机载雷达海面图像目标检测：建模与方法研究

“该文档主要探讨了在机载雷达海面图像中进行目标检测的挑战与解决方案，特别关注海杂波背景建模和目标检测方法。通过理论分析、方法研究、仿真验证和实测验证，提出了多项创新性的技术。” 在机载雷达海面图像目标检测领域，由于海洋环境的复杂性和目标类型的多样性，检测任务变得尤为困难。其中，海杂波背景建模和在杂波背景下的稳定目标检测是关键问题，也是国际研究的热点。论文针对这些问题进行了深入研究： 1. 针对合成孔径雷达（SAR）模式下的机载雷达海面图像，建立了一种新的背景模型，并提出了谱域快速生成方法。这种方法减轻了联合求解海面和目标的计算负担，可以有效地模拟机载雷达海面SAR图像。 2. 对于扫描模式，论文建立了反映非高斯特性和空时相关性的背景模型，并采用积分方程法求解复合K分布海杂波模型参数。这一方法为扫描模式下的目标检测提供了可靠的背景模拟基础。 3. 提出了一种基于局部对比方差加权信息熵的快速目标检测算法。该算法能快速筛选目标候选区域，并通过差异性表征来区分目标与周围环境，尤其适用于强杂波和非均匀海杂波背景下的SAR图像目标检测。 4. 进一步，论文引入了谱残差二元熵粒子滤波多帧检测技术，解决了似然比计算复杂度高以及起伏目标能量积累效率低的问题。该方法无需依赖杂波先验信息，能够稳健地检测扫描观测区域中的低信杂比运动目标。 通过仿真和实际数据的验证，这些提出的海面图像背景模型和目标检测方法表现出了良好的效果，能够实现高概率的目标检测。关键词包括机载雷达、海杂波背景建模、方差加权信息熵、海面目标检测、多帧检测、谱残差二元熵和粒子滤波。 这篇研究对于提升机载雷达在海面监控、反潜侦察、区域护航和海上搜救等任务中的目标探测能力具有重要的理论和实践意义。