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公开(公告)号：CN101718870A
公开(公告)日：2010-06-02
申请号：CN200910218947.9
申请日：2009-11-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种图像域的高速、微弱目标航迹检测方法，它涉及运动目标跟踪领域，主要解决从低信噪比数据中提取运动目标航迹及目标的运动参数的问题。其检测过程为：首先经过对目标多帧数据融合累加处理，获得时间-多普勒图像；然后基于相位一致性模型进行边缘提取；通过对边缘检测结果采用形态学方法，经过骨架化及二值图像去噪处理实现定位边缘中心和噪声抑制；最后利用最小二乘法完成目标航迹的检测和估计目标参数。本发明具有能够精确估计出曲线航迹参数的优点，可用于雷达等监视系统实现高速、微弱目标检测与跟踪的数据处理领域。
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公开(公告)号：CN103885057B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410105870.5
申请日：2014-03-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/70
Abstract: 本发明属于雷达多目标跟踪技术领域，公开了自适应变滑窗多目标跟踪方法。该自适应变滑窗多目标跟踪方法包括以下步骤：S1：获得距离—时间数据或距离—多普勒数据；S2：设定第j个目标的初始检测窗；在第j个目标的初始检测窗内存入对应的N帧数据；S3：根据第j个目标的当前检测窗内的N帧数据，得到第j个目标在当前检测窗内的检测结果；S4：若存在第j个目标在前一次检测窗内的检测结果，则执行步骤S5；否则执行步骤S6；S5：针对第j个目标在前一次检测窗内和当前检测窗内的检测结果，进行轨迹融合；S6：当雷达接收新一帧数据后，将第j个目标的当前检测窗更新，然后执行步骤S3。
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公开(公告)号：CN103149555A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310047051.5
申请日：2013-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 一种结合极化分类和功率分组的自适应动目标检测方法，主要解决非均匀场景下杂波协方差矩阵估计精度低，动目标检测性能差的问题。其步骤包括：1、SAR图像极化分类；2、初始化功率分组；3、小组样本个数检查；4、自适应抑制杂波；5、恒虚警检测。本发明由于采用极化分类方法指导样本的筛选，克服了现有的样本筛选未考虑地杂波特性差异的问题，使得本发明具有杂波协方差矩阵结构估计的精度高、动目标检测性能好的优点；本发明由于采用功率分组方法指导样本的筛选，克服了现有样本功率挑选的功率估计过大问题，使得本发明具有杂波协方差矩阵功率估计的准确性高、慢速运动目标检测性能好的优点。
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公开(公告)号：CN101872484B
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201010214771.2
申请日：2010-06-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种图像域中多个微弱目标航迹自适应生长检测方法，它涉及运动目标跟踪领域，主要解决现有方法难以在低信噪比情况下检测多运动目标曲线航迹的问题。其检测过程为：首先在对雷达回波进行处理获得距离-时间图像的基础上，基于相位一致性模型进行边缘提取；然后通过对边缘检测结果采用数字图像处理方法，经过骨架化及自适应区域生长技术实现定位边缘中心，去除伪边缘和连通具有一致性边缘走向的连通区域的目的；最后采用结合clearing方法和迭代最小二乘方法估计目标运动轨迹和运动参数。本发明具有能够精确估计出多条曲线航迹参数的优点，可用于雷达等监视系统实现高速、微弱目标检测与跟踪的数据处理领域。
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公开(公告)号：CN104297748B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201410558195.1
申请日：2014-10-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达动目标跟踪技术领域，特别涉及一种基于轨迹增强的雷达目标检测前跟踪方法。其跟踪过程为：首先针对多帧原始数据进行非参数化的航迹起始批处理操作，得到目标点迹集合；然后依据实时更新的目标轨迹状态参数和量测误差设计相应的参数化轨迹增强算子；最后结合当前量测并使用参数化轨迹增强方法进行预测跟踪。本发明具有闭环反馈特点，在轨迹增强操作时能够充分利用多帧的量测和状态，能够提高检测跟踪准确度和精度，以及具有在低信噪比条件下能够实现检测跟踪一体化处理的优点，可用于雷达等监视系统对远距离，回波信号微弱的高机动目标的探测跟踪领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104297748A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410558195.1
申请日：2014-10-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达动目标跟踪技术领域，特别涉及一种基于轨迹增强的雷达目标检测前跟踪方法。其跟踪过程为：首先针对多帧原始数据进行非参数化的航迹起始批处理操作，得到目标点迹集合；然后依据实时更新的目标轨迹状态参数和量测误差设计相应的参数化轨迹增强算子；最后结合当前量测并使用参数化轨迹增强方法进行预测跟踪。本发明具有闭环反馈特点，在轨迹增强操作时能够充分利用多帧的量测和状态，能够提高检测跟踪准确度和精度，以及具有在低信噪比条件下能够实现检测跟踪一体化处理的优点，可用于雷达等监视系统对远距离，回波信号微弱的高机动目标的探测跟踪领域。
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公开(公告)号：CN103149555B
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201310047051.5
申请日：2013-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 一种结合极化分类和功率分组的自适应动目标检测方法，主要解决非均匀场景下杂波协方差矩阵估计精度低，动目标检测性能差的问题。其步骤包括：1、SAR图像极化分类；2、初始化功率分组；3、小组样本个数检查；4、自适应抑制杂波；5、恒虚警检测。本发明由于采用极化分类方法指导样本的筛选，克服了现有的样本筛选未考虑地杂波特性差异的问题，使得本发明具有杂波协方差矩阵结构估计的精度高、动目标检测性能好的优点；本发明由于采用功率分组方法指导样本的筛选，克服了现有样本功率挑选的功率估计过大问题，使得本发明具有杂波协方差矩阵功率估计的准确性高、慢速运动目标检测性能好的优点。
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公开(公告)号：CN102495399A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110339680.6
申请日：2011-11-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 一种提高动目标检测可测速区间的多载频优化方法，主要解决动目标检测中最小可检测速度与最大不模糊速度的矛盾，最小化不可测速区间。其步骤包括：(1)选择载频组；(2)最小化不可测速区间；(3)判断最大不模糊速度是否达标；(4)输出最优载频组。本发明通过采用牛顿迭代法，获得最小可检测速度对应的精确载频值，克服了现有技术发射载频的最小可检测速度不能有效满足实际需要的缺点，使得本发明具有精确程度高，动目标检测性能高的优点。通过递进选择载频组后迭代优化，克服了现有技术在动目标检测时不可测速区间过多，多频信号利用率低的缺点，使得本发明具有载频利用率高，动目标检测速度范围大的优点。
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公开(公告)号：CN102262222A
公开(公告)日：2011-11-30
申请号：CN201110155651.4
申请日：2011-06-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应误差剔除的逆合成孔径雷达包络对齐方法。主要解决现有技术运算量大和对齐精度低之问题，其实现过程为：由相邻相关法得相邻走动量估计值和绝对走动量估计值；对绝对走动量估计值的最小二乘拟合值求一阶差分得相邻走动量拟合值，由拟合值与估计值之差得到相邻走动量拟合误差并计算其标准差，定义大于3倍标准差的拟合误差为突跳误差，并将对应的相邻走动量估计值用拟合值替换，对其累加得新绝对走动量估计值，重复进行拟合、替换和更新至无突跳误差检出；根据新绝对走动量估计值的最小二乘拟合值完成包络对齐。本发明具有运算量小和包络对齐精度高之优点，用于在低信噪比条件下估计并补偿逆合成孔径雷达回波的平动分量。
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公开(公告)号：CN101872484A
公开(公告)日：2010-10-27
申请号：CN201010214771.2
申请日：2010-06-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种图像域中多个微弱目标航迹自适应生长检测方法，它涉及运动目标跟踪领域，主要解决现有方法难以在低信噪比情况下检测多运动目标曲线航迹的问题。其检测过程为：首先在对雷达回波进行处理获得距离-时间图像的基础上，基于相位一致性模型进行边缘提取；然后通过对边缘检测结果采用数字图像处理方法，经过骨架化及自适应区域生长技术实现定位边缘中心，去除伪边缘和连通具有一致性边缘走向的连通区域的目的；最后采用结合clearing方法和迭代最小二乘方法估计目标运动轨迹和运动参数。本发明具有能够精确估计出多条曲线航迹参数的优点，可用于雷达等监视系统实现高速、微弱目标检测与跟踪的数据处理领域。
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