简介:在天波超视距雷达(OTHR)中,机动目标的多普勒谱展宽,会导致相干积累损失,影响目标检测。传统的时频分析方法将目标回波信号投射到时频域中再通过能量积累实现机动目标检测和参数估计,但该方法在瞬态干扰存在的情况下效果较差且计算量过大。考虑到机动目标和瞬态干扰在时间-频率变化率域中的不同特性,提出了一种基于时间-频率变化率分布(TFRD)的机动目标检测算法,该算法通过TFRD构建时间-频率变化率(T-FR)域,并在T-FR域中进行目标参数估计,可以降低瞬态干扰对机动目标检测的影响。经实测数据仿真验证,该算法可以在瞬态干扰存在的情况下有效地检测出机动目标,而传统的WHT(Wigner-Hough-Transform)算法则由于瞬态干扰影响导致检测错误。此外,该文算法避免了使用Hough变换,减小了运算量,使其可以更好地应用于工程中。
简介:在假定目标RCS起伏为高斯形状频谱特性的前提下,将高斯白噪声通过一个高斯谱特性的低通滤波器来模拟目标RCS起伏特性。首先用康斯坦尼兹法设计了低通滤波器,并根据地杂波等效速度的不同,得到一组不同的滤波器响应,进而实现了背景RCS起伏程度不同的地杂波的模拟。然后以该地杂波为背景,采用ATI方法进行动目标检测,分析了地面背景RCS起伏特性对动目标检测性能的影响。计算机仿真结果表明:在一定的虚警概率下,当不考虑接收机噪声时,随着RCS起伏加剧,动目标径向最小可检测速度增大。最后得到结论:用基于ATI方法进行动目标检测时,若不考虑雷达接收机噪声,则地面背景RCS起伏特性是影响最小径向可检测速度的主要因素。
简介:随着合成孔径雷达(SAR)图像的分辨率提高,基于高分辨率SAR图像的舰船检测成为海洋遥感应用中的一个重要课题。针对高分辨率SAR图像,为获取精确的、完整的舰船目标信息而提出一种基于改进的相干散射点(CS)提取的舰船检测方法。该方法的核心是利用SAR图像复数据的确定目标特性,提取出CS,该方法不仅利用了图像复数据的幅度信息,同时利用了相位信息。首先对于原始高分辨率SAR图像复数据进行距离向子视处理,获取子视图像像素的相关系数;然后,由于SAR图像分辨率较高,为获取完整的舰船目标信息,引入局部图像平均相关系数处理;最后设定相关系数阈值,从海域中提取出舰船目标,完成舰船检测。仿真实验结果验证了该检测方法的有效性。