人工智能-目标检测-船用雷达目标检测与录取性能改进方法研究.pdf

【船用雷达目标检测】 船用雷达是船舶安全航行的关键设备，主要负责探测目标并提供距离、方位、航速和航向等关键信息，帮助船员避免碰撞。针对船用雷达的目标检测，本文着重探讨了如何提升在低信噪比环境下的目标检测性能。 1. **利用跟踪信息提高检测性能**： 在跟踪已知目标时，由于海浪等因素导致的雷达回波起伏可能降低目标的信噪比，使得目标在后续检测中丢失。为解决这一问题，研究提出依据跟踪信息调整目标相关区域的检测阈值，降低局部门限，再进行二次检测。这种方法在确保虚警概率在可接受范围内的同时，提高了弱目标的发现概率。 2. **目标中心位置录取方法的研究**： 目标检测后，需准确录取目标的中心位置。论文比较了三种常见的录取方法：外接四边形法、几何中心法和重心法。每种方法各有优劣，通过实验分析了它们在不同条件下的性能。选择适合的录取方法能提高目标定位的精确度。 3. **船舶摇晃对目标位置参数录取的影响及修正**： 船只在风浪中会经历横摇、纵摇和艏摇，这些摇晃会干扰目标位置参数的录取。论文深入分析了摇晃对目标位置参数影响的程度，并提出了相应的校正算法。通过实际目标回波信号的实验验证，证明了校正摇晃影响后，目标录取性能显著提升。 【目标录取】 目标录取是船用雷达系统的重要环节，它涉及到对目标参数的提取，包括目标幅度、起始终止距离、起始终止方位以及目标中心位置等。正确录取这些参数对于识别目标和评估潜在碰撞风险至关重要。 【目标跟踪】 目标跟踪是维持连续检测目标动态信息的关键技术，尤其在目标信号弱或环境干扰大的情况下，有效的跟踪可以增强目标的可检测性，减少误报和漏报的可能性。 总结来说，这篇研究通过改善弱目标检测、优化目标位置录取策略以及处理船舶摇晃带来的影响，提升了船用雷达的总体性能，确保了在复杂海洋环境下船舶的安全导航。这一领域的研究成果对于提高船舶避碰能力，保障水上交通安全具有重要意义。