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公开(公告)号：CN113567944A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110808715.X
申请日：2021-07-16
摘要： 本发明涉及一种海杂波中FRFT域奇异值特征的目标检测方法和装置、电子设备及存储介质。该方法包括：通过雷达获得海杂波数据；使用海杂波数据在各个距离单元上进行多个变换阶数下的FRFT计算，获得FRFT谱；对FRFT谱的矩阵进行奇异值分解SVD，获得奇异值矩阵；对奇异值矩阵中预定能量占比的前预定项奇异值进行累加，获得各个距离单元上相应的总奇异值；基于对各个距离单元上的总奇异值对目标进行检测；以及基于对各个距离单元上的FRFT谱对目标的特点进行判断。本发明通过采用FRFT完成多个变换阶数下的FRFT谱计算，然后将其构造成矩阵，通过奇异值分解，提取具有一定能量占比的奇异值，反映FRFT谱的空间变化关联性。
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公开(公告)号：CN118409293B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410840222.8
申请日：2024-06-27
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明涉及一种分数阶域特征目标检测方法、装置及介质，属于雷达检测算法技术领域。为了解决现有归一化操作中的标准差估计不准确，导致显著的系统误差，降低其在现实世界场景中的有效性的问题，该方法，包括以下步骤：S1、计算待检测单元的特征；S2、将步骤S1中得到的待检测单元的三个特征与相同场景下该特征的门限进行比较；S3、通过步骤S2的比较结果，判断是否存在目标。该方法可以减少非正态分布模型引起的归一化过程的不稳定性；在各种虚警概率条件下，具有更好的杂波抑制效果和优越的检测性能。
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公开(公告)号：CN116930900A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310808969.0
申请日：2023-07-03
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明提供一种基于双极化最大特征值的雷达目标检测方法及装置，该方法包括：接收第一极化回波数据和第二极化回波数据，并根据第一极化回波数据和第二极化回波数据确定检测单元和至少两个参考单元；针对任一单元，根据第一极化回波数据和第二极化回波数据确定互协方差矩阵，并根据互协方差矩阵确定单元对应的最大特征值；根据各参考单元对应的最大特征值确定平均最大特征值；根据检测单元对应的最大特征值、平均最大特征值以及预设门限因子确定目标检测结果，目标检测结果包括目标存在或目标不存在。由此，能够降低雷达目标检测的计算复杂度，并充分挖掘目标回波信号和海杂波的区分度，提升雷达目标检测的检测准确度。
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公开(公告)号：CN110865343B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201911109127.6
申请日：2019-11-13
申请人： 中国人民解放军海军航空大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要： 本发明提供一种未知量测噪声下基于LMB的粒子滤波检测前跟踪方法及系统，本发明利用代价参考粒子滤波替代粒子滤波，雷达实时测量值获取，粒子代价预测，粒子状态更新，目标状态估计。本发明通过传递粒子关于量测的代价参数，带入粒子权重进行更新迭代，一定程度上解决了基于随机有限集统计理论的检测前跟踪依赖大量先验的缺陷；对量测噪声统计特性先验知识的依赖更低，算法的稳定性和准确性更高。
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公开(公告)号：CN113567944B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202110808715.X
申请日：2021-07-16
摘要： 本发明涉及一种海杂波中FRFT域奇异值特征的目标检测方法和装置、电子设备及存储介质。该方法包括：通过雷达获得海杂波数据；使用海杂波数据在各个距离单元上进行多个变换阶数下的FRFT计算，获得FRFT谱；对FRFT谱的矩阵进行奇异值分解SVD，获得奇异值矩阵；对奇异值矩阵中预定能量占比的前预定项奇异值进行累加，获得各个距离单元上相应的总奇异值；基于对各个距离单元上的总奇异值对目标进行检测；以及基于对各个距离单元上的FRFT谱对目标的特点进行判断。本发明通过采用FRFT完成多个变换阶数下的FRFT谱计算，然后将其构造成矩阵，通过奇异值分解，提取具有一定能量占比的奇异值，反映FRFT谱的空间变化关联性。
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公开(公告)号：CN110865343A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911109127.6
申请日：2019-11-13
申请人： 中国人民解放军海军航空大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要： 本发明提供一种未知量测噪声下基于LMB的粒子滤波检测前跟踪方法及系统，本发明利用代价参考粒子滤波替代粒子滤波，雷达实时测量值获取，粒子代价预测，粒子状态更新，目标状态估计。本发明通过传递粒子关于量测的代价参数，带入粒子权重进行更新迭代，一定程度上解决了基于随机有限集统计理论的检测前跟踪依赖大量先验的缺陷；对量测噪声统计特性先验知识的依赖更低，算法的稳定性和准确性更高。
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公开(公告)号：CN118915012A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411396554.8
申请日：2024-10-09
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明公开了一种基于特征流形的海杂波中小目标检测方法，涉及小目标检测技术领域，所述显著特征的提取：在每个收发通道上发射一系列相干脉冲，并接收每个距离单元的复杂时间序列，海杂波中的雷达目标检测问题可以转化为以下二进制假设检验问题。本发明所述的一种基于特征流形的海杂波中小目标检测方法，使用SDRDSP数据集进行测试表明，与非相参积累的CA‑CFAR和单特征检测方法相比，提供了更高的稳定性和更高的检测概率；从特征流形中导出的几何距离有效地抑制了海杂波并增强了目标区分能力；综合来看，特征流形方法代表了雷达目标检测在复杂海杂波条件下的一项强大且有效的进步。
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公开(公告)号：CN118818462A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411295390.X
申请日：2024-09-18
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G01S7/41 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及雷达目标检测技术领域，尤其涉及一种基于非线性降维和特征样本距离的海上小目标检测方法，包括：S1，分别提取历史海杂波数据和历史目标数据的多维特征；S2，基于同一特征分别在历史海杂波数据和历史目标数据计算特征密度距离；S3，基于特征密度距离对多维特征空间进行非线性特征降维；S4，基于历史海杂波特征样本结合历史特征样本距离构建用于检测海杂波的凹包目标检测器；S5，提取待检测单元的多维特征，并进行非线性特征降维；S6，获取待检测单元与参考单元之间的当前特征样本距离；S7，基于凹包目标检测器结合当前特征样本距离判断待检测单元是否为目标。提出的检测方法检测成功概率更高，且受虚警概率的影响更小。
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公开(公告)号：CN118551312B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411016849.8
申请日：2024-07-29
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/15 , G06F18/2113 , G06F18/2131 , G06F18/2132 , G06F18/2135 , G06F18/21 , G06F18/22 , G01S7/41 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了基于Spearman相关性特征再表达的目标检测方法，涉及目标检测技术领域，包括特征特性分析与改进、Spearman相关性特征的目标检测和试验结果与分析。本发明分析了现有特征的幅度分布特性，修正了基于默认正态分布的归一化特征提取方式，进一步，提出了修正特征和新特征，对目标和海杂波有较好的分类能力。提出了基于Spearman相关性的广义线性分组方法，优化了组内特征的线性关系。并在此基础上，提出了基于B氏距离的组内特征再表达方法，将12维特征向量压缩为一个3维特征向量。此方法得到的3维特征，相较直接降维方法有更好的分类能力，且无主次关系，在三维特征空间中可以彼此补充。
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公开(公告)号：CN118551312A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411016849.8
申请日：2024-07-29
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/15 , G06F18/2113 , G06F18/2131 , G06F18/2132 , G06F18/2135 , G06F18/21 , G06F18/22 , G01S7/41 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了基于Spearman相关性特征再表达的目标检测方法，涉及目标检测技术领域，包括特征特性分析与改进、Spearman相关性特征的目标检测和试验结果与分析。本发明分析了现有特征的幅度分布特性，修正了基于默认正态分布的归一化特征提取方式，进一步，提出了修正特征和新特征，对目标和海杂波有较好的分类能力。提出了基于Spearman相关性的广义线性分组方法，优化了组内特征的线性关系。并在此基础上，提出了基于B氏距离的组内特征再表达方法，将12维特征向量压缩为一个3维特征向量。此方法得到的3维特征，相较直接降维方法有更好的分类能力，且无主次关系，在三维特征空间中可以彼此补充。
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