复杂海情条件下遥感图像小目标舰船边缘识别

受复杂海情影响,以往使用Harr分类器、梯度直方图特征方法,无法剔除遥感舰船目标不均匀边缘,导致识别效果不佳。针对该问题,提出了复杂海情条件下遥感图像小目标舰船边缘识别。依据深度神经网络,提取复杂海情条件下目标特征。获取多尺度特征后,选出建议候选框,判断每个建议候选框类别,通过平移变换和缩放变换结果,输出边界框。使用顶帽算法剔除不均匀边缘,抑制海杂波的尾迹。由实验结果可知,该方法具有良好识别效果,且最高召回率为0.98,适用于复杂海情条件下舰船边缘识别。     

基于SAR图像的舰船检测算法

在基于海面杂波统计模型的基础上,在利用SAR图像系统技术的前提下,根据对舰船检测目标因素的客观分析,通过对各种舰船检测算法检测差异性的比较研究,进行相应算法分析,为优化算法在能够有效提高检测速度和检测精度的情形下,进一步增强舰船目标的综合检测性能。     

小型化地波雷达海杂波散射系数仿真及SVD抑制方法研究

高频地波雷达检测背景中存在着复杂的杂波起伏和干扰,主要有海杂波,电离层干扰、射频干扰、以及旁瓣杂波等,其中后向散射的强海杂波干扰严重影响了回波目标检测。文章探讨了海上目标检测中的海杂波机理;并对海杂波散射系数进行了仿真;重点研究了基于奇异值分解的海杂波抑制方法性能,并验证了其良好的杂波抑制,有效改善地波雷达海上目标检测。     

基于雷达回波相关特征的海杂波抑制方法

海杂波是影响海雷达工作性能的一个重要因素。在检测和跟踪目标之前抑制海杂波非常必要。通过对海杂波和舰船目标的幅度和相关特性的分析，根据图像分割和形态学滤波原理，从图像处理角度，提出了一种海杂波抑制方法。用实测雷达数据验证了该方法的有效性和可行性。     

高杂波海天背景下红外图像中舰船目标的检测

针对高杂波背景条件下的红外图像中舰船目的检测问题进行研究。在分析海空背景下的红外图像特征的前提下,先对捕获到的红外图像进行背景抑制、海天线检测等预处理以提高舰船目标提取的准确性,然后依照检测出的海天线划定目标检测小区域,再利用相邻帧图像间舰船目标运动的相关性确定真实目标,剔除虚警目标。用Matlab软件对算法进行仿真,实验结果证明本文算法有效,在一定条件下能够取得较好的识别率。     

混沌时间预测方法的高分辨率雷达海杂波非线性分析

海洋运输业的发展对船载雷达的预测精度提出了更高要求。雷达收集信号中存在大量的海杂波噪声。由于海杂波具有动态性,传统的基于线性分析的模型不能提高目标分析的精度。本文针对海杂波的非线性特征,提出使用混沌时间方法分析海杂波,通过神经网络训练数据得到精确预测模型,提高雷达海杂波非线性分析的准确率。     

基于微多普勒效应的运动船舶目标分类研究

基于雷达的舰船目标识别技术具有重要的应用,包括海上交通的管理与监控、舰船运动目标的识别、敌方舰船侦察等,在雷达系统的运行过程中,地面杂波信号、气象杂波信号等干扰信号会降低雷达系统的精度,导致水面舰船目标识别出现误差等问题。微多普勒效应是指激光雷达发生二次散射时,运动目标产生位移时目标的雷达回波频率会发生改变,利用微多普勒效应可以显著提高雷达系统的精度,提高海上舰船目标的识别与分类水平。本文首先介绍了微多普勒效应的原理,然后对水面监控雷达系统进行详细研究,最后开发了基于微多普勒效应的海上运动船舶目标识别与分类系统。     

高频地波雷达舰船目标识别系统的研究与设计

首先设计含有发射集装箱、接收集装箱和信号处理集装箱的高频地波雷达舰船目标识别系统。对系统中各个部分的构成进行阐述。由于高频地波雷达的海杂波具有时空耦合性,因此本文利用空时二维处理来抑制杂波,并且进行恒预警处理。最后,通过雷达组网,利用不同的算法进行对比实验,以此来验证高频地波雷达目标识别探测的有效性。     

SAR图像舰船目标双阈值快速CFAR检测算法

针对舰船检测的高效性现实需求,本文提出了改进的舰船目标CFAR检测算法。在全局阈值的基础上,利用第一虚警率检测出超过全局阈值的像素点,将超过全局阈值的像素点视作疑似目标点,将低于全局阈值的像素点视作杂波点。在局部窗口检测过程中,引入筛选机制,设置第二虚警率,将背景窗口中的疑似像素目标剔除得到最终的检测结果。该算法计算量少,并且改善了多目标环境下的检测性能,消除了泄露到背景窗口中的目标像素对杂波统计特性的影响。仿真结果表明算法的有效性。     

基于实测数据的海杂波特性分析

与地物和气象杂波相比,海杂波特别是高分辨率雷达所接受的海杂波呈现明显的非平稳、非高斯性。且会出现所谓“海尖峰”,对目标检测影响严重。为研究针对海杂波的最佳信号处理算法,基于实际采集的海杂波对其幅度统计分布,频谱模型做了初步分析,可进一步加深对海杂波的认识和了解。     

船舶海上远距离目标搜索定位算法研究

基于高频超视距雷达的船舶海上远距离目标探测技术是一种利用雷达系统进行海上目标探测和测距的技术。该技术利用高频电磁波的特性,通过发射电磁波并接收目标反射回来的信号,实现对远距离目标的探测和定位。该技术的关键在于如何实现雷达探测过程的海杂波、地杂波等干扰信号的过滤,提高远距离探测的高频超视距雷达系统的工作精度。本文分别从高频超视距雷达的工作原理、杂波干扰信号建模、信号过滤、远距离目标探测算法等方面进行研究,通过该目标搜索和定位技术,船舶可以在海上实现对远距离目标的实时监测和跟踪,提高海上安全性和航行效率。     

节点信息融合的舰船目标跟踪算法

舰船目标跟踪成为各国关注的热点,针对当前舰船目标跟踪算法存在的跟踪速度慢、跟踪精度低等缺陷,以提高舰船目标跟踪效果为目标,设计了基于节点信息融合的舰船目标跟踪算法。首先采用多个传感器对舰船目标状态信息进行收集,并对信息进行一定融合,减少舰船目标状态信息的重复率,然后引入跟踪-学习-检测技术对舰船目标进行跟踪,最后采用舰船目标跟踪实验测试其性能。结果表明,本文算法可以动态、准确地对舰船目标进行检测和跟踪,相对于当前其他舰船目标跟踪算法,无论是跟踪精度或者是跟踪实时,均具有十分明显的优势。     

基于智能优化算法的舰船航行轨迹跟踪

针对当前舰船航行轨迹跟踪精度的难题,设计了基于智能优化算法的舰船航行轨迹跟踪方法。首先结合舰船航行轨迹跟踪的特点,将舰船航行轨迹跟踪问题转换为一个多目标优化问题,然后引入智能优化算法对网格点的多目标优化问题进行求解,找到最优的舰船航行轨迹跟踪方案,最后进行舰船航行轨迹跟踪仿真测试,测试结果表明,智能优化算法获得了比传统算法更优的舰船航行轨迹跟踪精度,而且舰船航行轨迹跟踪的速度高,具有较好应用价值。     

基于PCA算法的SAR图像舰船目标长宽特征提取

随着SAR图像成像技术的不断发展,几何特征被广泛应用在目标识别中,长宽特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,提出一种新的方法。首先通过水平集以及形态学方法获得预处理后的目标图像,利用PCA算法获取SAR图像舰船目标的长轴,结合最小二乘椭圆拟合方法获取舰船目标的短轴,最终得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,该方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。     

利用径向神经网络和Volterra级数滤波器进行海杂波非线性预测

本文利用非线性预测理论建立基于径向神经网络和Volterra级数滤波的海杂波预测,利用IPIX雷达和Logisic混沌映射信号采集海杂波,然后进行非线性预测。实验结果表明,对于Logisic混沌映射信号产生的海杂波,通过设定阈值能够较好的将目标检测出来。在今后的研究中会进一步探究海杂波中变化缓慢的目标的检测,以及高效的基于径向神经网络和Volterra级数滤波器算法的海杂波消波方式。     

航海雷达模拟中的海杂波建模及仿真

复合K分布统计模型能够很好的描述海杂波的幅值与相关性特征。通过建立海杂波幅度分布特征、时间相关性与空间相关性模型,利用球不变随机过程（SIRP）方法可以仿真时空相关K分布海杂波序列。在舰载导航搜索雷达系统模拟中应用该方法来模拟生成海杂波,能够逼真地表现海杂波随雷达环境的变化。仿真结果表明了该方法的有效性。     

通信系统中高频雷达海杂波的抑制算法仿真

高频雷达是船舶在海面上进行目标探测、通信等作业的重要设备,由于高频雷达在工作过程中受到1阶和2阶海杂波噪声的影响较大,在进行目标探测时信噪比较低。针对这一问题,本文通过分析高频雷达信号和海杂波信号的频谱特性,基于傅里叶变换和Root循环对消算法,研究了船舶通信系统高频雷达海杂波的噪声印制算法。     

基于支持向量机和辐射噪声的舰船目标识别

分类器的构造和特征量的提取是目标识别的两个基本问题。鉴于舰船辐射噪声反映了同种舰船的特征，以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有具有较好地解决小样本、非线性问题的能力，提出了一种新的识别方法，首先利用子波变换和多分辨分解算法对舰船目标的辐射噪声进行分解，得到目标的线谱和调制谱特征，然后使用支持向量机构造分类器，进行目标识别。实验表明，这种方法是可行的，且有较好的识别精度和较强的泛化性能。     

基于视觉搜索的舰船跟踪方法研究与仿真

基于视觉图像处理方法实现对舰船目标的跟踪识别,提高对舰船目标的搜索和打击能力。传统方法采用舰船目标轮廓亮点检测方法实现对目标的视觉搜索,在图像模糊和背景干扰较强时,检测效果不好。本文提出一种基于相邻帧补偿和尺度不变特征变换的舰船视觉搜索跟踪算法。为提高舰船目标图像视觉特征采集的清晰度和稳定性,采用电子稳像技术对舰船视觉信息采集进行直方图均衡处理,采用尺度不变特征变换SIFT技术对舰船目标进行角点特征提取。采用相邻帧补偿技术进行背景干扰滤波,在相邻两帧之间求解舰船的运动参量,实现对舰船目标的视觉搜索和跟踪。仿真实验表明,采用该算法实现对舰船目标的视觉搜索跟踪,舰船视觉特征的稳像性能较好,对舰船目标的准确识别率较高,展示了较好的应用价值。     

海洋环境对舰载雷达的影响及对策

本文浅析了影响舰船雷达使用中的大气波导、大气衰减、海杂波的特征,通过对三大海洋环境因素的研究,提出了大气波导、大气衰减、杂波影响下舰船雷达的使用对策。