基于STAP的高速空中机动目标检测方法.pdf
雨巷****珺琦
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基于STAP的高速空中机动目标检测方法.pdf
本发明涉及基于STAP的高速空中机动目标检测方法。本发明属于机动目标检测技术领域。检测方法步骤:(1)根据参考单元的数据估计待测单元的杂波协方差矩阵;(2)利用杂波协方差矩阵的逆矩阵乘以接收数据,实现杂波抑制;(3)杂波抑制后的数据进行Keystone变换校正目标距离走动;(4)对Keystone变换校正目标距离走动后的数据进行空域波束形成;(5)得到的数据进行Wigner-Hough变换来估计目标加速度;(6)对步骤(3)得到的Keystone变换校正目标距离走动后的数据,根据步骤(5)估计得到的加速度
基于修正STAP的机载雷达高速空中机动目标检测方法.pdf
一种基于修正STAP的机载雷达高速空中机动目标检测方法。其是先对回波数据进行杂波抑制,再利用keystone变换校正目标距离走动,再利用修正STAP估计出目标加速度,接着根据加速度对多普勒走动项进行补偿,最后进行空时二维波束形成实现目标能量积累。本发明方法不仅能够避免直接利用keystone变换校正存在多普勒模糊的高速目标距离走动时影响杂波分布特性,进而降低STAP性能的问题,而且利用修正STAP能较为精确地估计出目标加速度,因此有利于目标多普勒走动补偿,从而实现目标能量的有效积累。另外,本方法具有步骤简
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本发明公开了一种基于Radon变换的Deramp‑STAP动目标检测方法,该方法通过在Deramp‑STAP方法的基础上引入Radon变换获得动目标的等效相对速度,利用已得到的等效相对速度,校正动目标的线性距离走动,并且缩小在杂波抑制过程中所需处理的CFT多普勒频率范围,最后利用STAP方法实现对动目标的准确检测。本发明不仅克服了传统SAR‑GMTI检测方法要求雷达成像系统的通道数必须大于两倍方位多普勒模糊数的限制,还解决了以往基于Deramp‑STAP动目标检测方法运算量较大的问题。
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基于深度神经网络的高速机动目标检测研究基于深度神经网络的高速机动目标检测研究摘要:随着自动驾驶、无人机等智能技术的快速发展,高速机动目标的检测成为了计算机视觉领域中的一个重要研究方向。传统的目标检测方法在高速机动目标的检测上存在着一些挑战,例如目标形状变化快速、目标运动轨迹复杂等。为了解决这些问题,本文基于深度神经网络提出了一种高速机动目标检测方法。首先,我们采用基于卷积神经网络的目标检测方法来学习目标的特征表示。然后,我们引入了循环神经网络来对目标的运动进行建模。最后,我们进行了一系列实验验证了我们方法