项目名称: 基于背景感知的合成孔径雷达动目标指示技术研究

项目编号: No.61471185

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 吕高焕

作者单位: 鲁东大学

项目金额: 55万元

中文摘要: 本项目研究基于背景认知的单天线合成孔径雷达地面动目标指示理论,包括动目标检测算法、目标运动状态估计理论,并对所提算法进行性能评价。动目标检测包含合成孔径雷达图像分析、背景建模和动目标提取方法;运动状态估计理论包含距离向、方位向速度估计和方位向速度与距离向加速度的解耦方法。重点研究基于背景特征函数库的杂波抑制算法和用于检测动目标的对称多普勒两视法,基于鲁棒主成分分析的动目标参数提取方法,结合对称散焦滤波技术研究改进子孔径配准算法以提高动目标的检测性能和运动状态估计精度,探测综合利用自聚焦技术和运动学原理实现方位向速度和距离向加速度的解耦的有效途径。通过建立统计模型以评价算法性能,包括评估给定恒虚警条件下的检测概率以及不同目标背景比条件下的最小可探测速度;通过理论分析和实验评估不同目标背景比条件下的速度估计精度。

中文关键词: 合成孔径雷达;地面动目标指示;速度估计;自聚焦

英文摘要: The background cognition based ground moving target indication algorithms will be researched by using a single-antenna synthetic aperture radar (SAR) in this project. Moving target detection algorithms consist of the SAR image analysis, background modeling method, and moving target extraction algorithms. Moving status estimation methods include the range and azimuth velocity component estimation algorithms, and methods for decoupling azimuth velocity and range acceleration components. The research works put emphasis on the clutter suppression algorithm which is based on background feature function library, the symmetric Doppler based two-views method for moving target detection, the robust principal component analysis method for moving target parameters extraction, and the improved subaperture registration algorithm combined with symmetric defocusing filters for improving the detection performance and estimation accuracy, and algorithms which are used to decouple the azimuth velocity and range acceleration combining autofocusing algorithms and kinematics thoery. The performance of the proposed algorithms, including the detection probability, the minimum detectable velocity and estimation accuracy under different target-to-background-ratio conditions, will be evaluated by establishing statistical models, theoretical analysis, and experiments.

英文关键词: synthetic aperture radar;ground moving target indication;velocity estimation;autofocus

成为VIP会员查看完整内容
5

相关内容

监控视频的异常检测与建模综述
专知会员服务
46+阅读 · 2021年12月27日
专知会员服务
82+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
112+阅读 · 2021年4月29日
【CVPR2021】显著目标和伪装目标的不确定性感知联合检测
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
59+阅读 · 2021年2月9日
专知会员服务
38+阅读 · 2021年2月8日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
112+阅读 · 2020年12月7日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年12月4日
3D目标检测进展综述
专知会员服务
185+阅读 · 2020年4月24日
面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述
专知
4+阅读 · 2021年5月3日
基于深度学习的小目标检测方法综述
专知
1+阅读 · 2021年4月29日
自动驾驶车载激光雷达技术现状分析
智能交通技术
16+阅读 · 2019年4月9日
深度学习在自动驾驶感知领域的应用
AI100
11+阅读 · 2019年3月6日
海洋论坛丨水声目标识别技术现状与发展
无人机
25+阅读 · 2018年12月17日
一种轻量级在线多目标车辆跟踪方法
极市平台
12+阅读 · 2018年8月18日
深度学习的快速目标跟踪
AI研习社
13+阅读 · 2018年1月8日
红外弱小目标处理研究获进展
中科院之声
16+阅读 · 2017年11月19日
关系推理:基于表示学习和语义要素
计算机研究与发展
18+阅读 · 2017年8月22日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Simple and Effective Unsupervised Speech Synthesis
Arxiv
2+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
12+阅读 · 2022年4月12日
Directional Graph Networks
Arxiv
27+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
10+阅读 · 2018年2月17日
小贴士
相关VIP内容
监控视频的异常检测与建模综述
专知会员服务
46+阅读 · 2021年12月27日
专知会员服务
82+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
112+阅读 · 2021年4月29日
【CVPR2021】显著目标和伪装目标的不确定性感知联合检测
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
59+阅读 · 2021年2月9日
专知会员服务
38+阅读 · 2021年2月8日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
112+阅读 · 2020年12月7日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年12月4日
3D目标检测进展综述
专知会员服务
185+阅读 · 2020年4月24日
相关资讯
面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述
专知
4+阅读 · 2021年5月3日
基于深度学习的小目标检测方法综述
专知
1+阅读 · 2021年4月29日
自动驾驶车载激光雷达技术现状分析
智能交通技术
16+阅读 · 2019年4月9日
深度学习在自动驾驶感知领域的应用
AI100
11+阅读 · 2019年3月6日
海洋论坛丨水声目标识别技术现状与发展
无人机
25+阅读 · 2018年12月17日
一种轻量级在线多目标车辆跟踪方法
极市平台
12+阅读 · 2018年8月18日
深度学习的快速目标跟踪
AI研习社
13+阅读 · 2018年1月8日
红外弱小目标处理研究获进展
中科院之声
16+阅读 · 2017年11月19日
关系推理:基于表示学习和语义要素
计算机研究与发展
18+阅读 · 2017年8月22日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员