海杂波背景下慢速小目标探测技术研究

海杂波背景下小目标物检测的开题报告一、研究背景与意义随着人类社会不断发展，海洋经济在各国经济中的比重也越来越大。

因此，海洋资源和海洋环境的监测日益成为了国家战略性发展的重要组成部分。

在海洋环境监测中，小目标物的检测是一个非常重要的任务。

小目标物包括海洋生物、沉积物、浮游生物等，它们对于海洋生态系统的研究以及海洋环境的管理具有重要意义。

然而，如何对海洋环境中的小目标物进行准确地检测一直是一个需要解决的难题。

目前，常用的方法主要是通过人工巡查、卫星遥感等方式获取数据。

但是，受到人力、物力、时间等限制，这种方法的效率和精度都比较低，而且也存在不能达到连续、准确监测的缺陷。

因此，基于计算机视觉和深度学习技术，研发一种高效、准确的海洋小目标物检测方法具有重要的现实意义和发展前景。

二、研究内容与方案1.研究内容本项目旨在设计一种基于深度学习技术的海洋小目标物检测算法，实现对海洋生物、沉积物、浮游生物等小目标物的自动检测。

具体的研究内容包括：(1) 设计合适的数据采集方案，获取海洋环境下的数据集。

(2) 选择合适的深度学习算法，对数据集进行训练和测试。

(3) 对算法进行优化，提高小目标物检测的准确率和精度。

(4) 设计软件系统，将算法应用于实际海洋监测中，实现自动检测。

2.研究方案(1) 数据采集方案：通过多种方式获取海洋环境下的数据集，包括高分辨率卫星图像、水下机器人拍摄的视频、浮标监测的数据等，尽可能地覆盖不同海洋环境和目标物。

(2) 深度学习算法：采用YOLOv5、Faster R-CNN等深度学习算法，训练模型。

在训练中，应该针对不同目标物的特点，尽量提高模型的准确度。

(3) 算法优化：在训练过程中，根据模型的性能和预测结果，对算法进行不断调整和优化，包括改变网络结构、调整超参数等。

(4) 软件系统设计：设计一款可视化的软件系统，将算法应用于实际海洋监测中。

软件系统应该具备易懂、直观的界面，让用户能够方便地进行操作和监测。

一种抗海杂波的低速目标测量技术研究摘要海洋测量是目前海洋工程中不可缺少的部分。

在实际测量过程中，由于海杂波的干扰，会严重影响测量精度。

为解决这一问题，本文提出了一种抗海杂波的低速目标测量技术，该技术可有效降低海杂波对测量结果的影响，并提高测量精度。

关键词：海洋测量，海杂波，低速目标，测量精度AbstractOcean measurement is an indispensable part of ocean engineering. In the actual measurement process, the interference of sea clutter will seriously affect the measurement accuracy. In order to solve this problem, this paper proposes an anti-sea clutter low-speed targetmeasurement technology, which can effectively reduce the impact of sea clutter on the measurement results and improve the measurement accuracy.Keywords: ocean measurement, sea clutter, low-speed target, measurement accuracy1.引言海洋测量是海洋工程中一项极为重要的研究领域。

在实际测量过程中，海杂波是引起测量误差的关键因素之一。

由于海洋表面的波动，海杂波会产生很多回波信号，严重影响低速目标的测量精度。

因此，如何有效地抗击海杂波，提高测量精度，一直是海洋工程研究的重点和难点。

2.海杂波对测量的影响海杂波是由于海洋表面波动引起的杂波，建立在雷达系统的最前端，它会对雷达回波信号造成极大的干扰，导致测量精度下降。

Vol. 37 Na. 2Feb. 2021第37卷第2期2021年2月信号处理Journal of Signal Processing文章编号：1003-0530(2021)02-0304-13基于自适应可调Q 因子小波变换的 海杂波背景下的目标检测技术冯云宗竹林李思琦(电子科技大学电子科学技术研究院，四川成都611731)摘要：本文针对海杂波背景下的慢速微弱目标的检测问题，根据海杂波和目标的振荡特性差异，提出了一种基于自适应可调Q 因子小波变换(Adaptive Tunable Q-factor Wavelet Transform , ANQWT )的海杂波背景下的目标检测算法。

通过迭代计算、搜索出最能匹配海杂波和目标振荡特性的可调Q 小波变换(TQWT )三元参数组合(Q , ： J),运用形态分量分析法#Morphologcal Component Analysis , MCA )对海面回波信号进行分析，得到目标的最优稀疏表示；再根据目标分量各小波子带占总能量的比重，选取合适的门限确定重构小波系数集进行重构，得到目标的重构信号，从 而实现目标和海杂波的有效分离。

最后在IPIX 实测数据集上添加慢速微弱运动目标进行算法验证，结果表明本文提出 的算法可以有效检测出落入海杂波多普勒通道中的慢速微弱目标，且不需要任何目标和杂波的先验信息。

关键词：海杂波；目标检测；自适应；可调Q 小波变换；AIA 数据集中图分类号：TN959 文献标识码：A DOI ： 10. 16798/j. issn. 1003-0530.2021.02.016引用格式：冯云，宗竹林，李思琦.基于自适应可调Q 因子小波变换的海杂波背景下的目标检测技术[J].信号处 理，2021，37(2) : 304-316. DOA 10. 16798/j. issn. 1003-0530.2021.02.016.Reference format : FENG Yun ，ZONG Zhulin ，LI Siqi. Based on Adaptive Tunable Q-factcr Wavelet Transform TaryetDetection Technology under Sea Clutter Background [ J ]. Journal of Signal Processing ，2021，37(2) : 304-316. DOI : 10.16798 j . o s n. 1003-0530. 2021. 02. 016.Baser on Adaptive Tunable Q-factor Wavelet Transform TargetDetection TecCnology under Sea Clutter BackgroundFENG Yun ZONG Zhulin LI Siqi( Reseaech InsioiuieooEeecieonocScoenceand Technoeogy ， UnoeeesoiyooEeecieonocScoenceandTechnoeogyooChona ， Chengdu ， Sochuan 611731 ， Chona )Abstract : In this paper ，for the detection of slow and weak taryets submersed in the sea clutter ，by utilizing the dOerencebeiween iheosco a ioon chaeacieeosiocsooiheseaceu i eeand ihemoeongiaegeis ， aseowand weak iaegeideiecioon aegoeoihmonihebackgeound ooseaceu i eebased on iheadapioeeiunabeeQ-oacioewaeeeeiieansooem ospeoposed.Theough oieeaioeecaecueaioon and seaechongooeiheopiomaeieenaeypaeameieecombonaioon ihaibesimaichesiheseaceu i eeand iaegeiosco a ioonchaeacieeosiocs ， ihemoephoeogocaecomponenianaeysosmeihod osused ioanaeyzeiheseasueoaceechosognaeioobiaon iheopiomaespaeseeepeeseniaioon ooiheiaegei ； ihen accoedongioihepeopoeioon ooeach waeeeeisub-band on iheioiaeeneegyooiheiaegeicomponeni ， an appeopeoaieiheeshoed osseeecied iodeieemoneiheeeconsieucioon waeeeeicoe o ocoenisei ， and ihusiheiaegeisognaecan bee o ecioeeeysepaeaied oeom iheseaceu i ee.Fona e y ， somueaioon expeeomeniswoih measueed daiaoeomIPIXaeeca e oed ouiioeeeooyihee o ecioeene s ooihepeoposed meihod.Resueisshowihaiiheaegoeoihm peoposed on ihospapeecan收稿日期：2020-07-22"修回日期：2020-10-18基金项目：国家自然科学基金(61601099)第2期冯云等：基于自适应可调Q因子小波变换的海杂波背景下的目标检测技术305e e cioeeeydeieciiheseowand weak iaegeiea e ongonioiheseaceu i e eDoppeeechanneewoihouianypeooeoneoemaioon oeiaegeisand ceu i e e.Key words:sex clutter；target detection；adaptive；tunable Q-factor wavelet transform；IPIX data set1引言海杂波是指雷达接收到的海表面的后向散射回波,它受多种因素的影响，如海洋环境参数(风速、风向、涌浪、洋流等)和雷达设备参数(擦地角、波长、极化方式等这些因素的共同作用导致海杂波的物理机制极其复杂,现有的研究虽然对海杂波的特性有了比较深入的认识，但是仍然存在盲区;并且已有的海杂波模型也存在局限，不能很好的描述各种情况下海杂波的特性。

海面慢速弱小目标雷达探测技术研究朱文涛【摘要】海面慢速弱小目标的探测越来越受到世界各国的广泛重视.雷达探测作为一种远距离、全天时、全天候的探测手段,是实现海面慢速弱小目标探测的一种比较理想的手段,然而海面慢速弱小目标探测一直是雷达探测的一个世界性难题.针对该问题,本文结合目标特性、海杂波特性和实际应用,提出了一种海面慢速弱小目标探测的解决方案.首先,梳理了海面慢速弱小目标的目标特性、雷达探测挑战、国内外技术思路;其次,梳理了慢速弱小目标雷达探测需要解决的关键点;在此基础上,提出了一种满足海面低慢小目标探测的系统架构.【期刊名称】《科技视界》【年(卷),期】2018(000)022【总页数】4页(P64-67)【关键词】海面;慢速弱小目标;雷达探测;关键点;系统架构【作者】朱文涛【作者单位】中国电子科技集团公司第二十研究所,陕西西安 710068【正文语种】中文【中图分类】TP1810 前言海面慢速弱小目标是指速度慢、雷达截面积小、声光电特性不明显的目标，这些目标主要包括海面小型船艇、小型渔船、海面漂浮物以及某些特定任务的军事设备。

上述目标由于较易躲过各种侦察手段的监视，故常被用来进行隐蔽侦察、偷渡、贩毒、抢劫、恐怖袭击以及军事打击等任务，而且任务效果是非常明显的，同时造成的损失也是比较严重的。

2008年，恐怖分子乘着一艘小艇对印度孟买进行了恐怖袭击，造成了 195人死亡的严重后果；近年来，索马里海盗利用小艇多次成功劫持了国际航道的商船，造成人员伤亡和严重的经济损失。

随着中国“海上丝绸之路”的不断推进，运行在国际航道的商船将更加频繁，对应的海面慢速弱小目标的探测需求就显得越来越迫切。

因此，海面慢速弱小目标的远距离预警可以为海岸防御或海面舰船争取充分的准备和应对时间，而雷达作为一种远距离、全天时、全天候的探测手段，是实现海面低慢小目标探测的一种比较理想的手段。

国内外针对海面慢速弱小目标雷达探测已经开展了大量的工作，并取得了一定的成果。

海杂波环境下的弱小目标检测方法研究海洋中存在着许多弱小目标，如小型舰船、潜艇、无人机等，它们在海杂波环境下的检测面临着巨大的挑战。

而海洋作为一个复杂的、充满动态波浪和浓密水汽的大气介质，对弱小目标的探测能力提出了更高的要求。

因此，如何有效地在海杂波环境下进行弱小目标的检测成为一个热门的研究方向。

海杂波环境下的弱小目标检测方法可以分为传统方法和深度学习方法两类。

传统方法主要使用基于形状、纹理和颜色等特征的目标检测算法，如Haar特征、HOG特征和SIFT特征等。

这些方法通常需要手动提取特征，对海杂波环境下的目标检测能力有一定的限制。

此外，传统方法对背景干扰的抵抗能力较弱，容易导致误检和漏检。

相比之下，深度学习方法凭借其出色的特征学习和表示能力，在海杂波环境下的弱小目标检测中取得了较好的效果。

卷积神经网络（CNN）作为深度学习的代表方法，在目标检测领域取得了巨大的成功。

目前，基于CNN的弱小目标检测方法主要有两种：基于单尺度的方法和基于多尺度的方法。

基于单尺度的方法主要是通过设计适应于海杂波环境的卷积神经网络结构来进行目标检测。

这种方法一般可以分为两个阶段：候选区域生成和目标检测。

候选区域生成阶段通常使用滑动窗口或选择性搜索等方法提取可能包含目标的候选区域。

目标检测阶段则根据候选区域的特征进行分类和定位。

然而，这种方法常常容易产生较多的误检和漏检，因为单一尺度的检测难以适应复杂的海杂波环境。

为了解决单尺度方法的限制，基于多尺度的方法被提出。

这种方法通过引入多尺度的输入图像或设计具有不同尺度感受野的卷积层来进行目标检测。

多尺度输入图像可以提供更全局的信息，并能够更好地适应不同尺寸的目标。

而具有不同尺度感受野的卷积层则可以对不同大小目标的特征进行提取。

因此，基于多尺度的方法在海杂波环境下的弱小目标检测中具有更好的鲁棒性和性能。

除了传统方法和深度学习方法，还有一些其他的技术也可以用于海杂波环境下的弱小目标检测。

海杂波中小目标的特征检测方法海杂波中小目标的特征检测方法随着海洋开发和利用的不断深入，对海洋资源的需求逐渐增加。

其中海洋领域的目标检测技术一直是研究的热点之一。

在海洋环境中，众多的海杂波干扰使得目标检测变得复杂而困难。

而针对海杂波中的小目标特征检测方法是目前的研究重点。

1. 引言海洋是一个充满未知的广阔世界，其中包含了人们瞻仰和探索的无尽奥秘。

然而，海洋环境的复杂性和变化性使得海洋开发和利用过程面临着巨大挑战。

为了更好地利用和保护海洋资源，科研人员对海洋环境中的目标进行了深入研究，其中海杂波中的小目标特征检测成为了关注的焦点。

2. 海杂波中小目标的挑战海洋环境中有很多干扰源，如波浪、水流、浮游生物等，这些干扰源是海杂波的主要成分。

海杂波的存在给小目标的特征检测带来了很大的挑战，因为海杂波会掩盖目标的特征，使其难以辨认。

此外，海洋环境中的光照条件和水质也会对检测结果产生影响，增加了检测的难度。

3. 小目标的特征提取方法为了克服海杂波的干扰，研究人员提出了一系列的特征提取方法。

常用的特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。

其中，颜色特征是最常见的特征之一。

海洋环境中的小目标通常具有与周围背景有明显差异的颜色，通过提取这种颜色差异可以实现目标的检测。

在提取颜色特征时，可以使用颜色直方图、颜色矩、颜色梯度等方法。

纹理特征是指目标的纹理信息，可以通过计算纹理统计特征、纹理能量特征等方法实现。

形状特征可以通过边缘检测、轮廓提取等方法获得，然后通过形状描述符进行特征提取。

4. 小目标的特征匹配方法在特征提取之后，需要对提取到的特征进行匹配，从而实现目标的准确检测。

特征匹配方法通常包括相似度度量和匹配算法。

其中，相似度度量可以通过计算特征向量之间的距离或相似度来描述。

常用的相似度度量方法有欧氏距离、余弦相似度等。

匹配算法可以根据具体的情况选择，如K近邻算法、支持向量机算法等。

5. 小目标的检测结果评价方法为了评价特征检测方法的性能，需要对检测结果进行评价。