简介：摘要：探地雷达（GPR）检测技术是目前城市道路脱空检测中一种常用的无损检测技术，传统的探地雷达检测中，由人工对雷达图像进行识别，过程中不可避免的会发生漏检、错检、效率低下等问题，极大地影响了检测结果的正确性。而通过基于深度学习的目标检测网络对雷达图像进行识别可以避免这些人工检测过程的缺点，目标检测算法已证明其能从图像和视频中识别各种类型物体,目前对于探地雷达图像检测的研究还不多。本文总结了探地雷达技术与常用的目标检测网络模型在路基病害检测中的研究。

简介：摘要：在雷达目标分类领域，传统基于长短期记忆网络（LSTM）的算法因其在处理时间序列数据方面的优越性能而得到广泛应用。然而，这类算法容易受到噪声干扰，从而影响分类的准确性。为了解决这一问题，本研究提出了一种改进的LSTM模型(噪声抑制LSTM，Noise Inhibition LSTM，NI-LSTM)，在标准LSTM中引入了噪声抑制模块。该模块能够有效降低噪声节点在整个时间步长中的影响占比，同时提高理想数据的比重，从而增强模型对目标分类的鲁棒性。

简介：摘要：杂波会对雷达正常工作造成严重影响，从而导致雷达检测性能的不稳定。因此，探讨不同体制雷达在杂波影响下检测目标的性能如何变化具有重要意义，本文分析了云雨杂波环境下对空雷达目标检测能力。

简介：为了在杂波环境中准确的完成雷达微弱多目标的检测,需要对雷达微弱多目标检测方法进行研究。采用当前检测方法在杂波干扰下对雷达微弱多目标进行检测时,不能有效的去除目标回波信号中存在的噪声信号,得到的目标运动轨迹误差较大,存在信噪比低和检测准确率低的问题。提出一种杂波干扰下雷达微弱多目标检测方法,以地面的辐射源作为雷达发射站,载机作为接收站,建立雷达系统模型,通过雷达系统模型得到目标回波信号模型;通过滤波器去除目标回波信号中存在的噪声信号,得到重构的目标回波信号,通过两级门限检测方法得到微弱目标的状态序列,采用逆序递推法得到目标的运动轨迹,完成杂波干扰下雷达微弱多目标的检测。实验结果表明,所提方法的信噪比高、检测结果准确率高。

简介：摘要：低空强杂波对弱小目标遮蔽，影响跟踪制导雷达对小目标检测跟踪性能。基于跟踪制导雷达常用多普勒闭环跟踪，适应性提出AMTI级联MDT算法以及杂波匹配抑止的AMDT算法，通过跟踪制导雷达低空隐身目标实测数据离散计算比较，验证了算法有效性。

简介：摘要：现阶段，我国科学技术飞速发展。传感器作为能够获取车辆周围环境信息的设备，在智能驾驶领域有着重要的地位。激光雷达能探测三维环境中目标物的空间信息，具有测距精度高、测量范围大等优点，但无法提供被探目标的颜色和纹理信息；相机可获取被探目标的颜色和外观等较为丰富的语义特征，但探测精度受光照及其他自然条件的影响较大。为克服单传感器探测的局限性，智能驾驶系统通常采用相机和激光雷达等多传感设备实现对环境的感知，通过这些传感器数据的同步融合，发挥各个传感器的优势，提高目标识别的可靠性。其中传感器的外参数标定是数据同步融合的关键。

简介：自动目标识别算法通常利用目标和杂波之间的灰度差异,而扩展分形则同时利用了目标的灰度和形态两种特征.本文中,我们将扩展分形用于极化雷达图像目标检测,根据极化雷达图像的特性以及极化不变量的概念,提出了两种目标检测算法.随后的实验结果表明这两种算法都是可行和有效的.

简介：介绍了一种在现代靶场连续波测量雷达中采用的多目标信号检测与参数估计方法--解线性调频法.文中提出的"粗精运动补偿"解线性调频方法不仅具有较高的估计精度,而且易于工程实现.计算机仿真结果进一步验证了此方法的正确性.

简介：为有效提高反舰导弹动目标检测性能，利用分数阶Fourier变换（FRFT）对线性调频（LFM）信号良好能量聚集性的特点，提出了基于FRFT的末制导雷达海面微动目标检测方法。首先，针对舰船目标的不同运动状态，分别建立目标平动（匀速和匀加速）以及三维转动（横滚、俯仰和偏航）模型，得到动目标回波的多普勒和微多普勒频率，在短的观测时间范围内，可近似建模为LFM信号。其次，通过计算雷达回波信号在不同变换阶数下的FRFT，形成二维参数平面，在此平面内，采用非参量恒虚警检测器形成自适应门限，并进行动目标判决。最后，仿真分析了算法的性能和影响因素。

简介：摘要：在我国的计算机产业中，创新技术层出不穷，计算机技术也常常在各个领域产生新的应用。计算机视觉技术指利用计算机来模拟人的视觉，并对所捕捉到的影像进行解析，以提高计算机仿真技术的效能。本文介绍了计算机视觉仿真技术，并对其在雷达目标检测中的应用进行了分析，以期能促进这个新兴行业的技术快速发展。

简介：摘要：雷达信号处理在目标检测与跟踪领域具有重要应用，本文探讨了目标检测与跟踪算法的研究现状。首先介绍了雷达信号处理的基础知识，包括雷达系统概述、信号特点和处理流程。其次，分析了常见的目标检测方法，涵盖了基于波形特征、多普勒频谱和卷积神经网络的算法。然后，讨论了目标跟踪算法，包括卡尔曼滤波器、贝叶斯滤波和神经网络跟踪。最后，总结了这些算法的优缺点，并展望了未来的研究方向。

简介：摘要：风电场环境下，风电机叶片高速旋转产生的杂波严重影响线性调频航管雷达的目标检测性能。常规的杂波抑制和目标检测方法难以适应风电场杂波的非平稳时变特性，导致杂波残留严重、检测性能下降。针对上述问题，提出一种改进型杂波抑制与目标检测方法，利用小波变换对雷达回波进行时频分解，然后结合空域自适应滤波实现杂波抑制;在此基础上，设计自适应CFAR检测器，引入自适应因子调节参考单元权重，获得更准确的背景噪声估计和自适应门限。仿真结果表明，所提方法能够有效抑制风电场杂波，提高雷达目标检测性能。

简介：摘要：为探究多通道雷达在振动目标检测与定位领域的应用，文章通过综合分析多通道雷达技术的原理、优势及其在频率检测和定位方面的主要方法，以及这些方法在军事和民用领域的应用前景，以期为相关领域的研究人员和工程技术人员提供参考，推动多通道雷达技术在振动目标检测与定位领域的应用和发展。

简介：目前，频率捷变技术广泛应用在雷达系统设计上，用来提高抗干扰能力和检测概率，这使得回波信号的相参性难以保证。同时，增加积累时间的方法通常用于提高雷达对微弱目标的检测能力，但是长时间积累容易引起距离走动。以上因素导致了回波信号的能量无法得到有效积累。提出的一种基于非合作捷变频雷达的微弱目标检测算法，能够有效解决捷变频回波信号长时间积累时出现的相位抖动问题，从而实现相参积累。仿真实验证明了该方法对于微弱目标检测的有效性。

简介：论文结合时频分析和图像处理技术提出了一种新的变换——RSMH（RS-methodHough）,并基于此变换提出了一种高频雷达跨一阶峰目标检测算法。本算法先对重排后的回波时频图像二值化和边缘检测,应用行扫描检测法剔除剩余杂波,然后采用零均值逼近法对该回波的RSMH进行预处理,最后在Hough域利用聚类算法提取各聚类中心并进行门限检测。实测海杂波数据的处理结果验证了该方法的正确性和有效性。

简介：研究了非合作运动辐射源照射条件下的动目标检测问题。分析了此背景下地杂波空时频分布特性,并结合非合作系统数据处理特点提出了基于杂波方位抑制的目标检测方法,该方法利用杂波与目标在空时频三维域上可分性特点解决了时频二维域上杂波覆盖目标的问题,将非合作领域中一般的时频检测方法改进为杂波方位抑制基础上的时频滤波,仿真结果表明在双基地背景下,当目标信号与杂波信号在空时频三维域不重合时,结合阵列天线的方位抑制能力该方法能够有效地抑制杂波,实现地杂波背景下的动目标检测。

简介：超宽带穿墙雷达受墙体对电磁波衰减作用,目标的反射回波很弱,提出一种基于小波与EMD级联的方法检测,用于提高信噪比和信杂比。介绍了穿墙雷达实验系统,对墙后人体运动目标进行探测实验,获得实测数据进行分析。实验结果表明,超宽带穿墙雷达对非金属墙体具有较强的穿透性,对墙后处于径向运动的人体目标具有较好的探测能力,提出的算法可以有效提高信噪比和信杂比。最后利用幅度排序点迹凝聚算法进行目标检测,得到理想的检测结果。

简介：摘要：本文旨在探讨基于深度学习的倒车雷达目标检测与跟踪算法的研究现状和发展趋势。通过综合分析目标检测和跟踪领域的最新进展，结合倒车雷达技术，探讨如何利用深度学习算法提高倒车雷达系统的性能和精度，进一步提升车辆安全性，减少交通事故发生的可能性。

简介：文章总结了雷达探测的目标类型,给出了各种类型目标的基本特性,确定了雷达目标识别的需求,回顾了用于目标识别的一些主要技术及其实现原理,同时比较了各种技术的优劣。最后文章给出了提高雷达目标识别性能的建议:识别参量优化技术、高分辨技术以及引入现代信号处理、模式识别及人工智能等技术。

简介：传统的窄带雷达,由于其距离分辨能力远大于通常目标的尺寸,因而,雷达对目标特性（包括其动态特性和散射特性）的测量只能是整体的、宏观的。宽带雷达,当其距离分辨率小于或远小于通常目标尺寸时,雷达则可测量目标的微观特性（包括微动态特性和微散射特性）。从技术发展的角度分析了窄带雷达测量、宽带雷达测量、距离多普勒测量、相位距离测量等目标特性测量技术。