检测器都具有最优的检测性能。

关键词：广义逆高斯分布复逆威沙特分布复合高斯模型自适应检测

海杂波背景下雷达目标特征检测方法的现状与展望

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雷达学报（中英文） 2020年第4期9卷 684-714页

作者：许述文白晓惠郭子薰水鹏朗西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071

海杂波背景下的雷达目标检测对民用和军事都有着重要的意义。随着海面目标的小型化和隐身化,海面慢速、漂浮小目标已经成为了雷达警戒的重点对象。关于此类小目标的检测一直以来都是海杂波背景下目标检测中的难题。通常,漂浮小目标的雷... 详细信息

海杂波背景下的雷达目标检测对民用和军事都有着重要的意义。随着海面目标的小型化和隐身化,海面慢速、漂浮小目标已经成为了雷达警戒的重点对象。关于此类小目标的检测一直以来都是海杂波背景下目标检测中的难题。通常,漂浮小目标的雷达散射横截面积(RCS)微弱,并且运动速度慢,常常在时域和频域均存在"超杂波检测"的困难。传统目标检测方法对漂浮小目标的检测存在明显的性能瓶颈。对于海面漂浮小目标的检测,采用高多普勒和高距离分辨体制("双高"体制)是从雷达体制上解决这个问题的有效途径。在双高体制下,雷达接收的目标回波提供了更多的可用信息。然而,如何将这些更加精细化的信息转化为探测性能的提升,一直以来都是雷达届关注的难点,相关科研成果也一直在不断地推陈出新。近些年,在双高雷达体制下,学者们提出了多种基于特征的目标检测方法,作为对海智能检测的人工特征工程阶段,这些方法缓解了仅依靠能量信息较难检测小目标的困难局面,极大程度地改善了对漂浮小目标的检测性能。为了更好地让相关雷达从业者了解该领域这些年的发展和未来的趋势,该文首先总结了对海检测的难点和常用的目标检测方法,然后分析了特征检测的原理和通用框架以及国内外几种典型的基于特征的检测方法,最后对特征检测方法发展趋势进行了展望。

关键词：海杂波漂浮小目标雷达目标检测特征提取特征检测

海杂波中基于可控虚警K近邻的海面小目标检测

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雷达学报（中英文） 2020年第4期9卷 654-663页

作者：郭子薰水鹏朗白晓惠许述文李东宸西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071 中国船舶工业系统工程研究院北京100094

由于高分辨海杂波具有复杂的特性以及海面小目标具有多样性,没有精确的简单统计模型可以较好地描述海杂波和目标回波时间序列,这导致目标检测遇到了很多阻碍。为了区分海杂波和目标回波,分别提取它们的特征将检测问题转化为特征空间中... 详细信息

由于高分辨海杂波具有复杂的特性以及海面小目标具有多样性,没有精确的简单统计模型可以较好地描述海杂波和目标回波时间序列,这导致目标检测遇到了很多阻碍。为了区分海杂波和目标回波,分别提取它们的特征将检测问题转化为特征空间中的分类问题是一种有效的方法。基于特征的检测可以归结为在特征空间中的一种2元假设检验问题,但是其有两个问题需要解决:一是目标回波数据远少于杂波数据;二是虚警概率不可控。为了解决第1个问题,一种典型小目标的仿真回波产生器被用于产生充足的典型目标回波数据,以辅佐后续检测器的设计。K近邻(K-NN)是一种简单有效的分类方法,但是因为无法精确地控制虚警率而不能直接在目标检测中使用。该文提出一种基于改进K-NN的海面小目标检测方法,可以很好地实现可控虚警。经IPIX雷达数据集验证,所提出的方法在观测时间分别为0.512 s和1.024 s时获得了85.1%和89.2%的检测概率,相比现有的检测器获得了7%和5%的提升,具有良好的检测效果和稳定性。

关键词：高分辨海杂波海面小目标特征检测 K近邻可控虚警

逆伽马纹理复合高斯杂波参数的贝叶斯估计方法

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太赫兹科学与电子信息学报 2019年第4期17卷 583-588页

作者：许述文王乐曾威良水鹏朗西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室

复合高斯杂波(CGC)在拟合高分辨力、低掠射角海杂波中已得到广泛应用,带有逆伽马纹理的CGC的强度分布为广义帕累托(GP)分布。在实际雷达工作场景中,由于观测区域内海杂波的非平稳非均匀特性,导致独立同分布杂波样本的获取十分困难。提... 详细信息

复合高斯杂波(CGC)在拟合高分辨力、低掠射角海杂波中已得到广泛应用,带有逆伽马纹理的CGC的强度分布为广义帕累托(GP)分布。在实际雷达工作场景中,由于观测区域内海杂波的非平稳非均匀特性,导致独立同分布杂波样本的获取十分困难。提出一种广义帕累托分布参数的贝叶斯估计方法,通过在线更新数据的先验信息,获取小样本情形下GP分布参数。仿真实验证明,该方法能够在样本数量较小的情况下,对GP数据实现较为精确的参数估计。

关键词：海杂波帕累托分布参数估计贝叶斯