搜索到1073篇“ 微弱目标检测“的相关文章
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- 宋杰熊伟王倩陆源崔亚奇姚力波
- 基于反演滤波的微弱目标检测方法
- 本发明提出了一种基于反演滤波的微弱目标检测方法，主要用于解决受强目标遮掩的微弱目标的检测问题，其实现步骤是：对雷达回波数据进行不加窗脉压处理；对脉压后的回波数据进行恒虚警检测，得到强目标集合；利用雷达发射参数信息构建细分...
- 赵永波孙一凡刘东贺
- 一种基于加权差异可见性图特征的海面微弱目标检测方法
- 本发明公开了一种基于加权差异可见性图特征的海面微弱目标检测方法，包括：采集海面回波幅度序列，对海面回波幅度序列进行子序列的划分后转换为相位差序列，对相位差序列进行归一化处理；利用归一化处理后的相位差序列构建加权差异可见性...
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- 基于优化长短时记忆网络的海面微弱目标检测
- 2024年
- 针对强混沌背景噪声下传统方法难以检测微弱目标信号的问题,研究了混沌相空间重构理论和麻雀寻优算法,提出一种基于优化长短时记忆网络(LSTM)的混沌背景下微弱信号检测方法。利用麻雀搜索算法优化LSTM模型参数,提高模型预测精度,降低目标检测门限,结合LSTM模型进行单步预测,利用预测误差从强海杂波背景下检测出微弱目标信号。以Lorenz混沌系统作为混沌背景进行仿真实验,对叠加的小信号进行检测,结果表明,该方法能够有效地检测微弱信号,其预测的均方根误差0.00171(信噪比为-137.707 dB),相较于传统神经网络预测模型、LSTM预测模型、GA-LSTM预测模型、PSO-LSTM预测模型均有显著提升。利用IPIX雷达信号进行预测实验,进一步验证了该方法的有效性。
- 叶如行鸿彦周星
- 关键词：微弱信号检测海杂波
- 基于Prewitt算子和Radon变换的雷达高速微弱目标检测被引量：1
- 2024年
- 正交频分复用(OFDM)调制雷达中跨距离单元走动问题降低了高速微弱目标检测性能,为此,提出一种基于Prewitt算子和Radon变换的OFDM雷达高速微弱目标检测算法。首先分析了多脉冲积累出现的跨距离单元走动以及Radon变换受噪声干扰问题,然后采用Prewitt算子卷积运算抑制噪声并保留回波能量,采用Radon变换沿距离单元走动斜线进行能量积累。理论分析和仿真结果表明,该算法具有比Hough变换和动目标检测(MTD)更优的低信噪比背景下的高速微弱目标检测性能,并能有效实现多目标检测。
- 杨勇军肖志文常明张茂龙于斯扬
- 关键词：PREWITT算子RADON变换多目标检测
- 微弱目标检测研究综述
- 2024年
- 微弱目标检测是安全检测中的一项基础性技术,在海面监测、空中微弱目标检测、网络威胁发现等应用场景具有重要实用价值。由于大尺度场景下存在信噪比低、背景变化大等问题,导致微弱目标检测易出现虚警、漏检等问题,微弱目标检测一直是目标检测领域的研究难点和热点。根据检测图像使用的方法不同,微弱目标检测方法分为单帧型和多帧型两大类,单帧型方法的检测速度快,但在复杂场景下表现不佳,而多帧型方法提高了准确性但需要更多资源。未来,在深度学习和人工智能技术的推动下,微弱目标检测不仅将聚焦于提高检测的准确性和效率,还将探索更加复杂的应用场景,如在动态和多变环境中的实时检测,具有广阔的应用前景。
- 郭沛东张倩王娟
- 关键词：微弱目标检测
- 一种基于时频分布流形中纹理信息的微弱目标检测方法、设备及存储介质
- 本发明涉及雷达目标检测技术领域，具体涉及一种基于时频分布流形中纹理信息的微弱目标检测方法，包括以下步骤：S1：将雷达回波划分为多个距离单元，将每个所述距离单元的一维序列数据均扩充为二维矩阵，由所有所述二维矩阵获得所有距离...
- 陈茜茜冯为可郭艺夺张群冯存前
- 基于平滑滤波的微弱目标检测方法
- 本发明提出了一种基于平滑滤波的微弱目标检测方法，主要用于解决被强目标所遮掩的微弱目标的检测问题，其实现步骤是：对雷达回波数据进行脉冲压缩；随后，对压缩后的脉冲数据进行单元平均恒虚警检测，得到强目标对应的距离单元；对每个强...
- 赵永波刘东贺曹若石
- 一种基于反事实因果学习的红外微弱目标检测方法
- 本发明公开了一种基于反事实因果学习的红外微弱目标检测方法，首先获取红外图像；再进行数据增强，得到红外数据集；利用红外目标特征，构建因果结构模型；利用因果结构模型输出的反事实因果关系，提取红外目标泛化特征；将红外目标泛化特...
- 张兆祥许悦雷周清马林华加尔肯别克回天袁超峰
- 一种用于对海极化雷达的微弱目标检测方法
- 本发明属于雷达目标探测技术领域，具体涉及一种用于对海极化雷达的微弱目标检测方法，包括获取的雷达回波信号训练数据集；对训练数据集进行预处理，得到训练特征集，训练特征集代入预设的支持向量机，以训练可分辨微弱目标回波与海杂波的...
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- 樊玲
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- 关键
- 作品数：279被引量：1,111H指数：17
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