本文關(guān)鍵詞：基于空域特性的低空空域雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為實(shí)現(xiàn)基于非相參雷達(dá)的低空空域監(jiān)視,提出一種基于空域特性的雜波抑制算法,通過構(gòu)造"最優(yōu)分類面"來區(qū)分復(fù)雜低空空域雷達(dá)圖像中的小弱目標(biāo)和雜波,極大改善了非相參雷達(dá)的低空探測(cè)能力。首先,采用背景差分與固定閾值分割建立前景和背景統(tǒng)計(jì)模型。然后,基于該模型提取空域特性,建立馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型,從而自適應(yīng)地調(diào)節(jié)"最優(yōu)分類面"中的閾值。前景模型數(shù)據(jù)反映了待檢測(cè)像素的聚集程度,背景模型數(shù)據(jù)反映了其相對(duì)位置。將本算法分別應(yīng)用于X波段和S波段航海雷達(dá)獲取的圖像序列。檢測(cè)結(jié)果表明:本算法在檢測(cè)到低空空域小弱目標(biāo)的同時(shí),能夠?qū)⑻摼时３衷谳^低的水平,優(yōu)于恒虛警檢測(cè)等經(jīng)典算法。最后,將本算法與已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)跟蹤算法相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了一整套完整的低空空域雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法。
【作者單位】： 中國(guó)民航科學(xué)技術(shù)研究院機(jī)場(chǎng)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 低空空域 雷達(dá) 目標(biāo) 檢測(cè) 最優(yōu)分類面
【基金】：民航安全能力建設(shè)資金(142146903072)~~
【分類號(hào)】：TN957.52
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)出版地址:www.cnki.net/kcms/detail/S1000-6893.2014.0324.html引用格式:Chen W S,Li J.Radar target detection in low-altitude airspace with spatial features[J].Acta Aeronautica et Astronautica Sinica,2015,36(9):3060-3068.陳唯實(shí),李敬.基于空域特性的低空空域

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本文編號(hào)：435599