基于FastICA的雷达弱目标检测前跟踪方法研究

一种雷达视频弱小目标检测前跟踪方法
黄琼丹
【期刊名称】《科技信息》
【年(卷),期】2009(000)012
【摘要】基于雷达视频的弱小目标捡测与跟踪在国防和民用领域具有重要的应用价值.本文利用弱小目标的运动信息,用渐消递归最小二乘法对背景进行建模,由当前帧图像与预测背景的差分来检测运动弱小目标.分析了渐消递归最小二乘法的检测前跟踪特性,提出了渐消递归最小二乘法和数学形态学相结合的方法,在检测到运动目标的同时能快速地获得目标航迹,避免了恒虚警率带来的信噪比损失.由于该方法运算步骤简单,有较快的检测速度和较高的稳定性,广泛适用于工程领域.
【总页数】2页(P431-432)
【作者】黄琼丹
【作者单位】西安邮电学院电子与信息工程系
【正文语种】中文
【中图分类】G64
【相关文献】
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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910604318.3(22)申请日 2019.07.05(71)申请人 上海大学地址 200444 上海市宝山区上大路99号(72)发明人 杨毅　张志萌　罗均　谢少荣　彭艳　蒲华燕　(74)专利代理机构 郑州翊博专利代理事务所(普通合伙) 41155代理人 付红莉　周玉青(51)Int.Cl.G01S 7/48(2006.01)G01S 17/58(2006.01)G01S 17/66(2006.01)G06K 9/62(2006.01)G06T 7/136(2017.01)G06T 7/277(2017.01)(54)发明名称一种基于激光雷达的水面目标检测与跟踪方法(57)摘要本发明涉及环境感知领域，具体涉及一种基于激光雷达的水面目标检测与跟踪方法，步骤如下：（1）通过激光雷达获取第t帧海面环境的点云数据；（2）对点云数据进行滤波处理；（3）对滤波后的点云数据进行分割，得到点云簇；（4）对点云簇进行聚类，形成目标，对目标进行阈值筛选，得到第t帧海面环境的目标；（5）重复步骤（1）～（4）对第t+1帧海面环境进行处理，获取第t+1帧海面环境的目标；（6）将第t帧海面环境目标与第t+1帧海面环境目标进行匹配关联，得到匹配目标对；（7）求取匹配目标对中目标运动状态，对目标运动状态进行跟踪。

该方法目标检测和跟踪准确率高，稳定性好，提高了无人艇目标检测与跟踪的准确性和稳定性。

权利要求书1页 说明书4页CN 110275153 A 2019.09.24C N 110275153A1.一种基于激光雷达的水面目标检测与跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）通过激光雷达获取第t帧海面环境的点云数据；（2）对步骤（1）获取的点云数据进行滤波处理；（3）对经步骤（2）处理后的点云数据进行分割，得到点云簇；（4）对步骤（3）得到的点云簇进行聚类，形成目标，对形成的目标进行阈值筛选，舍弃包含点云簇数量低于设定阈值的目标，得到第t帧海面环境中的最终目标；（5）重复步骤（1）～（4）对第t+1帧海面环境进行处理，获取第t+1海面环境中的最终目标；（6）将第t帧海面环境中的最终目标与第t+1帧海面环境中的最终目标进行匹配关联，得到匹配目标对；（7）求取匹配目标对中目标的运动状态，然后采用滤波器对目标运动状态进行跟踪。

天基预警雷达微弱动目标检测跟踪方法研究天基预警雷达（空间预警雷达，SSR）是一种通过在地球轨道上安装的雷达系统实现及时发现和跟踪微弱动目标的技术设备。

它的出现在一定程度上填补了当前陆基预警雷达的盲区，并且有效提升了对动目标的预警能力。

本文将探讨天基预警雷达微弱动目标检测跟踪方法的研究。

天基预警雷达的微弱动目标检测是指在复杂的环境下，通过雷达系统对微弱目标进行识别和定位的过程。

由于环境干扰和微弱信号的特性使得微弱动目标的检测和跟踪成为一个复杂的问题。

为了解决这一问题，在天基预警雷达中，通常会采用多切片径向压缩技术（MSRDC）来提高微弱信号的检测性能。

这种技术可以将接收到的雷达数据进行多次迭代处理，并对每一次迭代得到的压缩结果进行累加，从而提高目标信号与干扰信号的功率比，使得微弱目标信号更容易被检测到。

在微弱动目标的跟踪过程中，通常会采用卡尔曼滤波（Kalman Filter）算法来实现目标的状态估计和预测。

卡尔曼滤波是一种递归估计算法，在估计过程中，它会不断地根据当前的观测值和上一时刻的估计值来计算下一时刻的估计值，并且考虑过去的估计误差来修正当前的估计值。

这种滤波算法的主要优势是具有较低的计算复杂度以及较好的跟踪稳定性，尤其适用于微弱动目标的跟踪任务。

除了卡尔曼滤波算法外，还有其他一些方法可以用于天基预警雷达微弱动目标的跟踪。

例如，粒子滤波（Particle Filter）算法可以通过采样方法来对目标的状态空间进行高效的搜索和估计。

神经网络算法可以通过学习目标的运动规律和特征来进行目标跟踪。

此外，其他一些跟踪方法，如基于相关性的跟踪方法和基于目标模型的跟踪方法等也可以结合使用。

这些方法的选择通常取决于目标的运动特征、环境干扰的情况以及雷达系统的性能要求。

综上所述，天基预警雷达微弱动目标的检测和跟踪是一个具有挑战性的问题。

通过使用多切片径向压缩技术和卡尔曼滤波算法等方法，可以有效地提高微弱目标的检测性能和跟踪精度。

雷达技术在现代军事、航空航天、气象预测等领域具有广泛的应用，但在检测弱目标时存在一定困难。

因为雷达回波受到噪声干扰、地球曲率衰减等因素的影响，导致弱目标的回波信号非常微弱，很难被准确检测和识别。

为了解决这一问题，科研人员提出了一种有效的用于雷达弱目标检测的算法。

一、算法原理该算法基于多普勒雷达信号处理理论和自适应信号处理方法，通过对雷达回波信号进行分析和处理，提取出弱目标的回波信号，实现对弱目标的高效检测。

1. 信号预处理首先对雷达接收到的信号进行预处理，去除噪声、消除地球曲率衰减等干扰因素，保留目标回波信号的有效信息。

2. 多普勒处理利用多普勒效应对目标的回波信号进行处理，提取出目标运动的特征参数，包括速度、加速度等信息。

3. 自适应滤波采用自适应滤波技术对目标信号进行增强和突出，同时抑制干扰信号，提高目标信号的信噪比，从而实现对弱目标的有效检测。

二、算法特点该算法具有如下特点：1. 高效性：采用了多普勒雷达信号处理理论和自适应信号处理方法，能够高效地提取出弱目标的回波信号，实现对弱目标的快速检测。

2. 稳健性：对于不同环境下的雷达信号，算法能够有效地适应和处理，具有较强的稳健性和抗干扰能力。

3. 精准性：通过对目标信号的分析和处理，能够准确提取出目标的特征参数，实现对弱目标的精准检测和识别。

三、应用前景该算法在军事侦察、空中交通管制、天气预测等领域具有广泛的应用前景。

尤其是在军事侦察中，对于隐身飞行器、导弹等弱目标的检测和跟踪具有重要意义。

总结：以上所述的算法是一种有效的用于雷达弱目标检测的算法，通过对雷达回波信号的处理，能够高效、稳健、精准地实现对弱目标的检测和识别。

该算法的应用前景广泛，对于提高雷达系统的检测能力，具有重要的意义。

随着科技的不断发展，相信该算法在未来会得到进一步的完善和应用。

四、算法优化虽然上述算法在雷达弱目标检测方面已经取得了显著的效果，但在实际应用中仍存在一些问题和不足，需要进一步优化和改进。

弱目标检测前跟踪及融合技术研究弱目标检测前跟踪及融合技术研究摘要随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测在人工智能领域中扮演着重要角色。

然而，由于弱目标的特殊性质，使得弱目标的检测面临较大的困难。

因此，前沿的前跟踪技术及融合方法成为了研究的热点。

本文就弱目标检测的前跟踪及融合技术进行了深入探讨和研究。

一、引言弱目标是指相对于背景来说非常微弱或者容易被混淆的目标。

这类目标检测一直是计算机视觉领域的难点问题之一。

目前已有一些方法可以用于弱目标检测，例如基于特征选择、基于模版匹配和基于学习分类器等，然而这些方法仍然存在着一定的局限性。

前跟踪及融合技术的出现为弱目标检测提供了新的思路和解决方案。

二、前跟踪技术前跟踪是指在目标检测之前通过跟踪算法来捕捉和跟踪弱目标的过程。

前跟踪技术可以通过估计目标的位置和运动轨迹来提供一些预测信息，从而帮助目标检测算法更准确地定位目标。

常见的前跟踪技术有卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。

这些方法通过对目标进行建模和预测，从而提高了弱目标检测的准确性和鲁棒性。

三、融合技术融合技术是指将前跟踪和目标检测的结果进行有效的融合，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。

常见的融合方法有权重融合、特征融合和分级融合等。

权重融合通过给每个前跟踪结果赋予权重，从而根据不同的前跟踪算法的可靠性来决定其对目标检测的贡献度。

特征融合通过将前跟踪和目标检测的特征进行融合，从而得到更加丰富和全面的特征表示。

分级融合通过将前跟踪和目标检测的结果按照一定的优先级进行融合，从而更灵活地处理不同类型的目标。

四、实验与结果本研究在常见的弱目标数据集上进行了一系列的实验，并与传统的目标检测方法进行了对比。

实验结果表明，前跟踪及融合技术在提高弱目标检测准确性和鲁棒性方面具有显著的优势。

通过合理选择前跟踪算法和融合方法，可以取得更好的弱目标检测效果。

五、总结与展望本文研究了弱目标检测的前跟踪及融合技术，通过实验结果验证了这些方法在提高弱目标检测准确性和鲁棒性方面的优势。

雷达微弱目标检测和跟踪方法研究雷达微弱目标检测和跟踪方法研究摘要：雷达微弱目标检测和跟踪是无人系统中的重要课题，针对传统雷达存在的问题，如目标检测难度较大、对微弱目标跟踪效果不佳等，研究人员提出了一系列新的方法和算法。

本文基于目标检测和跟踪的需求，对雷达微弱目标检测和跟踪方法进行了全面的研究和总结。

1. 引言目标检测和跟踪是无人系统中的核心任务之一，其在军事、航空、航天等领域有着广泛的应用。

传统雷达在进行微弱目标检测和跟踪时存在着一些问题，例如噪声干扰、低信噪比、杂波干扰等，这些问题给目标检测和跟踪带来了很大的挑战。

因此，研究人员提出了新的方法和算法，以提高雷达微弱目标检测和跟踪的效果和性能。

2. 雷达微弱目标检测方法研究2.1 目标检测的信号处理目标检测的第一步是信号处理，对接收到的雷达信号进行预处理，以降低噪声干扰并增强微弱目标信号。

常用的信号处理方法包括滤波、频谱分析和时频分析等。

其中，滤波通过去除噪声和杂波干扰来提高信噪比，频谱分析和时频分析可以进一步分析和提取目标信号的特征。

2.2 微弱目标检测算法针对雷达微弱目标检测的困难，研究人员提出了一系列新的算法。

其中，常用的方法包括基于幅度或相位的目标检测方法、基于自适应阈值检测方法以及基于稳健估计方法等。

这些方法通过采用不同的算法思想和数学模型，提高了微弱目标的检测性能。

3. 雷达微弱目标跟踪方法研究3.1 目标跟踪的数据关联在雷达微弱目标跟踪中，目标的位置和运动信息是非常重要的。

数据关联技术可以通过将当前时刻的测量结果与上一时刻的目标状态进行匹配，从而实现目标的跟踪。

常用的数据关联方法包括最近邻匹配、卡尔曼滤波以及粒子滤波等。

3.2 微弱目标跟踪算法为了提高雷达微弱目标的跟踪效果，研究人员提出了一些新的跟踪算法。

其中，常见的方法包括多目标跟踪、全局假设检测和多传感器数据融合等。

这些方法通过融合来自不同传感器的信息，提高了微弱目标跟踪的准确性和鲁棒性。

一种基于ResNet的雷达弱小目标检测方法雷达技术一直以来都是探测和跟踪目标的重要手段之一。

然而，在雷达应用中，由于复杂的背景干扰和目标微弱的回波信号，弱小目标的检测仍然是一个具有挑战性的问题。

为了解决这一问题，研究人员提出了基于深度学习的雷达弱小目标检测方法，其中基于ResNet的方法表现出良好的性能。

一、简介基于ResNet的雷达弱小目标检测方法是使用ResNet架构作为主干网络，通过对雷达回波图像进行特征提取和目标分类，实现对弱小目标进行准确检测。

ResNet是一种深度残差网络，具有较好的特征提取和学习能力。

二、方法步骤1. 数据预处理将雷达回波图像进行预处理，包括去噪、尺度归一化和对比度增强等。

这些预处理操作可以有效地减少背景干扰，提高目标的可见性。

2. 基于ResNet的特征提取将预处理后的雷达回波图像输入ResNet网络进行特征提取。

ResNet 网络的深度架构使得其可以学习到更加丰富和抽象的特征表达，有助于区分目标和背景。

3. 目标检测与分类提取的特征经过分类器进行目标检测和分类。

常用的分类器包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。

这些分类器可以根据特征的相似度将目标和背景进行区分，并给出目标的位置和类别信息。

4. 弱小目标的筛选和优化在检测到的目标中，通过一定的阈值筛选弱小目标。

为了进一步优化目标的检测结果，可以采用非极大值抑制(NMS)等方法对目标进行精细化的筛选和定位。

三、实验评估为了验证基于ResNet的雷达弱小目标检测方法的有效性，可以使用公开的雷达数据集进行实验评估。

实验结果可以通过计算准确率、召回率、F1值等指标来评估方法的性能，并与其他方法进行比较。

实验结果表明，基于ResNet的方法相较于传统的目标检测方法具有更高的准确率和鲁棒性。

其通过深度学习提取的特征能够更好地区分目标和背景，从而有效地检测到弱小目标。

四、应用前景基于ResNet的雷达弱小目标检测方法在军事、航空航天等领域具有广阔的应用前景。