空時自適應雜波分類抑制與弱小運動目標檢測

摘要：提出了一種新的方法應用于一類重要的高維信號檢測問題:在強雜波干擾下檢測數(shù)字圖像序列中位置和速度未知的弱小運動目標.通過對輸入序列時域灰度矩進行學習,將像素分成兩類--靜雜波和動雜波.分別對其采用非參數(shù)時域濾波和LS自適應濾波進行去除,從而將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為準SPGWN模型.雜波抑制后,根據(jù)單幀多像素目標模型假設,采用在空、時域聯(lián)合集成信號能量的檢測算法,能有效地改善信噪比并且有利于實時實現(xiàn).理論分析和對真實數(shù)據(jù)的大量仿真試驗驗證了本方法的有效性. 作者： 吳宏剛李曉峰陳躍斌李在銘 Author： WU Hong-Gang  LI Xiao-Feng  CHEN Yue-Bin  LI Zai-Ming 作者單位： 電子科技大學,通信與信息工程學院,四川,成都,610054 期 刊： 紅外與毫米波學報   ISTICEISCIPKU Journal： JOURNAL OF INFRARED AND MILLIMETER WAVES 年，卷(期)： 2006, 25(4) 分類號： V243 關(guān)鍵詞： 空時雜波抑制    空時聯(lián)合檢測    弱小運動目標    自適應    LS濾波    機標分類號： TN9 P22 機標關(guān)鍵詞： 空時自適應    分類    運動目標檢測    弱小運動目標    自適應濾波    改善信噪比    真實數(shù)據(jù)    雜波抑制    雜波干擾    信號能量    像素    圖像序列    數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化    試驗驗證    實時實現(xiàn)    時域濾波    目標模型    理論分析    檢測問題    檢測算法 基金項目： 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)，國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)

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