針對(duì)反艦導(dǎo)彈末制導(dǎo)雷達(dá)對(duì)島岸附近船舶目標(biāo)檢測(cè)困難的問題,提出了基于輪廓像處理理論對(duì)島岸附近目標(biāo)的檢測(cè)方法。首先,采用船舶目標(biāo)輪廓像規(guī)則性檢測(cè)的方法,建立了船舶目標(biāo)輪廓像模型。同時(shí),運(yùn)用三種起伏值計(jì)算方法對(duì)船舶模型進(jìn)行處理,得到了雷達(dá)二維信號(hào)圖像下船舶目標(biāo)輪廓像模型的起伏值取值范圍。通過模型檢測(cè)概率仿真,表明該方法能夠有效區(qū)分船舶目標(biāo)及島嶼目標(biāo),驗(yàn)證了該方法的有效性和可信度,可為提高反艦導(dǎo)彈末制導(dǎo)雷達(dá)識(shí)別目標(biāo)能力提供技術(shù)參考。 

【文章來源】：戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù). 2020,(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 船舶目標(biāo)模型及規(guī)則性檢測(cè)
    2.1 船舶模型
    2.2 典型船舶型號(hào)參數(shù)
    2.3 船舶輪廓像模型
    2.4 不同角度下船舶起伏值
3 檢測(cè)概率仿真
    3.1 島嶼輪廓像起伏值
    3.2 船舶輪廓像模型檢測(cè)概率分析
        3.2.1 單一算法檢測(cè)概率仿真
        3.2.2 復(fù)合算法檢測(cè)概率分析
4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
5 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]導(dǎo)引頭變跟蹤點(diǎn)紅外圖像仿真建模研究[J]. 王艷奎,吳根水,姬爽.  紅外技術(shù). 2018(12)
[2]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微弱雷達(dá)信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)研究[J]. 耿常青,楊承志,吳宏超,肖鵬.  戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù). 2018(06)
[3]基于前斜SAR成像導(dǎo)引頭的末制導(dǎo)律研究[J]. 高峰,卜奎晨,廖洪昌,王英華,李建府.  戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù). 2017(05)
[4]雷達(dá)信號(hào)分選技術(shù)研究綜述[J]. 吳惟誠,潘繼飛,楊麗.  飛航導(dǎo)彈. 2016(12)
[5]基于圖像處理的內(nèi)河船舶目標(biāo)提取與特征值計(jì)算[J]. 李祎承,胡釗政,初秀民.  交通信息與安全. 2015(03)
[6]SAR圖像邊緣的模糊檢測(cè)方法[J]. 寧磊,馬海霞,李秀林,周立軍.  戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù). 2014(01)
[7]基于陰影檢測(cè)的單幅高分辨SAR圖像動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法[J]. 史洪印,侯志濤,郭秀花,李景文.  信號(hào)處理. 2012(12)
[8]基于輪廓像的艦船目標(biāo)識(shí)別方法研究[J]. 王春花,康猛,郝明.  現(xiàn)代雷達(dá). 2012(04)
[9]基于雷達(dá)回波序列輪廓像的目標(biāo)識(shí)別[J]. 董志勇,劉洋,徐喜寶,賈慶波.  艦船電子對(duì)抗. 2009(01)
[10]低分辨雷達(dá)回波序列輪廓像目標(biāo)分類方法研究[J]. 林青松,胡衛(wèi)東,虞華,張樂鋒.  現(xiàn)代雷達(dá). 2005(03)



本文編號(hào)：3170638