纹理高阶分形特征的海面舰船目标检测方法

为了提高海面舰船目标检测效果,提出纹理高阶分形特征的海面舰船目标检测方法。首先分析海面舰船目标检测原理,并对海面舰船目标图像进行处理,然后提取海面舰船目标检测的纹理高阶分形特征,并引入卷积神经网络分析海面舰船目标的变化特点,从而建立海面舰船目标检测模型,最后通过仿真实验分析海面舰船目标检测的效果。结果表明,对复杂背景的海面舰船目标,本文方法不仅提升了海面舰船目标检测的准确性,解决了海面舰船目标漏检的难题,而且海面舰船目标检测速度明显加快,可以实现海面舰船目标实时监控。     

应用混沌理论的舰船混响背景下目标检测方法

舰船的水下目标检测技术有重要意义,不仅关乎军事舰艇的侦察能力,还决定海上作业渔船和航运船舶的工作效率。因此,研究混响背景的水下目标信号检测技术具有重要的意义。本文系统介绍混沌理论的发展和数学模型,利用混沌理论优化舰船混响背景下的信号提取和目标检测技术,并利用仿真软件Maltlab对该目标检测技术进行仿真分析。     

非线性信号检测在舰船目标识别中的应用

在对非线性舰船辐射噪声产生机理和其噪声谱组成分析的基础上,研究利用高阶谱分析方法检测舰船辐射噪声。首先分析舰船辐射噪声的噪声谱中的组成成分和特性,对不同噪声源与舰船噪声谱成分间关系特点进行研究,并建立舰船辐射噪声的仿真模型。然后,研究高阶谱理论及其在提取非线性信号特征时的应用;最后,通过对仿真生成的2种舰船辐射噪声应用本文算法实现检测与分类,结果证明该方法可行。     

图像块混沌特征在海面运动目标检测中的应用

为了消除舰船目标检测中海面背景的影响,提出了一种基于图像块混沌特征的目标检测算法.该算法利用小数据量法计算图像块的最大Lyapunov指数,分析运动目标存在时背景信号混沌特征的变化,检测淹没在混沌背景信号中的目标信号.实验采用400帧图像进行检测,检测率为100%,虚警率为5%.结果表明,算法能有效地检测出海面背景下的舰船目标.     

物联网结构在舰船多目标检测系统中的研究

舰船多目标检测系统是海上军事领域的重要研究方向之一。随着物联网技术的发展,无线传感网络在舰船多目标识别系统中的应用越来越广,其无线传感网络的节能问题﹑通信带宽及信道衰落都影响着目标检测系统的时效性及准确性。本文研究现有的多传感器网络的目标检测系统原理,重点分析基于舰船纯方位角度的多目标检测跟踪算法,并利用UFK方法对算法中的非线性扰动问题进行分析,解决多目标检测中的滑动窗口稳定性问题,最后进行仿真。     

云平台和神经网络的舰船目标检测

为了解决当前舰船目标检测过程中存在的检测误差、检测实时性差的缺点,设计了一种云平台和神经网络的舰船目标检测方法。首先采用混合高斯模型对舰船目标所在区域进行获取,然后采用粒子滤波算法对舰船目标进行跟踪和检测,并采用神经网络对舰船目标粒子滤波算法的权值进行优化和更新操作,解决粒子滤波算法的缺陷,最后基于云平台对舰船目标检测方法进行了设计,并进行了舰船目标检测仿真模拟实验。结果表明,本文方法可以对各种环境中的舰船目标进行准确的检测,提高了舰船目标检测的鲁棒性,而且舰船目标检测实时性也得到了明显的改善,克服了当前舰船目标检测方法存在的缺陷,是一种有效的舰船目标检测方法。     

分布式云平台在舰船目标检测中的应用研究

在现代海上军事领域,船舶目标跟踪监测系统一直是其重要的研究方向,其监测跟踪的精度、准确度及效率是衡量系统的3个最重要的性能指标。传统的舰船目标跟踪监测系统是基于单处理中心,监测跟踪算法的处理精度及效率已经越来越不能满足现代海上军事系统的性能要求。本文研究基于云计算的分布式平台,分析海上目标跟踪监测中的噪声滤波,结合帧间差分法及背景差分法,提出的基于分布式云平台的舰船目标监测算法,提高了算法效率。     

舰船磁场模型参数在目标识别中的应用

在深入研究舰船磁场单一旋转椭球体建模及其模型参数稳定性的基础上,以该模型参数作为舰船目标识别的新特征量,用人工神经网络方法对船型、航向等目标模式进行识别,达到了良好的识别效果。     

弱点目标检测中的背景杂波抑制新方法

常规的弱点目标检测算法在背景边缘如海天线、云层和海浪边缘会形成高的虚警。通过对背景边缘梯度的分析后发现,背景边缘与弱点目标在多向梯度特性上存在差异,据此提出了一种背景杂波抑制新方法。     

粒子滤波器在船舶海天背景下目标跟踪技术的应用

船舶在海天背景下的目标跟踪技术在军事侦察、目标搜寻和海上监控等领域有重要的应用,近年来引起了研究人员的广泛关注。随着图像处理技术和计算机技术的迅速发展,目标追踪技术的理论与技术基础更加完善。本文以船舶在海天背景下的目标跟踪技术为研究对象,结合粒子滤波跟踪算法,研究和开发新型的船舶目标跟踪系统,显著提高了船舶的目标跟踪精度和跟踪效率。     

分布式传感技术在海面多目标检测中的研究

在海面战争中,多目标的检测关系到战争胜败。相对于一般运动目标检测算法,海面环境下的检测模型背景更加复杂,目标物相比较背景成像更小,对目标物检测的实时性和精度都有所降低。本文研究基于分布式传感技术的海面多目标检测系统,同时针对海面复杂背景的模型,在模糊理论及自适应反馈的分布式目标检测及数据融合基础上,首次结合训练静态数据信息融合传感器采集信息的模糊检测进行自反馈的方法,提高了检测精度。     

主动轮廓模型在运动舰船目标跟踪中的应用

应用数字图像处理技术对视频监控系统中的舰船目标进行运动检测与跟踪。针对水面环境存在的复杂变化,选用混合高斯背景模型的方法构建实时背景模型,应用背景差分法检测出监控画面中的运动舰船区域,并得到舰船目标的初始轮廓,再利用主动轮廓模型方法,提取运动舰船目标轮廓,并利用舰船轮廓实现目标跟踪。实验表明,算法可对目标轮廓进行较好地跟踪,并且复杂度较低。     

改进的D-S证据理论在海上目标融合识别模型中的应用

船舶海上航行的过程中传感器获取到的信息间会存在冲突。本文对传统的D-S证据理论进行改进,通过权重来调整不同证据的可信度,然后利用Dempster合并法则实现目标信息的融合。最后通过对比实验证明本文改进算法的有效性和稳定性优于其他对比算法。     

一种新型无线传感器网络在海洋监控系统中的应用

近年来,随着工业的发展和人类海洋活动的日趋频繁,海洋环境问题日益突出。为了实时监控海洋的环境和水文状况,需要采用船舶巡航、人工监控或播撒浮标等方式。然而,由于海面复杂苛刻的自然环境,以及对于人力物力的约束,上述方法无法满足对于海面实时监控的需求。为了解决这一问题,本文提出一种新型无线传感器网络,实时收集并传输相关的数据。该网络由传感器和浮标组成,传感器的数据传输采用无线通信方式,本文对该网络的结构进行研究,并设计了系统原型。     

海面浮动光电平台对空无源定位与跟踪

提出利用海面浮动光电平台在波浪作用下的机动实现对空中目标定位与跟踪的方法。建立基于角度与角速度实现无源定位的数学模型,采用无迹卡尔曼滤波进行噪声干扰下的跟踪滤波,通过仿真分析了滤波算法在目标固定不动和目标匀速运动2种情况下的有效性。结果表明,对于含有零均值高斯噪声的角度和角速度测量数据,利用无迹卡尔曼滤波可以进行距离估算,并具有一定的精度和稳定性。     

SAR图像技术在船舶目标检测和参数提取中的应用

SAR技术飞速发展,大量的船载SAR系统已经运用到了船舶目标检测和参数提取中。本文在传统的船舶目标检测的基础上进行改进,提出基于分解理论的极化SAR图像船舶目标检测,并在检测过程中利用边缘检测模板和Freeman分解理论提取边缘信息,解决边缘模糊的问题。本文还提取船舶目标的运动参数。最后进行仿真实验,实验结果表明本文具有可行性和一致性。     

模糊聚类在雷达频率信号目标检测处理中的应用

随着船舶工业和海洋航运的发展,基于雷达信号的舰船探测和导航系统逐渐完备。雷达频率信号检测和处理的主要目的包括提取目标信号的特征信息,过滤和剔除噪声等其他干扰信号等。近几年,模糊聚类算法和信号频率分析发展迅速。本文基于模糊聚类分析算法,研究不同频率雷达信号的检测和处理过程,提高雷达信号在中频段的利用率和雷达的技术性能。