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基于三特征预测的海杂波中小目标检测方法

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  • 万方数据
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特征检测方法是解决海杂波中小目标检测问题的重要途径,其根据特征值是否在判决区域内判断目标有无,几乎不考虑特征间的时序信息.事实上,历史帧数据与当前帧数据的时序关联性,可以为当前帧特征值的计算提供丰富的先验信息.为此,该文提出了一种使用自回归(AR)模型在特征域对雷达回波进行时序建模和预测的方法,以利用历史帧特征的先验信息.首先,使用AR模型对平均幅度(AA)、相对多普勒峰高(RDPH)、频谱峰均比(FPAR)特征序列进行建模和1步预测分析,验证了对特征序列进行AR建模和预测的可行性.其次,提出利用历史帧特征时序信息作为先验信息的特征值提取方法,在此基础上,提出一种基于三特征预测的小目标检测方法,该方法可有效利用AA,RDPH和FPAR的历史帧特征时序信息.最后,使用实测数据验证了所提方法的有效性.
Target Detection in Sea Clutter Using a Three-feature Prediction-based Method

Target detectionSea clutterHistorical frame featuresPrior informationFeature prediction

董云龙、张兆祥、丁昊、黄勇、刘宁波

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海军航空大学 烟台 264001

目标检测 海杂波 历史帧特征 先验信息 特征预测

国家自然科学基金国家自然科学基金山东省"泰山学者"建设工程项目山东省"泰山学者"建设工程项目Taishan Scholars Program

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2023

10.12000/JR23037

雷达学报
中国科学院电子学研究所 中国雷达行业协会

雷达学报

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：0.667
ISSN：2095-283X
年,卷(期)：2023.12(4)
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