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基于知识的海杂波背景下距离扩展目标检测
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海杂波中基于扩展分形的目标检测方法
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针对海杂波的非平稳性和长相关性,提出一种基于扩展分形多尺度Hurst参数的目标检测算法。该方法首先将扩展分形理论与模式识别中的分类方法相结合,提取杂波和目标的多尺度Hurst参数以构成特征矢量,并引入模式识别中的可分性判据来进行特征矢量的选取,然后采用Bayes分类方法进行目标检测。利用IPIX雷达实测数据的实验结果表明,文中提出的算法比基于分维值的检测算法有更好的检测性能。
基于海杂波分形特性的目标检测新方法
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为克服海杂波分形维数值估计需要较长的数据长度的缺陷,提出了基于扫描间积累的分形维数值估计方法。首先研究了几种常用的分维值估计方法,从分维值的定义出发证明了分段分维估计方法与连续数据估计方法的等价性,然后通过迭代算法求得分形维数估计值。仿真结果表明提出的方法降低了对雷达驻留时间的要求,并且具有较小的运算量,提高了微弱目标的检测性能。该方法可以用于岸基对海雷达检测海表面微弱目标。
强海杂波背景条件下海上目标检测方法 (2006年)
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大数据-算法-海杂波背景下目标检测算法研究.pdf
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为了克服基于小波尺度谱重排的时频分析方法中时、频...实验结果表明，与传统的时频分析算法相比，提出的算法具有更好的时频聚集性和较强的噪声抑制能力，能有效地检测海杂波背景下缓慢运动的匀速和匀加速舰船目标。
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雷达海杂波统计建模和目标检测性能预测对于海面上弱小目标的检测、预警
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非高斯杂波背景中的两个距离扩展目标检测器
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基于修正熵的距离扩展目标检测器
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基于距离单元选择的距离扩展目标检测器
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针对距离扩展目标所占据的各距离单元输出的信杂比在统计意义上不同的一般情况,在分析基于顺序统计的广义似然比检测(generalized likelihood ratio test based on order statistics,OS-GLRT)的基础上提出了两种改进的检测器。第一种是修正的OS-GLRT,它采用或规则,将所有可能的有效距离单元数量得到的OS-GLRT的结果进行融合后做出判决,所得
海杂波的建模及CFAR目标检测研究
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HFSWR中用于目标检测的空间扩展杂波的主瓣消除
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高频表面波雷达（HFSWR）已成功开发用于预警，尤其是用于监视移动中的船只。 但是，空间覆盖杂波（SSC）可能会遮盖住宽广的方向，例如HFSWR中的海杂波和电离层杂波可能使它蒙蔽。 一些方法已经为消除SSC做出了很大的努力，但是这些努力对于长期存在的主瓣杂波毫无意义。 本文研究了一种基于单陷波空间滤波器的扩展杂波估计抵消器（SCEC），用于SSC抵消，以消除主瓣中的杂波，其思想是通过侧向噪声来估计
强海杂波背景下的舰船目标检测 (2005年)
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根据宽波束高频地波雷达用于探测海上舰船目标的要求,分析了目标的检测背景并对其中海杂波和噪声的统计特性进行了蒙特卡洛仿真,发现宽波束条件下海杂波和噪声具有类似威布尔分布的特性.利用硬目标在距离-多普勒二维平面上产生单尖峰的特点,提出了利用几种常见的恒虚警率检测并结合峰值检测,对实测数据进行二维独立双门限检测的方法.实验结果表明,几种常见的检测方法在给定虚警率为10 - 4 的条件下检测概率均能
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