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一种海杂波背景下快速小目标的检测方法_刘艳苹随着无人机技术的发展和应用场景的不断拓展，对于海杂波背景下快速小目标的检测方法的需求也日益增加。
海杂波背景下的小目标检测是一个具有挑战性的问题，因为海面的波浪和涟漪会导致图像中出现大量的干扰，使得小目标很难被准确地检测出来。
为了解决这个问题，学者们提出了一系列的方法，下面将介绍其中一种比较常用的方法。
首先，为了能够对海杂波背景进行建模，可以使用常见的背景减除算法来提取出背景信息。
这些算法可以根据一段时间内连续帧之间的差异来识别出动态目标，从而实现对背景的提取。
这种方法相对简单有效，但是对于波浪等动态背景干扰的抑制效果并不理想。
为了进一步提高对小目标的检测效果，可以引入一些图像处理技术。
例如，通过对输入图像进行滤波操作，可以减小图像中的噪声，从而提高目标的边缘检测效果。
此外，还可以通过对图像进行二值化处理，将目标与背景进行区分，从而更好地实现对小目标的检测。
另外，还可以考虑使用一些机器学习算法来对小目标进行分类和检测。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，并通过训练模型来实现对小目标的检测。
这种方法可以基于大量的数据进行训练，并且具有较强的泛化能力，可以在不同的海杂波背景下准确地检测出小目标。
最后，在实际应用中，还需要考虑一些实际问题，例如小目标的速度和方向等信息。
可以通过使用轨迹预测算法来对小目标的轨迹进行估计，并在下一帧图像中进行目标的检测。
此外，还可以使用多目标跟踪算法来对多个小目标进行同时跟踪，从而提高整个系统的灵活性和鲁棒性。
总之，海杂波背景下快速小目标的检测是一个具有挑战性的问题。
通过结合背景减除算法、图像处理技术和机器学习算法，以及考虑实际应用中的一些问题，可以实现对小目标的准确检测和跟踪。
这些方法可以应用于无人机、船舶等海上监测系统中，提高系统的自主性和智能性，为海洋资源的开发和利用提供有力支持。
海杂波背景下的目标检测算法作者：潘一舟来源：《电脑知识与技术》2016年第29期摘要：雷达技术一直在民用与军用的各领域扮演着非常重要的角色。
在远洋航行的方面，由于海上环境较为复杂，天气等自然因素影响较多，为了保证船只的安全，将雷达技术应用到航行安全保障上面也就顺理成章。
雷达主要通过对目标的检测来判断是否有危险，但正因为各种噪音干扰的存在，雷达的判断不可能始终准确，因而如何减少由于干扰引起的错误判断，对雷达性能的提高就尤为重要。
恒虚警率检测是在雷达技术发展过程中提出的一种自适应检测方法，其在复杂的海洋环境下有着较为良好的检测性能，本文主要讨论的就是海杂波环境下的恒虚警率检测。
该文主要讨论海杂波的幅度特征，首先介绍几种主要的杂波幅度分布模型，再介绍几种主要的恒虚警率检测的方法，并对他们的性能进行比较。
最后，针对其中的单元平均恒虚警率检测（cA-CFAR），本文给出了其检测流程和门限计算的方法，并用MATLAB进行算法仿真。
关键词：海杂波；目标检测；CA-CFAR；MATLAB中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）29-0225-051海杂波分析1.1海杂波幅度分布模型海杂波的产生依赖于许多复杂的因素，主要是两大方面的因素：雷达的工作状态以及检测时的海洋环境，具体包括：雷达信号的入射角、发射频率、海面海风的风速和风向等。
由于海杂波的复杂性，我们可以将其视为一种随机过程，然而想要完整地描述一个随机过程是相当困难的，因此在实际中我们只考虑其主要的几个特征，将其视为一个多参数的函数，这些参数有着较强的相关性。
本文主要考虑海杂波的幅度分布特征，因为幅度特性是雷达杂波和海杂波共同的主要统计特性之一，对于雷达仿真、目标检测的性能有着十分重要的意义。
海杂波的幅度特征一般是比较均匀的，其主要得分布模型有瑞利分布（Rayleigh）分布、对数-正态分布（Log-normal）、韦布尔分布（Weibull）和K分布等。
雷达探测技术的进展与应用一、背景雷达（Radar）是人类使用电磁波技术，探测目标的位置、运动状态及物理特性等相关信息的一种设备。
自20世纪初问世以来，雷达技术在军事、民用、航空、航天、海洋等领域都得到了广泛应用。
2015年，全球雷达市场规模达到41.7亿美元，随着科技进步、消费升级，雷达行业的市场需求逐年增长。
二、技术进展雷达探测技术的发展受各种因素的影响，包括雷达波长、功率、探测距离、探测精度等。
近年来的雷达探测技术主要表现在以下几个方面：1. 大规模集成技术（MMIC）雷达前端芯片的技术高度集成化，能够提高雷达信号处理和物理性能。
大规模集成技术的应用，可以大幅度减小尺寸、重量和功耗，进而优化雷达的性能。
2. 高清晰度成像技术高清晰度雷达成像技术主要用于无人机、导弹、侦察卫星等军事应用场景的目标探测。
高清晰度的成像技术，使得雷达可以直接获取目标图像，而不再是点目标的位置。
3. 频谱分析技术雷达技术中的频谱分析技术，是将接收到的雷达信号分解成各个频率分量，并将这些分量与目标响应信号进行比对，实现精确的目标检测。
这种技术的使用不仅可以提高雷达的信号处理能力，还能大幅度增加雷达的探测精度。
三、应用领域雷达应用的领域非常广泛，从传统的军事、航空到工业自动化、交通设施、地球观测等。
以下是雷达在不同领域的应用案例：1. 军事领域雷达在战场上，起到的作用是辨别朋敌并且进行目标锁定，同时雷达还可以发现敌人的隐形战斗机和轰炸机，增强军队的战斗力。
2. 航空航天领域在航空航天领域，雷达用于飞行器导航和气象预报。
雷达还可以检测和追踪远隔板块的人造卫星，实现地球的全球监控和观测。
3. 工业自动化领域雷达在工业自动化领域中，可以用来检测电力线崩塌、铁路隧道、桥梁塌方等现象，实现对飞行器、船舶等运输工具的雷达监控。
4. 交通设施领域在交通设施领域，雷达主要应用于车辆行进过程中的车速计算，以及最小安全距离控制。
5. 地球观测领域雷达在地球观测方面，主要用于测量海面风力、海浪类似的大气湍流、火山和冰川运动等。
机载对海搜索雷达目标检测和跟踪技术研究的开题报告一、研究背景随着海洋水域的广阔和深度，海上风险逐渐增多，人们对海上安全的关注度越来越高。
对于海上失踪的人员或物资的寻找工作，对海搜索雷达起着重要作用。
机载对海搜索雷达是目前最为常用且有效的海上搜索设备之一。
在飞机和无人机上安装对海搜索雷达，可以实现对海面上目标的快速可靠识别、定位和追踪。
因此，机载对海搜索雷达目标检测和跟踪技术的研究具有重要意义。
二、研究内容针对机载对海搜索雷达目标检测和跟踪技术，本研究将从以下几个方面进行探讨：1.对海搜索雷达工作原理的介绍，包括海洋探测信号源、主波束方向和辐射特性等。
详解对海搜索雷达的工作原理，有助于研究人员更好地理解该技术的核心。
2.对海搜索雷达目标检测技术的研究，包括目标检测的信号处理、预处理以及目标特征提取等方面。
探索目标检测过程中的关键技术，如阈值、信噪比、滤波等，有助于提高目标检测的准确率和灵敏度，从而实现更好的海洋搜索效果。
3.对于目标跟踪技术的研究，包括目标跟踪的算法、角度估计等内容。
具体包括传统跟踪算法（如Kalman滤波器、粒子滤波器、Hilbert变换等）和深度学习等新兴算法。
对比不同的算法，并结合海洋环境参数分析其适用性，以求得更好的跟踪效果。
4.对搜救作业中严格实际需求的呈现。
如跟踪目标的追踪方向以及精度的要求、跟踪优化速度和提高搜救效率的评价体系等。
有限检验出本研究的实际能够解决实际海事事件中的问题。
三、研究意义通过本研究，实现机载对海搜索雷达目标检测和跟踪技术的优化和提高，有助于更有效地应对海上的各种紧急情况，提高海上救援的效率和准确性。
同时，该技术也将对航空安全、海上交通安全等领域产生积极作用，提高航空和海上领域的安全保障能力。
云雨杂波环境下对空雷达目标检测能力分析230088孔径阵列与空间探测安徽省重点实验室安徽合肥 230088摘要：杂波会对雷达正常工作造成严重影响，从而导致雷达检测性能的不稳定。
因此，探讨不同体制雷达在杂波影响下检测目标的性能如何变化具有重要意义，本文分析了云雨杂波环境下对空雷达目标检测能力。
关键词：杂波环境；对空雷达；目标检测能力雷达工作时所遇到的干扰通常可分为有源干扰和无源干扰两大类。
对于压制式干扰来说，有源干扰一般是指人为施放的各种噪声干扰。
现代噪声产生技术已非常成熟，所产生的噪声已十分接近于白噪声，因此，在分析噪声干扰对雷达目标检测性能的影响时，一般都将其当作白噪声看待。
一、地杂波对雷达目标检测性能的影响分析1.雷达杂波模型。
雷达接收到的杂波非常复杂。
研究发现杂波服从一定的分布规律，最常见的有以下几种杂波分布模型：(1)指数(Index)分布。
设x表示杂波回波的包络振幅，则x的指数分布为(1)1.瑞利(Rayleigh)分布。
在雷达可分辨范围内，当散射体的数目很多时，根据散射体反射信号振幅和相位的随机特性，一般可认为它们合成的回波包络振幅服从瑞利分布。
若以x表示瑞利杂波回波的包络振幅，则x的概率密度函数为(2)1.对数-正态(Log-Normal)分布。
设x表示杂波回波的包络振幅，则x的对数-正态分布为(3)其中σ是lnx的标准差，xm是x的中值。
（4）韦布尔(Weibull)分布。
设x表示杂波回波的包络振幅，则x的韦布尔分布为(4)其中xm是分布的中值，它是分布的尺度(比例)参数；n是分布的形状(斜度)参数，n的取值范围一般为02.杂波对雷达目标检测的影响。
地杂波(海杂波)的分布不是正态分布，因此不是最佳干扰波形。
干扰(包括噪声)情况下求雷达的作用距离一般采用查莱斯(Rice)曲线的办法，该曲线应用的前提是干扰(或噪声)为正态分布。
当干扰不是正态分布时，在同样干扰功率下，其干扰效果必然不如正态噪声干扰。
摘要现代雷达面对着多种挑战，主要分为非高斯非均匀地海杂波背景下的弱小目标检测算法设计和大规模天线阵列、高分辨雷达、联合处理等新技术给雷达系统带来的巨大的计算量和存储量的负担。
多种先验知识的引入可以有效地减少雷达在执行目标检测任务时的运算量和存储量，并提升雷达自适应检测的能力。
雷达杂波抑制和目标检测的核心技术是杂波或者干扰协方差矩阵估计和基于信杂比最大的滤波器和恒虚警检测器设计。
先前的工作主要集中在知识辅助协方差矩阵估计问题上。
然而，引入了先验知识会使雷达杂波协方差矩阵估计很难得到解析解，这导致了自适应检测器和滤波器性能的理论分析变得很十分困难，包括协方差矩阵估计精度分析，滤波器输出信杂比计算，检测器的虚警概率和检测概率的计算。
先前的大量工作主要通过仿真实验来验证知识辅助雷达信号处理方法的有效性，且通常只关注某一种特定的先验知识进行研究，而对知识辅助雷达信号处理这一大类问题的理论研究仍然有很大的空缺。
基于此，本文对上述基于知识辅助的检测理论和算法进行了深入研究，主要工作和贡献为：在上述工作的基础上，本文提出了一个知识辅助雷达杂波抑制和信号检测的性能分析框架，这个框架能够适用于多种杂波背景、多种先验知识。
首先，总结了知识辅助杂波协方差矩阵估计的常用方法，并推导了它们的估计精度。
针对这些估计器，提出了一个知识辅助杂波抑制滤波器的信杂比损失的计算方法。
这个方法能够适用于高斯、非高斯的杂波背景和多种先验知识。
利用先验知识的特性，本文也讨论了先验知识与雷达恒虚警检测器的关系，并提出了一个知识辅助雷达自适应检测器恒虚警特性分析方法和渐进检测性能的计算方法。
本文在如下几个场景下验证并完善了提出的知识辅助雷达杂波抑制和目标检测性能分析框架。
首先，针对非均匀杂波环境下杂波抑制和自适应检测的问题，在先前工作基础上，本文推导了在该场景下，利用统计知识的自适应检测器的平均信杂噪比损失和渐进虚警概率，并证明了知识辅助检测器的恒虚警特性。
海杂波中小目标多通道多帧联合检测方法海杂波中小目标多通道多帧联合检测方法在海洋中，目标检测一直是海洋研究的重要内容之一。
由于海洋环境的复杂性和不确定性，海洋目标检测具有很大的挑战性。
海杂波在检测过程中会引入大量的噪声和干扰，使得目标的检测变得更加困难。
针对这一问题，我们提出了一种海杂波中小目标多通道多帧联合检测方法。
该方法采用了多通道的数据进行联合检测。
在传统的目标检测方法中，仅利用单一通道的数据进行检测。
然而，在海洋环境中，由于海洋物理特性的差异，同一目标在不同的通道上可能会呈现出不同的特征。
因此，我们利用多通道的数据，将它们进行融合，以获取更准确的目标信息。
另外，我们还引入了多帧的信息。
在海洋环境中，由于海浪、海流等自然因素的存在，目标的运动轨迹可能会变得很复杂。
如果仅使用单一帧的数据进行检测，可能会导致漏检或误检的情况。
因此，我们借鉴了视频处理的思想，将多帧的数据进行融合，以提高目标检测的准确性。
具体而言，该方法包括以下步骤：第一步，对海洋图像进行预处理。
海洋图像通常含有大量的噪声和干扰，为了提高目标的检测准确性，我们需要先对图像进行去噪、增强等处理。
第二步，利用多通道的数据进行目标检测。
我们采用了常见的目标检测算法，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等，来对海洋图像进行分析。
不同的通道具有不同的物理特性，我们将它们进行融合，得到更准确的目标检测结果。
第三步，利用多帧的数据进行目标跟踪。
在海洋环境中，目标通常会出现运动，我们需要跟踪目标的运动轨迹，以便准确地判断目标的位置和形状。
为此，我们将多帧的数据进行处理，通过建立目标的运动模型，进行目标跟踪。
第四步，对目标进行分类和识别。
在目标检测和跟踪的基础上，我们还需要对目标进行分类和识别，以便更好地理解海洋环境中的目标。
我们可以通过机器学习的方法，对目标的特征进行提取和分类，以得到更准确的目标信息。
最后，我们对该方法进行了实验验证。
雷达信号处理技术下的目标检测研究近年来，雷达信号处理技术的快速发展，推动了目标检测研究的不断深入。
通过不断探索和创新，人们已经实现了在多种场景下的高精度目标检测，从而推动了无人机、无人车、安防等领域的发展。
一、雷达信号与目标检测雷达信号是通过电磁波反射或散射的方式，获取目标的信息。
目标检测是通过一系列算法，将目标从背景中分离出来，实现目标识别的过程。
在雷达信号处理技术下，目标的检测和识别是通过信号处理算法来实现的。
二、雷达信号处理技术雷达信号处理技术是将雷达获取的信号进行处理和分析，提取出目标的特征和信息，以达到目标检测和识别的目的。
雷达信号处理技术主要包括噪声和干扰抑制、信号处理和特征提取等方面。
噪声和干扰抑制：雷达测量的信号常常会受到来自大气、天气等多种因素影响，这些因素会造成噪声和干扰。
因此，如何准确地分离目标信号和背景噪声，是目标检测研究的关键所在。
在噪声和干扰抑制方面，主要使用滤波器、自适应滤波、小波变换等方法来识别噪声和干扰，并通过去噪，提高信号的信噪比。
信号处理：雷达信号的复杂性和多变性，不仅需要处理其时间域、频域等基本特性，还需要考虑其他诸如调制方式、极化方式等因素。
目前，常用的信号处理方法包括匹配滤波、脉冲压缩、频谱分析等方法。
在信号处理方面，主要用来分析雷达信号的基础特征，提取关键信息，以实现后续目标检测的精度和鲁棒性。
特征提取：目标检测中，将信号处理的结果进一步提取出多种目标特征，如大小、边缘、纹理、颜色等，作为识别目标的依据，以达到目标检测的目的。
目前常用的特征提取方法包括边缘检测、灰度共生矩阵、小波变换等多种数学模型。
通过特征提取，可以完整地描述目标的形态、纹理、光泽、物质等物理特征，以实现更加高效和精确的目标检测。
三、雷达信号处理技术在目标检测中的应用在实际应用中，雷达信号处理技术已经广泛应用于目标检测和识别。
根据场景的不同，目前有很多不同形式的雷达，包括机载雷达、陆地雷达、水下雷达等，它们都可以在不同的环境下检测到目标。
《基于STAP的船载地波超视距雷达船只目标检测方法研究》篇一一、引言随着海洋经济的快速发展和全球贸易的日益增长，海上交通的繁忙程度不断提高，对船只目标检测技术的需求也日益增强。
船载地波超视距雷达作为一种重要的海上监测手段，具有远距离、全天候、高精度的特点，为海上交通安全管理提供了强有力的技术支持。
其中，基于空时自适应处理（STAP）的船载地波超视距雷达船只目标检测方法更是成为了研究的热点。
本文旨在研究基于STAP的船载地波超视距雷达船只目标检测方法，以提高海上目标检测的准确性和效率。
二、STAP技术概述STAP（空时自适应处理）技术是一种基于阵列信号处理的雷达信号处理方法。
它通过利用空间和时间两个维度的信息，对接收到的雷达回波信号进行自适应滤波和干扰抑制，从而提高雷达的检测性能。
在船载地波超视距雷达中，STAP技术能够有效地抑制海杂波和外界干扰，提高目标信号的信噪比，为船只目标检测提供有力的支持。
三、船载地波超视距雷达系统船载地波超视距雷达系统主要由雷达天线、信号处理模块、数据传输模块等组成。
其中，雷达天线负责接收和发射电磁波信号，信号处理模块负责对接收到的信号进行处理和分析，数据传输模块则负责将处理后的数据传输到后端进行处理和显示。
基于STAP的船载地波超视距雷达系统能够在海面上形成宽覆盖范围和高分辨率的探测区域，实现对船只目标的远距离、高精度检测。
四、基于STAP的船只目标检测方法基于STAP的船只目标检测方法主要包括信号预处理、STAP 处理和目标识别三个步骤。
首先，通过信号预处理对接收到的雷达回波信号进行去噪、滤波等处理，以提高信号的质量。
然后，利用STAP技术对预处理后的信号进行空时自适应处理，抑制海杂波和外界干扰，提高目标信号的信噪比。
最后，通过目标识别算法对处理后的数据进行目标识别和特征提取，实现对船只目标的远距离、高精度检测。
五、实验结果与分析为了验证基于STAP的船载地波超视距雷达船只目标检测方法的性能，我们进行了多组实验。
学术报告复合高斯海杂波背景下的最优及近最优相参恒虚警目标检测由中国电子学会主办，中国电子学会雷达分会和雷达信号处理国家重点实验室承办的“2021 CIE国际雷达会议”于2021年12月15日至20日在海南省海口市亚特国际会议中心酒店召开。
西安电子科技大学许述文教授于12月17日在会上做了题为《Optimum and near-optimum coherent CFAR detection of radar targets in compound-Gaussian sea clutter》的报告。
报告简介In this report, we propose optimum and near-optimum adaptive coherent detectors of radar targets in compound-Gaussian clutter with generalized inverse Gaussian texture. The target amplitude and the speckle covariance matrix are modeled as unknown quantities to be estimated. On the basis of the two-step generalized likelihood ratio test (GLRT) and the estimate of the speckle covariance matrix, the optimum coherent detector and its adaptive version are designed. It is demonstrated that the proposed optimum coherent detector contains three common detectors, which are the optimum K detector (OKD), the generalized likelihood ratio test linear-threshold detector (GLRT-LTD), and the generalized likelihood ratio test detector for compound-Gaussian clutter with inverse Gaussian texture (GLRT-IG). The proposed near-optimum coherent detector contains two common detectors, the GLRT-LTD and the alpha-MF detector in K-distributed clutter, and has a comparable detection performance of the near-optimum detector in CG-IG clutter which was proposed before. Theoretical analysis and numerical experiments illustrate that the proposed two detectors for CG-GIG clutter have the constant false alarm ratio (CFAR) property relative to the estimate of the speckle covariance matrix and Doppler steering vector. Moreover, the detection performance of the two coherent detectors are evaluated by the simulated and real data.报告PPT本报告PPT共35张。
海杂波环境下慢速小目标检测方法
海杂波环境下慢速小目标检测方法是一种用于在海上环境下检测小型运动目标的方法。
由于海洋环境的不稳定性和杂波的干扰，这项任务对目标检测算法的准确性和鲁棒性提出了更高的要求。
该方法的主要步骤包括：预处理、背景建模、目标检测和跟踪等。
预处理步骤包括对原始图像进行去噪和增强，以提高图像的质量和对比度。
在背景建模阶段，使用基于混合高斯模型的方法来建立背景模型，并利用背景差分技术提取前景目标。
目标检测和跟踪阶段，通过使用相关滤波器等算法，对目标进行检测和跟踪，以实现对目标的准确跟踪和定位。
该方法的优点是可以在复杂的海上环境下实现对小型运动目标的准确检测和跟踪。
但是，在实际应用中，由于海洋环境的复杂性和变化性，该方法的鲁棒性和实时性仍然需要进一步提高。
综上所述，海杂波环境下慢速小目标检测方法是一种用于在海上环境下检测小型运动目标的方法，具有一定的优点和局限性。
在实际应用中，需要根据具体的需求和实际情况进行选择和优化。
