强地杂波下的弱固定目标检测是机场跑道异物监测雷达需解决的关键问题之一, 传统的恒虚警检测算法在多目标环境下会出现“自屏蔽”效应, 不能有效地检测到目标。本文提出了一种剔除平均杂波图恒虚警检测算法, 在分析系统特性和跑道环境的基础上, 结合调频连续波雷达体制建立了多目标回波信号模型。在剔除若干个样本值后, 由余下的样本值估计背景杂波强度, 对多次连续扫描测量值作递归滤波处理, 获得了平稳的检测门限, 有效地检测到了目标。最后, 进一步讨论了相关参数对检测性能的影响。
多目标环境 跑道异物监测雷达 剔除平均杂波图 CFAR 递归滤波 multiple target environments FOD surveillance radar trimmed-mean clutter-map CFAR recursive filtering
研究了图像环境生成过程中红外目标特征信息提取所面临的重要技术问题,提出了自适应背景感知与对消处理、抑制背景的自动门限选取和形状分析与目标特征识别的层次化数据处理流程.基于数学形态学理论实现了图像背景感知的应用研究算法.实验测评表明,该算法对复杂变化的图像环境具有良好的滤波性能和稳健的适应能力.
红外技术 图像分析 目标环境 景像合成. IR technique image analysis target and environment scene synthesis.
