针对非高斯杂波背景中扩展目标的检测问题，将自回归(AR)模型与广义杂波分组模型相结合，提出了基于AR的广义杂波分组模型。并在该杂波模型背景下，利用近似广义似然比检测(AGLRT)原理，结合迭代估计方法，提出了广义杂波背景下迭代近似广义似然比检测器(RAGLRT-GCC)。该检测器不需要利用辅助距离单元估计杂波协参数就可以实现目标的自适应检测。RAGLRT-GCC利用了杂波分组信息，有效提高了对稀疏扩展目标的检测性能。仿真结果表明，在相同检测概率下，RAGLRT-GCC性能优于现有的复合高斯杂波背景下迭代近似广义似然比检测器(RAGLRT-CG)。
复合高斯杂波 球不变随机向量 杂波分组 广义似然比检验 Compound-Gaussian clutter Spherically Invariant Random Vector(SIRV) clutter- clustered Generalized Likelihood Ratio Test 太赫兹科学与电子信息学报
2019, 17(1): 124
中国科学院安徽光学精密机械研究所通用光学与定标与表征技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
超光谱成像遥测污染气体的主要目的是对其进行识别分类，进而获得其空间分布信息，确定污染源位置。实际应用中，目标光谱叠加在强背景辐射之上，此外开放路径中的实测光谱还包含大气等干扰物光谱，这些因素制约了对目标光谱的识别分类。在线性模型基础上，利用正交子空间投影方法有效压缩背景及干扰物信息，并基于广义似然比检验原理构建子空间检测器，对所有像元逐个分类识别。以氨气为目标气体进行了野外实验，数据立方体来自扫描成像傅里叶变换红外(FTIR)光谱仪，子空间向量由奇异值分解(SVD)算法得到。结果表明，子空间检测器对所有像元的识别结果优于光谱角度填图(SAM)算法。
光谱学 遥感 超光谱成像 正交子空间投影 广义似然比检验
1 重庆大学 通信工程学院, 重庆 400044
2 中国空气动力研究与发展中心, 四川 绵阳 621000
3 中国科学院 光电技术研究所, 成都 610209
利用红外测量跟踪系统获取目标信号幅度信息, 提出了一种基于序列似然比检验的小弱运动目标航迹快速起始方法。用动态2维分配算法关联“量测-航迹”, 采用序列似然比检验衡量航迹质量, 一旦似然函数比达到阈值则确认目标航迹。该方法可根据目标信噪比不同采取不同帧数来起始、确认目标航迹, 做到信噪比越大起始帧数越少, 目标航迹检测概率越高, 而信噪比越小则起始帧数越多。理论分析和试验结果表明, 该方法既能提高航迹起始速度, 又能提高目标航迹检测概率, 避免和解决了M/N逻辑法需要固定扫描帧数才能确认航迹的局限性。
小弱运动目标 航迹起始 似然比检验 信噪比 infrared dim moving target track initiation likelihood ratio test signal-to-noise ratio
哈尔滨工业大学 电气工程及自动化学院, 黑龙江 哈尔滨 150001
针对多光谱红外图像序列中未知光谱辐射强度、位置和速度的弱小运动目标检测问题, 建立了与之相应的基本框架模型.对于这种含参信号的复合假设检验问题, 采用广义似然比检验(GLRT)得到了该问题的检测算子, 同时利用速度滤波器组在实际应用中实现了该检测算子.从理论角度估计了该算法的虚警概率和检测概率, 并通过计算机仿真验证了上述分析结果.为了评估该算法的有效性, 采用人工合成的多光谱红外图像序列对其进行测试, 结果说明该算法对于低信噪比条件下的弱小运动目标具有良好的检测效果.
弱小目标检测 多光谱红外图像序列 广义似然比检验 速度滤波器 dim target detection multispectral IR image sequence generalized likelihood ratio test velocity filter
在光子噪声受限条件下的图像中,其信号和噪声均服从泊松分布并呈现散粒状态,且由于该图像信噪比较低,目标难以被探测和识别,为此提出一种基于统计理论和广义似然比检验(GLRT)的目标探测方法来解决该条件下的目标探测问题。该方法在仅有目标物灰度图像已知的情况下,使用泊松分布概率函数和广义似然比检验方法得到统计判决公式,通过该公式计算原始图像中各个位置的检验器值,对光子图像进行目标探测。仿真和实验结果表明,该方法具有较好的目标探测性能,验证了算法的有效性和实用性。
图像处理 统计理论 广义似然比检验 目标探测 泊松分布
