一种距离扩展目标的稳健检测算法
一种基于波形的距离扩展目标检测方法
射 中心 空域分 布密度 的方 法 ， Ｓ Ｄ Ｇ Ｒ 使 Ｓ — Ｌ Ｔ检测器
具有更 好的适 应性 。然而 ，这些 检测 器都需要实 时 估计杂 波的功 率水平 ，以及散射 中心空域 分布 的先
成 是一个 点 ，主要采 用恒虚 警…的方法对 目标 进行
检 测 ，或是先 对信 号进 行变换 ，如小波 变换等 ，再 对 目标进行检 测【 ２ ’ 。当分 辨率远 小于 目标 尺寸 时 ， 高分辨率雷 达能够在 空间上把一 个 目标 分解成许 多 散 射 中心 ，这些 散射 中心主要依 赖于 目标 的距离 扩 展 范围和雷 达 的距 离分 辨能力 【。雷 达分 辨能力 提 ４ 】 高 ，可以减少杂 波反 向散 射 的总 的能量 ，从而提 高 信 杂 比，使雷达 的检测性 能得到极 大地改 善 。 目前 高分辨 雷达距离扩 展 目标 的主要检 测方法 是积 累散 射 中心 回波能量对 目标进 行检测 ，比较经典 的检测
、 １２ ＮＯ ６ ， ．３ ｏ ． ＮＯ ． ０ ８ Ｖ ２ ０
文章编 号 ：１７一 ５２ （０ ８ ６０５－ ３ ６３ ｌ２ ２ ０ ）０．６ ９－ － ０
一
种基 于波形 的距 离扩展 目标检测方法
顾新锋 ，简 涛 ，何 友 ，李炳 荣 ，邱荣剑
（ ．海军航空工程学院 信息融合技术研究 所 ，山东 烟台 ２ ４ ０ ； １ ６０ １
器有 １ （ ｎ ｕ ｆＮ ）检测 器 、积分 器 【以及 ／ ｏ ｅ ｏ ｔｏ Ｎ ５ Ｊ
验 信息 。文献 ［］ 出了一种基 于波形熵 的距 离扩展 ８提
目标检测方 法 ，该 方法对 目标一维距 离像信 号形式 和噪声 的先验知识 要求少 ，运算复杂 性小 ，易于工 程 实现 ，且 不需要 预先估计 杂波功率 ，只需 要知道 杂 波的波形 熵 的统计 参数 。但是 ，这 种检测 器只对
用于扩展目标检测的OFDM-MIMO雷达波形设计
关键词 ： 正交频 率分 集复 用 ； 多输入 多输 出雷达 ； 扩展 目标检 测 ； 波形设 计 ； 匹配照 射 ； 杂噪 比 ； 信
检 测概 率
中 图分 类 号 ： Ｎ ５ ． Ｔ ９ ８８
文章编 号 ：０ ５ ９ ３ （ ０ ２ ０ — ３ ９ ０ １０ — ８ ０ ２ １ ） ２ ０ ０ — ５
号 处 理 等 ， — ａｌｚｈ ｎ ｓ ｅ ｕ ｃ 。 Ｅｍ ｉ： ＠ ｊ ｔ ｄ ．ｎ ｘ ｕ．
３０ １
南京理工大学学报
第３ ６卷第 ２期
多输 入多输 出（ ｕｔ ｌ ｉｐ ｔ ｕｔ ｌ ｏｔｕ ， Ｍ ｌｐｅ ｎ ｕ ｍ ｌｐｅ ｕｐ ｔ ｉ ｉ
ＭＩ ＭＯ雷达 第 ｆｚ ， ， ， 个 阵元 发 射 信号 的 （：１２ … ）
第３ ６卷 第 ２ 期
２１ ０ ２年 ４月
南京理工大学学报
Ｊ ｒａｏ Ｎ ｎｎ ｎ ｅ ｉ ｆ ｃ ｎｅ ｎ ｅ ｎｌ ｙ ｏ ｎｌｆ ａ ｉ Ｕ ｉ ｒｔ ｏＳｉ ｃ ｄ ｃ ｏ ｇ ｕ ｊ ｇ ｖ ｓｙ ｅ ａ Ｔ ｈ ｏ
Ｖ１ ６Ｎ ． ０． ｏ２ ３
Ａ ｒ ０２ Ｄ．２ １
Ｋｅ ｗｏ ｄ ：ｏｔ ｏ ｏ ａ ｆｅ ｕ ｎ ｙ ｉｉｉ ｎ ｙ ｒ ｓ ｒｈ ｇ ｎ ｌ ｒ ｑ ｅ ｃ ｄ ｖｓｏ ｍｕ ｔ ｌｘｎ ｍｕ ｔ ｌ ｉｐ ｔ ｌ ｐ ｅ ｉｇ； ｌ ｐ ｅ ｎ ｕ ｍｕｔ ｌ ｏ ｔ ｕ ｒ ｄ ｒ ｉ ｉ ｌｐｅ ｕｐ ｔ ａ ａ ； ｉ
ｅ ｔ ｎ ｅ ｔｒ ｅ ｄ ｔｃ ｉｎ； ｖ ｆｒ ｘｅ ｄ ｄ ａ ｇ ｔ ｅ ｅ ｔ ｏ ｗａ ｅｏ ｍ ｄ ｓｇ ｅ ｉｎ；ｍａｃ ｉｌ ｎ ｔ ｎ；ｓｇ ａ －ｏ ｃｕ ｔ ｒｐ ｕ — ｏｓ ｒ ｔｏ； ｔｈ ｌ ｕｍｉ ａｉ ｏ ｉ ｎ ｌｔ — ｌｔｅ － ｌ ｓ ｎ ｉｅ ａｉ ｄ ｔｃ ｉｎ ｐ ｏ ａ ｉｉ ｅｅ ｔｏ ｒ ｂ ｂ ｌ ｙ ｔ
TLD目标跟踪算法
TLD目标跟踪算法TLD（Track Learning Detection）是一种目标跟踪算法，它结合了目标跟踪和目标检测的方法，能够在复杂环境中跟踪目标并检测目标的丢失。
TLD算法的核心思想是结合在线学习和离线学习的方法，通过检测器（detector）来检测目标，并通过跟踪器（tracker）来跟踪目标。
在在线学习阶段，检测器会进行训练，学习目标的外观特征和形状信息。
而在跟踪阶段，跟踪器会根据检测器的输出来进行目标的跟踪，同时根据跟踪结果反馈给检测器，进行修正。
TLD算法的具体步骤如下：1. 首先，通过一个强分类器进行目标检测。
这个强分类器使用了Haar特征和Adaboost算法进行训练，能够在图像中快速定位目标。
2.检测到目标后，根据目标的位置和尺度信息，将目标裁剪出来作为正样本，并提取其外观特征，包括颜色、纹理等。
3.同时，从目标附近随机选择一些负样本，并提取其外观特征。
这些负样本一般是与目标外观相似的背景区域。
4. 然后，使用一个在线集成学习器（Online Ensemble Learning）来学习目标的外观特征。
这个学习器使用了随机决策的方法，通过多个弱分类器的投票来进行目标的分类。
5.在跟踪阶段，通过跟踪器来进行目标的跟踪。
跟踪器使用了一个模板，通过计算目标与模板的相似度来判断目标的位置。
6.如果跟踪器发生目标丢失，即目标与模板的相似度低于一个阈值，那么就需要重新进行目标检测。
7.在进行目标检测时，使用之前训练得到的检测器，来对图像进行目标检测。
同时，根据跟踪器的输出结果，对检测器进行修正，从而提高检测的准确率。
TLD算法的优点是能够在复杂环境中进行目标跟踪，并且能够适应目标的外观变化。
它通过结合目标检测和目标跟踪的方法，能够在目标丢失时及时进行目标检测，从而提高了跟踪的准确率和稳定性。
然而，TLD算法也有一些缺点。
首先，由于在跟踪阶段是基于目标检测结果来进行跟踪的，所以在目标遮挡或者快速移动时容易出现跟踪失败。
宽带雷达目标的稳健二进制检测算法
Ｔｈ ｎ ｔ ｅｆ ｌ ｅａ ａ ｍ ａ ｅａ ｄ ｔ ｅ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｓｓ ｌ ｃ ｉ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｅ ｈ ａ ｓ ｌ ｒ ｒ ｔ ｎ ｈ ａ ａ ｔ ｒ ｅ ｅ ｔｏ ｔ ｏ ｆＲＢＩａ ｅ ｓ ｕ ｉｄ ｒ ｔ ｄ ｅ ．Ｅｘ ｅ ｉ ｅ ｔ １ ｅ ｕ ｔｆ ｒｍｅ ｓ ｐ ｒｍ ｎ ａ ｓ ｌ ｏ ａ — ｒ
（ ｔｏ ａ ａ ｆ Ｒａ ａ ｉ ｎ ｌＰｒｃ ｓｉｇ，Ｘｉ ａ ｉ ，Ｘｉａ １ ０ １，Ｃｈ ｎ ） Ｎａ ｉｎ ｌ ｂｏ ｄ ｒＳ ｇ ａ ｏ ｅｓｎ Ｌ ｄｉｎＵｎｖ． ’ ｎ７ ０ ７ ｉａ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｄｕ Ｏｔ ｅａ ｉ ｔ ｅ ｓｔ ｉｙｏ ｉｈ ｒ ｓ ｌ ｔ ｎ ｒ ｎ ｅｐ ｏ ｉ ＨＲＲＰ）ｏ ｒ ａ ｂ ｎ ａ ａ ｓ ｔｉ ｅｔ ｈ ｚｍｕ ｈ ｓｎ ｉｖ ｔ ｆｈｇ ｅ ｏ ｕ ｉ ａ ｇ ｒ ｆｌ ｉ ｏ ｅ（ ｆｂ ｏ ｄ ａ ｄｒ ｄ ｒ ，ｉ ｓ ｑ ｉｅｄｆｉｕｔｆ ｒｔ ｅｓ ａ ｔｒｄ ｎ ｉｙｄ ｐ ｎ ｅ ｔｇ ｎ ｒ ｌ ｅ ｉ ｅｉｏ ｄ ｒｔ ｅ ｔ（ ＤＤ－ Ｌ ｕ ｔ ｉ ｃ ｌ ｏ ｈ ｃ ｔｅ ｅ ｓｔ ｅ ｅ ｄ ｎ ｅ ｅ ａｉ ｄｌｋ ｌ ｏ ａ ｅｔｓ Ｓ ｆ ｚ ｈ Ｇ ＲＴ）ａ ｄ ｂｎ ｒ ｔ ｇ ａ ｎ ｉ ａ ｙｉ ｅ ｒ— ｎ
测 数 据 仿 真 结 果 表 明 ， Ｉ 高低 熵 值 的 ＨＲ Ｐ都 可保 证 稳 健 、 ＲＢ 对 Ｒ 良好 的检 测 性 能 。
关 键 词 ：检 测 算 子 ； 离扩 展 目标 ；高 分 辨 距 离像 ；二 进 制 积 累 距 中 图 分 类 号 ： Ｎ ９ ７ ５ Ｔ ５． １ 文献标 志码 ： Ａ Ｄ ： ０ ３ ６ ／ ．ｓｎ １ ０ － ０ Ｘ． ０ ０ ０ ． ¨ ＯＩ １ ． ９ ９ ｊ ｉ ． ０ １５ ６ ２ １ ． ７ ０ ｓ
deepsort 拓展卡尔曼滤波
deepsort 拓展卡尔曼滤波拓展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是一种常见的目标跟踪算法，而DeepSORT则是在EKF基础上进行的拓展，用于更加准确地实现目标跟踪。
下面将从EKF的基本原理开始，介绍DeepSORT 算法的原理以及其在目标跟踪领域的应用。
1.卡尔曼滤波（Kalman Filter）的基本原理卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，用于估计在不完整和有噪声的测量数据下的状态变量。
简而言之，卡尔曼滤波算法通过结合先验信息和观测结果来实现对目标状态的最优估计。
卡尔曼滤波算法包括两个主要步骤：预测（Predict）和更新（Update）。
预测步骤中，根据上一时刻的状态估计和系统模型，通过状态转移方程得到当前时刻的状态预测。
预测的结果包括状态估计和状态协方差矩阵。
更新步骤中，利用预测的状态估计和观测模型，将测量结果与预测结果进行比对，得到当前时刻的最优状态估计。
更新的结果也包括状态估计和状态协方差矩阵。
通过不断迭代预测和更新步骤，卡尔曼滤波算法可以实现对目标状态的最优估计。
2. DeepSORT的原理DeepSORT是一种将深度学习与卡尔曼滤波相结合的目标跟踪算法，旨在提升目标跟踪的准确性与鲁棒性。
DeepSORT的核心思想是利用深度学习网络（如卷积神经网络）来提取目标特征，然后将这些特征作为观测值输入到卡尔曼滤波器中进行状态估计。
DeepSORT算法的主要步骤如下：(1)特征提取：利用预训练的深度学习网络，如ResNet、VGG等，对目标进行特征提取。
通过将目标图像输入到网络中，可以得到代表目标特征的向量。
(2)目标匹配：根据特征向量计算目标之间的相似度，并利用匈牙利算法或最小权重匹配算法来建立观测与目标的对应关系。
(3)卡尔曼滤波：对每个目标的运动进行预测，并将预测的结果作为观测值输入到卡尔曼滤波器中进行状态估计。
利用卡尔曼滤波器的预测步骤和更新步骤，可以得到每个目标的最优状态估计。
基于距离单元筛选的扩展目标检测新方法
Ｈ ） ｄΛ ｜ Λ ∫ ｐ（ Ｈ ） ｄΛ Λ ＝ ｜ ∫ ｐ（
０
＋∞
（ ） ７ （ ） ８
η
＋∞
１
η
ｃ
式中 ， Ｈ０ 假设表示目 标 不 存 在 ， Ｈ１ 假 设 表 示 目 标
Ｔ …， 存在 ， ｘ＝ ［ ｘ ｘ ｘ １， ２， Ｌ ］ 为相邻的Ｌ 个距离单元 Ｔ …， 构成的观测矢量 ； ｘ ｓ ｓ ｓ ｔ ＝ ［ １， ２， Ｌ ］ 为目标的复 距离像矢量 ， 其中只有 Ｋ 个非零元 ， 且具体的位 置
１ ｔ
（ ） ５
Ｌ
ｘＨｘ ＝
ｋ＝１
２ ２ ＾ ｘ σ ｜ η ｋ ∑｜ Ｈ
０
Ｈ１
（ ） ６
）中的检验统计量为观 测 矢 量 各 分 显然 ， 式（ ６ 量能量之和 ， 换言之 ， 广义似然比检测器实际上就 是沿着距离单元对 滑 窗 内 距 离 像 的 平 方 包 络 进 行 即为距离像能量积累检测 。 线性积累 ， 为分析检 测 器 性 能， 假设高斯白噪声的方 差σ 已 知 ， 且将式（ ６）中 的 检 测 统 计 量 调 整 为
：Ｔ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｈ ｅ ｏ ｆ ｃ ｏ ｌ ｌ ａ ｓ ｉ ｎ ｌ ｏ ｓ ｓ ｉ ｓ ｔ ｒ ｕ ｅ ｗ ｈ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｏ ｆ ｓ ｌ ｉ ｄ ｉ ｎ ｗ ｉ ｎ ｄ ｏ ｗ ｅ ｎ ｅ ｒ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ａ Ａ － ｐ ｐ ｇ ｇ ｇ ｇ ｙ ｇ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｄ ｔ ａ ｒ ｅ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ａ ｎ ｅ ｗ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｄ ｔ ａ ｒ ｅ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｒ ａ ｎ ｅ ｇ ｇ ｇ ｒ ｏ ｏ ｓ ｅ ｄ ． Ｔ ｈ ｅ ｃ ｅ ｌ ｌ ｒ ｉ ｄ ｄ ｌ ｉ ｎ ｉ ｓ ｒ ａ ｎ ｅ ｃ ｅ ｌ ｌ ｓ ａ ｒ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ｗ ｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｒ ｕ ｌ ｅ ｏ ｆ ｍ ａ ｘ ｉ ｍ ｉ ｚ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｅ ｕ ｉ ｖ ａ ｌ ｅ ｎ ｔ ｓ ｉ ｎ ａ ｌ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ － － ｐ ｐ ｇ ｇ ｇ ｑ ｇ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｎ ｃ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｒ ａ ｎ ｅ ｃ ｅ ｌ ｌ ｓ ｆ ｏ ｒ ｅ ｎ ｅ ｒ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｔ ｈ ｅ ｉ ｓ ｉ ｍ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｂ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｎ ｕ ｍ ｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ｐ ｇ ｇ ｙ ｇ ｐ ｙ ｇ ， ｆ ｏ ｒ ｅ ｎ ｅ ｒ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｓ ｔ ｓ ｖ ｅ ｒ ｉ ｆ ｔ ｈ ｅ ｒ ｕ ｌ ｅ ｏ ｆ ｒ ａ ｎ ｅ ｃ ｅ ｌ ｌ ｓ ｒ ｉ ｄ ｄ ｌ ｉ ｎ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｄ ｃ ｅ ｌ ｌ ｓ ｇ ｙ ｇ ｙ ｙ ｇ ｇ ｔ ａ ｒ ｅ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｒ ａ ｎ ｅ ｃ ｅ ｌ ｌ ｒ ｉ ｄ ｄ ｌ ｉ ｎ ． Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｏ ｆ ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｏ ｗ ｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ． ｇ ｇ ｇ ｙ ：ｄ ； ； ； Ｋ ｅ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｄ ｔ ａ ｒ ｅ ｔ ｈ ｉ ｈ ｒ ａ ｎ ｅ ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｌ ｌ ａ ｓ ｉ ｎ ｌ ｏ ｓ ｓ ｒ ｏ ｆ ｉ ｌ ｅ ｇ ｇ ｇ ｐ ｇ ｐ ｙ
高斯杂波中距离扩展目标的模糊CFAR检测
采 用 模 糊 恒 虚 警 率 （ｏ ｓａ ｔ ａ ｅａ ｒ ａｅ Ｃ ＡＲ 检 测 器 代 替 传 统 的 二 进 制 Ｃ ＡＲ检 测 器 ， 距 离 单 元值 转换 ｃｎｔｎ ｆｌ ｌ ｍ ｒｔ ， Ｆ ） ｓ ａ Ｆ 将 成 映 射 到 虚 警 空 间 的 模 糊 隶 属 函数 值 ， 然后 采 用 模 糊 积 累 准 则 进 行 积 累 ， 到 检 测 统 计 量 。 研 究 了 模 糊 代 数 积 、 得 模 糊代 数 和 两 种 积 累准 则 ， 导 出这 两 种 方 法 虚 警 概 率 的 数 学解 析 式 。仿 真 结 果 表 明 ， 推 高斯 杂 波 背 景 下 模 糊 代 数
高 斯 杂 波 中距 离 扩展 目标 的模 糊 Ｃ ＡＲ 检 测 Ｆ
郝 程 鹏 ，蔡
摘
龙 ，陈模 江
（ 中国科 学院声学研 究所 ，北京 １ ０ ９ ） ０ １ ０
要 ： 提 高 高分 辨 雷达 的检 测性 能 ， 出 了一 种 高斯 杂 波 背 景 下 距 离扩 展 目标 的模 糊 检 测 方 法 。 该 方 法 为 提
Ｓ ＮＲ ｖ ｒ ｔ ｅ ｂ ｎ ｒ ｎ ｅ ｒ ｔ ｒｉ ｕ ｓａ ｌ ｔ ｅ ． Ｉ ｄ ｉ ｏ ｏ ｅ ｈ ｉ ａ ｙ ｉ ｔ ｇ ａ ｏ ｎ Ｇａ ｓ ｉ ｎ ｃｕ ｔ ｒ ｎ ａ ｄ ｔ ｎ，ｔ ｅ ｅ ｆ ｚ ｙ ｉ ｔ ｇ ａ ｏ ｓ ｈ ｖ ｈ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉ ｔ ｉ ｈ ｓ ｕ ｚ ｎ ｅ ｒ ｔ ｒ ａ ｅ ｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓ ｉ ｃ ｔ ａ ｈ ａ ｓ ｌ ｒ ｒ ｔ ａ ｅ ｔ ｎ ｄ ｕ ｉ ｇ ａ ｓｎ ｌ ｈ ｅ ｈ ｌ ｈ ｔ ｔ ｅ ｆ ｌ ｅａ ａ ｍ ａ ｅｃ ｎ ｂ ｕ ｅ ｓｎ ｉ ｇ ｅｔ ｒ ｓ ｏ ｄ，ｍｏ ｅ ｅ ｓ ｌ ｈ ｎ ｔ ａ ｆ ｈ ｕ ｌｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｂ ｎ ｒ ｒ ａ ｉ ｔ ａ ｈ ｔ ｅｄ ａ— ｈ ｅ ｈ ｌ ｉ ａ ｙ ｙ ｏ ｔ
距离扩展目标回波序列的慢时间谱积累检测器
ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｉ ｓ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｆ ｏ ｒ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｊ ｕ ｄ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ．Ｔｈ ｅ Ｓ ＴＳ Ｉ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｄ ｏ ｅ ｓ
离扩展 目标信 号 ， 将 宽带 雷达 回波脉 压后 变换 到距 离频 率域 ， 然后 对 回波序 列各 频 率单元 沿 着慢 时
间作 傅 里叶 变换 ， 最后将 各 频 率向量 的 最大值 累加 与检 测 门限 比较进行 检 测判 决 。Ｓ ＴＳ Ｉ 检 测 器 不 需要 目标 运动 的 先验信 息 ， 具有 恒 虚 警检 测性 能 ， 对 目标 运 动 引起 的散 射 点跨 距 离单 元 走 动 不敏
中图分 类号 ：ＴＰ ９ ５ ８ ． ５ ２ 文 献标 志码 ：Ａ
文章 编号 ：０ ２ ５ ３ — ９ ８ ７ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） １ ０ — ０ ０ １ ８ — ０ ７
Ａ Ｓ ｌ ｏ ｗ Ｔｉ ｍｅ Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｕ ｍ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ Ｄｅ ｔ ｃｔ ｅ ｏ ｒ ｆ ｏ ｒ Ｒａ ｎ ｇ ｅ Ｓ ｐ ｒ ｅ ａ ｄ Ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ Ｅｃ ｈ ｏ Ｓ ｅ ｑｕ ｅ ｎ ｃ ｅ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｏ ｆ ｓ ｌ ｏ ｗ ｔ ｉ ｍｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｕ ｍ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ（ Ｓ ＴＳ Ｉ ）ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ
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一种利用距离脉冲二维局部特性的距离扩展目标的检测方法
标在 雷达 径 向距 离 上 的扩 展 以及 雷 达 的 距 离分 辨 能力 …。窄 带情 况 下 ， 目标 呈 现 为 “ 目标 ” 点 ，而 在 宽 带 情 况 下 ， 目标 则呈 现 为 “ 离 扩 展 目标 ” 距 。宽 带雷 达 和 超 宽 带 雷 达 的 回波 包 含 了大 量 的 目标信 息 ，通 常被 用 于 目标 成 像 、识 别和 分 类 口 Ｊ 几 十 年来 ，国 内外 陆 续 有 一些 学 者 研 究 了利 用 宽 带 雷达 回波 信 。近 号 来对 目标 进 行 检 测 和跟 踪 ，并 且 针 对 不 同假 设 提 出 了一 系 列 不 同 的检 测 器 。 目前 ，这 方 面 的工 作 主 要 有 以 下两 个 方 面 ：一 方 面 是基 于 多根 天 线 来 接 收 目标 回波 ［５ ４ １ 根 天 线 接 收 的 目标 回 波共 享 相 同 的 ，，每 目标 散 射 函 数 ；另 一 个 方 面 是 利 用 同一 天 线 连 续 接 收 的 多 脉 冲 回 波 来 进 行 检 测 【 ８。两 者 的区 别 是●■●■■●■●●
６ ５ ４ ３ ２
１ ０ ｊ ｌ １０
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一
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２ 检 测 问题 描 述
本文 所 用 的 目标 回波 数据 是 逆 合 （安 ６ ｌ 、 面 俯 图 ａ ２的ｌ 侧 和 视 ） 面
２ ０ 脉 冲４ Ｏ ６ ０ （） 段距 离脉冲 图像 ｂ某
图１ 安２ 的正 面、侧 面和俯 视 图及 某段 距 离脉冲 图像 ６
收 藕 日期 ，２ １－２Ｏ ０ Ｏ１・６ 傣 订 日期 ：２ １－ｌ０ ０ １Ｏ一５
基金 项 目 。 国 家 自然 科 学 基 金 重大 项 目 （ ０ ９ ０２）； 中 央高 校 基 本 科 研 业 务 费 （ ０ １０ ０ ７ ；广 西 无 线 宽 带 通 信 与 信 号 处 理 重 １ ９０ １ Ｋ５ ５ ２２ ３ ）
线性相关距离扩展目标检测性能分析
加 ；距离扩展 目标所 占的单元数 目￡对信 噪比有着 重要 的影响 ，对 的不 准确估 计会使输 出信 噪 比降低 ；距 离扩展 目标 占
据 的距离单元完全相关情况下 ，距离扩 展 目标 的检测就 退化 为点 目标 检测 。
关键词 ： 高分辨率雷达 ； 距离扩展 目标 ； 噪声 ； 色 检测 ； 线性相关
ｒ ｄ ｒｍｏ ｅ ｈ ａ ｇ ｔｃ ｎ ｂ ｐ ｔ ｌ ｉｔ ｂ ｔｄ ａ ｒ ｓ ｏ ｏ ｔ ｕ ｕ ａ ｇ ｅｌ ｔ ｏ ａ ｇ —ｐ ｅ ｄ ｔ ｇ ｔ ｈ ａ ｇ —ｐ ｅ ｄ ａ ａ ｄ ，ｔ ｅ ｔｒ ｅ ａ ｅ ｓ ａ ｉ ｌ ｄ ｓｒ ｕ ｅ ｃ ｏ ｓ ｓ ｍｅ ｃ ｎｉ ｏ ｓ ｒ ｎ ｅ ｃ ｌ ｏ ｆｒ ａ ｒ ｎ ｅ ｓ ｒ ａ ａ ｅ ．Ｔ ｅ ｒｎ ｅ ｓ ｒ ａ ａｙ ｉ ｇ ｓ ｍ ｒ ｔｒ ｅ ’ ｃ ｒｅ ａｉｎ ｏ ｉ ｅ ｅ ｔｒ ｎ ｅ ｃ ｉ ｈ ｕｄ ｎ ｔｂ ｇ ｏ ａ ｌ ． Ｔ ｅ ｅｆｃ ｆｔ ｅ ｓ ａｉｌｃ ｒｅａ ｉｎ ｏ ａ ｇ —ｐ ｅ ｄ ｔｒ ｅ ｓ ｏ ｈ ａｇ ｔ ｏ ｒ ｌｔ ｆｄ ｆ ｒ ｎ ａ ｇ ｅ ｌ ｓ ｏ ｌ ｏ ｅ ｉｎ ｒ ｂ ｅ Ｓ ｏ ｆ ｓ ｈ ｆ ｔｏ ｈ ｐ ｔ ｏ ｒ ｌｔ ｆｒｎ ｅ ｓ ｒａ ａｇ ｔ ｎ ｔ ｅ ｅ ａ ｏ
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基于距离单元筛选的扩展目标检测新方法
陷落 损失 与 目标 多散 射 中心 在距 离像 上 分 布
的稀 疏程 度有 关 ， 献 ［ ］ 过 仿 真 实验 分 析 了陷 文 ６通
落损 失 大小 随散射 中心个 数 和 距 离 像 长度 的变 化 规律 ， 针 对散 射 中心 稀 疏 分 布 的 目标 提 出 了 以 并 能量 积 累检测 统计 量 信 噪 比最 大 化 为 准则 实 现 距 离 单元 筛选 的扩 展 目标 检 测 方法 。但 是该 方 法 距
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复杂背景中的雷达目标探测技术 心得体会
复杂背景中的雷达目标探测技术心得体会复杂背景下雷达地面目标检测与识别技术研究心得空地导弹雷达导引头通过感知复杂战场环境，完成对感兴趣目标的探测、识别和跟踪，最终引导导弹实现目标精确打击，在现代战争中发挥了重要作用。
从复杂背景中检测目标，并对目标属性进行识别，是空地导弹雷达导引头面临的实际问题，是制约雷达导引头在空地导弹领域大范围应用的重要因素。
因此，研究复杂背景下雷达目标检测与识别具有重要的军事意义和工程价值。
本文以复杂背景下地面目标探测制导军事需求为牵引，开展复杂背景下雷达地面目标检测与识别关键技术研究，旨在提升雷达导引头的精确打击能力。
主要研究内容可概括为以下四个方面：1、针对距离扩展目标检测问题，提出了一种基于强散射点在线估计的距离扩展目标检测方法。
该方法首先利用机器学习中的无监督聚类算法在线估计强散射点数量和首次检测门限，然后结合虚警率确定二次检测门限，最后通过两次门限检测完成目标有无的判决。
所提方法不需要目标散射点分布的先验信息，在各种散射点分布模型下检测性能均较为稳健。
实验部分利用仿真数据和实测数据将所提算法与现有算法进行对比，验证了本文所提方法的优越性。
2、针对低信杂比条件下目标检测问题，提出了一种基于极化熵-能量的雷达目标特征检测方法。
该方法从目标散射机理出发，不依赖能量作为唯一特征进行检测，而将能量-极化熵联合特征作为检测依据。
此外，所提方法将目标检测转化为异常检测问题，即通过判断待检测单元相对周边环境是否异常来判决有无目标。
异常检测模型通过在线学习得到，而不需要离线训练模型。
通过实测数据验证，该方法提升了雷达在低信杂比条件下的目标检测性能，并为雷达目标检测提供了一种新的思路。
3、针对杂波背景下距离高分辨目标识别难题，提出了一种基于两次异常检测的杂波稳健目标识别方法。
该方法首先采用一种新的基于球形假设聚类的异常检测方法，完成小簇杂波的抑制，然后利用参数非依赖局部异常因子异常检测法对剩余散射点进行异常检测，完成点杂波的抑制，最后利用杂波抑制后的高分辨距离像进行特征提取及目标识别。
一种提高距离扩展目标检测性能的新方法
detr目标检测算法
DETR（Detr）是一种目标检测算法，它基于Transformer 架构，采用端到端的训练方式，可以直接从输入图像中生成预测结果，无需额外的人工干预。
与传统的目标检测算法相比，DETR 算法具有更高的准确性和效率。
DETR 算法的核心思想是将图像中的每个对象视为独立的序列，并将其表示为向量序列。
通过将对象表示为向量序列，DETR 能够利用Transformer 架构进行自注意力机制的学习，从而更好地捕捉图像中的复杂关系。
在训练过程中，DETR 使用标签数据对模型进行监督，通过反向传播和优化算法来更新模型的参数，以最大化预测结果与真实标签之间的匹配度。
与传统的目标检测算法相比，DETR 算法具有以下优点：1. 准确度高：由于DETR 采用了Transformer 架构和端到端的训练方式，能够更好地捕捉图像中的复杂关系，从而提高了目标检测的准确度。
2. 效率高：与传统算法相比，DETR 算法的运算速度更快，因为它避免了大量的特征提取和前向传播过程。
3. 可扩展性强：DETR 算法是基于Transformer 架构的，因此它可以很容易地扩展到其他任务，如语义分割、图像分类等。
然而，DETR 算法也存在一些局限性。
首先，它需要大量的标签数据来进行训练，这可能会限制其在某些数据集上的应用。
其次，由于DETR 算法将对象表示为向量序列，因此它可能无法处理一些复杂的目标检测任务，如多物体检测或遮挡情况下的目标检测。
总的来说，DETR 是一种非常有前途的目标检测算法，它利用了Transformer 架构的优势，实现了端到端的训练，具有较高的准确度和效率。
虽然它存在一些局限性，但这些局限性的影响在大多数情况下是可以接受的，并且可以通过增加数据集或改进模型架构来进一步优化。
未来，我们可以期待DETR 算法在更多领域得到应用，如自动驾驶、医疗诊断等。
基于视频积累的距离扩展目标检测
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面 明显优 于低 分辨率 雷达 ， 因此 作 为信号 处理 的最前端 ， 高分辨雷 达检测 技术 也逐 渐 引起人 们 的重视 。１９ ９９
Ｋａｌ ｒａｈ提 出 了高斯 背景 下基 于单 周期 积 累的距 离扩 展 目标检 测器 ， ｒ Ｇｅｌ ｃ 检测 性能 比“ ＯＵＴ （Ｆ Ｎ” Ｍ ） 方法 有 较大 的改进 ， 并且 具有 更强 的稳健 性 ｌ 。 ＿ 同年 Ｋａｌ ｒ ｃ １ 一 ｒＧｅｌ ｈ又推 导 了基 于多周 期积 累非高 斯背 景中 的距 离 ａ
仿 真结 果表 明比 文献［］ 出的 Ｓ Ｄ－ＧＩ Ｉ检 测 嚣的性能有较 大的改善 。 １提 Ｓ － 、 Ｒ＇
关键词： 离扩 展 目标 ；检测 ；高分辨 率 雷达 距
距离扩展目标极化检测的比较研究
Ｃｏ ｍｐ ｒ ｔ ｅ Ｓｔ ｄ ｆＰ ｌ ｒ ｅ ｒ ｔ ｃ ｉｎ ｏ ｎ ｅ ｅ ｔ ｎ ｅ ｒ ｅ ｓ ａ ａ ｉ ｕ ｙ ｏ ｏ ａ ｉ ｔｉ Ｄｅ ｅ ｔ ｆＲａ ｇ － ｘ ｅ ｄ ｄ Ｔａ ｇ ｔ ｖ ｍ ｃ ｏ
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第２ ６卷
第 ２期
信 号 处 理
Ｓ ＧＮＡＬ Ｐ Ｉ ＲＯＣ Ｓ Ｉ Ｅ Ｓ ＮＧ
Ｖ０ ． ６． １２
Ｎｏ． ２
２１ ００年 ２月
Ｆｅ ２ ０ ｂ． ０１
距 离 扩展 目标 极 化 检 测 的 比较 研 究
李 军 李金梁 王 涛 王 雪松
（ ４ ０ ７ ） １０ ３
性能相差约 １ ３ Ｂ ． ｄ ；相对 于过高估计 目标径 向尺度的情况 ，瑞利 目标检 测性 能对 目标径 向尺度的过低估计更 为敏感 ；二进制 积累检测性 能一般不 及径 向积 累检测 ，但其 性能差异较小 。 关键词 ：距离扩 展 目标 ；雷达 ；极化 ；检测 中图分 类号 ：Ｔ ９ ７ ５ Ｎ ５ ．１ 文献标 识码 ：Ａ 文章编号 ：１０ ０ ３ （０ ０ ０ ０ １ ０ ０ ３— ５ ０ ２ １ ）２— ２ ３— ６
距离扩展目标检测matlab
距离扩展目标检测matlab
距离扩展算法(Distance Transform Algorithm, 缩写为DTA) 是一种用于目标检测的有效算法，它通过找到一系列的点之间的最短距离检测特定的目标。
它的基本思想是：将一副图像中的边缘对象形成一个分代图，并为每个像素点计算最短到边缘的距离，然后在距离图中根据阈值检测出目标。
使用Matlab 实现距离变换算法进行目标检测：
1、首先通过Matlab 的函数“edge”函数，识别图像中的边缘对象；
2、在识别的边缘图上进行距离变换，生成距离场，并根据阈值提取边缘物体，确定目标位置；
3、最后使用Matlab 的函数“bwlabel”，根据目标检测出的区域，计算每个目标的中心点、面积、外接矩形等参数，从而实现将目标具体模型化。
非支配排序遗传算法ii
非支配排序遗传算法ii非支配排序遗传算法II（NSGA-II）是一种多目标优化算法，它是对非支配排序遗传算法（NSGA）的改进。
NSGA-II在保持NSGA的优点的同时，通过引入快速非支配排序算法和拥挤度距离计算方法，进一步提高了算法的效率和准确性。
NSGA-II的主要特点是采用快速非支配排序算法，将种群中的个体划分为多个层次，每个层次中的个体都是非支配的，即它们之间不存在优劣关系。
在每个层次中，个体按照拥挤度距离进行排序，拥挤度距离越大的个体越容易被淘汰，从而保证了种群的多样性和收敛性。
NSGA-II的算法流程如下：1. 初始化种群，包括个体的基因编码、适应度函数和拥挤度距离。
2. 对种群进行快速非支配排序，将种群中的个体划分为多个层次，每个层次中的个体都是非支配的。
3. 对每个层次中的个体按照拥挤度距离进行排序，拥挤度距离越大的个体越容易被淘汰。
4. 选择新的种群，包括保留前几个层次中的个体和根据拥挤度距离选择的个体。
5. 对新的种群进行交叉和变异操作，生成下一代种群。
6. 重复步骤2-5，直到达到预设的终止条件。
NSGA-II的优点在于：1. 高效性：NSGA-II采用快速非支配排序算法和拥挤度距离计算方法，能够在较短的时间内找到较优解。
2. 多样性：NSGA-II保留了种群中的多样性，能够找到多个非支配解。
3. 可扩展性：NSGA-II能够处理多目标优化问题，可以扩展到更多的目标函数。
4. 稳定性：NSGA-II能够保持种群的稳定性，避免了早熟和过度收敛的问题。
NSGA-II的应用范围广泛，包括工程设计、金融投资、交通规划等领域。
例如，在工程设计中，NSGA-II可以用于优化多个设计参数，如材料、尺寸、形状等，以满足多个性能指标的要求。
在金融投资中，NSGA-II可以用于优化投资组合，以最大化收益和最小化风险。
在交通规划中，NSGA-II可以用于优化交通流量、路网布局、信号配时等，以提高交通效率和减少拥堵。
膨胀算法检测扩展目标
膨胀算法检测扩展目标膨胀算法是一种常用的形态学图像处理算法，在图像处理与计算机视觉中有广泛的应用。
其基本思想是通过重复图像中每个像素的结构元素的操作，实现对图像的膨胀处理。
在图像中检测扩展目标的过程中，最关键的一步就是对目标进行膨胀处理。
通过膨胀处理，可以将目标区域扩展出一定的距离，从而帮助我们更好地定位和识别目标。
在下面的内容中，我们将介绍膨胀算法在检测扩展目标中的应用。
在膨胀算法中，结构元素被定义为一个矩形或是一个椭圆形状。
在图像处理中，通常使用矩形结构元素。
结构元素的大小和形状可以根据具体的图像进行调整，以达到最佳的效果。
在膨胀算法中，图像中的每个像素按照结构元素大小进行扫描。
对于每个像素，将其和结构元素进行对齐，然后计算像素点的周围邻域中的最大值。
最终得到的结果就是图像中每个像素点的膨胀处理结果。
膨胀算法的主要优点是操作简单，处理速度快，并且可以有效地减少图像中的噪声。
在图像处理中，通常使用膨胀算法来进行边缘检测、目标识别、形态学重构等操作。
通过使用结构元素，我们可以在图像中检测到不同形状和大小的目标。
例如，在一张复杂的图像中，我们希望检测出所有大小不同的红色目标，我们可以使用一个矩形结构元素，将其和图像中的每个像素进行对齐，然后进行膨胀处理。
在结果图像中，所有与该矩形结构元素对齐的像素都会被膨胀处理，从而扩展目标区域。
除了检测目标以外，膨胀算法还可以用来填充图像中的孔洞，消除小的噪声点等。
在实际应用中，膨胀算法通常和其他图像处理算法一起使用，以达到更好的效果。
总之，膨胀算法是图像处理中非常重要的一种算法。
在检测扩展目标中，膨胀算法可以帮助我们更好地定位和识别目标。
同时，膨胀算法也可以广泛应用于其他图像处理领域，具有重要的实际应用价值。
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Ｇ Ｒ 检测算法对有效距离单元数量估计值 比较敏感的问题 。 得到的修 正 Ｏ —Ｌ Ｔ检测算法无需 估计有效距 离单元数量 。 ＬＴ 所 ＳＧ Ｒ
通 过理论分 析证 明了恒虚警率性 。通过 Ｍｏｔ Ｃ ｒ ｎｅ ａｌ ｏ仿真进行性能分析 ，说 明修正 Ｏ — Ｌ Ｔ检测算法 的有效性和鲁棒性 。由 ＳＧ Ｒ 于修正 Ｏ —Ｌ Ｔ检测算法无需事先估计有效距离单元的数量 ，因此便 于实 际操作 。 ＳＧ Ｒ 关键词 ：距 离扩展 目标 ； 恒虚警率 ；目标检测 ； 有序统计 量
中图分类号 ：Ｔ ９ ７ ５ Ｎ５ ．１ 文献标 识码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ — ５ ０ ２ １ ） ２ １７ — ６ ０ ３ ０３ （０ １ １ — ８ ８ ０
Ａ Ｒｏ ｕ ｔＤｅ ｅ ｔ ｎ Ｍｅ ｈ ｄ ｆ ｒＲａ ｇ — ｐ ｅ ｄ Ｔａ ｇ ｔ ｂ ｓ ｔ ｃ ｉ ｔ ｏ ｏ ｎ ｅ ｓ ｒ ａ ｒ ｅ ｓ ｏ
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第 ２ ７卷 第 １ ２期 ２１ 年 ｌ ０１ ２月
信 号 处 理
ＳＧ Ｉ ＮＡＬ Ｐ ＣＥ Ｓ Ｎ Ｒ０ Ｓ Ｉ Ｇ
Ｖｏ ． ７． Ｎｏ． ２ １２ １ Ｄｅ ． ２ ｃ ０１１
一
种 距 离 扩展 目标 的稳健 检 测 算 法
关 键 张晓利 黄 勇 何 友
ＧＵＡＮ ｉｎ Ｚ Ｊａ ＨＡＮＧ ａ — ＨＵＡＮＧ ｎ ＨＥ Ｙｏ Ｘｉｏ ｌ ｉ Ｙｏ ｇ ｕ
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（ 海军航空工程学院 电子信息工程系
要 ：针对距离扩展 目标稀疏分布 的一般情况 ，提 出了一种改进 的基 于有 序统计 的广义似 然 比检测 的稳健算法 。该
算 法采 用 “ 或规则 ” ，对各种有效距离单元数量假设条件下得 出的 Ｏ — Ｌ Ｔ检测算法 的判决结果进行融合 ，从而 克服 了 ０ — ＳＧ Ｒ ｓ