二维自适应预白化滤波器提升小目标红外检测性能

本文主要探讨了在红外小目标检测系统中，采用二维自适应白化滤波器（Adaptive Whitening Filters）的有效性。小目标检测任务在红外传感器数据中面临着显著的挑战，因为背景杂乱（clutter）通常与信号（signal of interest）高度相关且在空间上广泛分布，这导致了信号识别的困难。传统的检测方法往往受到这些关联性和空间扩展性的限制。 二维自适应滤波器作为一种预白化滤波器，通过实时学习和预测背景噪声特性，能够有效地抑制背景干扰，使得信号在滤波后的误差通道中表现为白噪声。这种技术的关键在于其自适应能力，即根据环境变化动态调整滤波器参数，以优化小目标的分离度。 作者Taran Soni、James R. Zeidler和Walter H. Ku来自加州大学圣地亚哥分校电气与计算机工程系，同时也与海军指挥控制和海洋监视中心的雷达部门合作。他们对滤波器的性能进行了深入研究，包括评价其在提升局部信号到杂乱比（Local Signal to Clutter Ratio, LSCR）方面的效果以及实际获得的增益。性能评估不仅关注滤波器在去除冗余背景信息上的有效性，还关注它如何优化检测系统的整体信噪比，从而提高小目标的检测概率。 文章的重点在于理论分析和实验验证，可能包括对不同类型的噪声模型、滤波器收敛速度、稳定性和抗干扰能力的讨论。此外，文中可能还会提供一些具体的应用实例或仿真结果，以展示该方法在实际红外小目标检测场景中的优势和局限性。 这篇全英文论文对于理解并改进红外小目标检测中的信号处理技术具有很高的研究价值，对于从事相关领域的工程师和研究人员来说，深入研究这种自适应白化滤波器算法能带来新的思路和技术提升。