本文選題：毫米波雷達 + 機場跑道異物　； 參考：《電子與信息學(xué)報》2017年11期

【摘要】：強雜波背景下的弱靜止目標(biāo)檢測是機場跑道異物(Foreign Object Debris,FOD)監(jiān)測雷達面臨的關(guān)鍵問題。該文提出一種基于特征譜特征和最小最大概率機(Minimax Probability Machine,MPM)的FOD分層檢測算法,首先利用雜波圖恒虛警(Constant False Alarm Rate,CFAR)將雷達錄取回波中的背景雜波和FOD回波(包含虛警)區(qū)分開,然后提取特征譜特征將在回波域中差異較小的FOD回波和虛警回波轉(zhuǎn)換到區(qū)分性更大的特征域,最后利用MPM分類器實現(xiàn)對FOD和虛警的分類,從而達到降低虛警次數(shù)的目的。基于實測數(shù)據(jù)的試驗結(jié)果表明,所提方法可以獲得較好的檢測性能。
[Abstract]:Weak static target detection in the background of strong clutter is a key problem for Foreign object Debris-FODO (FODD) surveillance radar on airport runway. In this paper, a novel hierarchical detection algorithm based on feature spectrum and minimum maximum probability machine (MPM) is proposed. Firstly, the background clutter in the radar recording echo is distinguished from the fod echo (including false alarm) by using constant false alarm (CFAR) of clutter graph. Then, the feature spectrum features are extracted, and the FOD echo and false alarm echo, which have less difference in echo domain, are converted to the more discriminative feature domain. Finally, the classification of fod and false alarm is realized by using MPM classifier, so as to reduce the false alarm frequency. The experimental results based on the measured data show that the proposed method can obtain better detection performance.
【作者單位】： 電子信息控制重點實驗室;
【分類號】：TN957.51

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本文編號：2046914