导读:本文包含了基于多帧的检测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:目标,弱小,慢速,微弱,模型,背景,视距。
基于多帧的检测论文文献综述
王亚茹[1]（2019）在《机载平台雷达多帧联合检测技术研究》一文中研究指出机载雷达目标探测技术在现代军事战争应用中具有重要的价值与意义。随着隐身技术、电子干扰技术等的迅速发展,机载雷达目标探测面临的挑战日益严峻,复杂环境下的弱小目标检测成为当前机载雷达体制亟待解决的技术问题。多帧联合检测(Multi-frame detection,MFD)技术联合处理雷达接收的多个扫描周期的回波信号,积累目标能量,提高对弱小目标的检测能力,但是由于受雷达系统制约,传统多帧联合检测技术仅能对量测严格对齐的多个扫描周期的回波信号进行联合处理,导致传统的多帧联合检测技术在机载平台雷达系统中失效。载机平台多坐标系不统一、各时刻量测之间不对齐及状态空间与量测空间的―非一一映射‖成为值函数积累面临的问题,本文针对这些问题展开理论分析和算法研究,并结合仿真实验对所提方法进行验证。具体研究内容如下:1、研究传统地基雷达系统多帧联合检测技术基本原理,建立雷达量测模型及目标运动模型,推导基于动态规划方法的值函数积累方法,给出工程处理方法及流程,最后通过仿真验证多帧联合检测算法对弱小目标检测的有效性。2、研究机载平台雷达系统工作模式及量测与状态之间的关系,分析机载平台雷达多帧联合检测技术的问题和难点。3、针对机载雷达平台移动导致的量测之间不对齐问题,提出一种基于点集的机载平台雷达多帧联合检测算法。推导载机平台雷达量测数据的坐标补偿模型,消除平台移动对多帧积累的影响,设计基于点集的多帧积累方法,解决机载平台雷达值函数积累问题,提高对弱小目标的检测能力。4、针对机载平台雷达系统中量测空间与状态空间―非一一‖对应的问题,提出一种基于离散空间的机载平台雷达多帧联合检测算法。该方法在标准坐标系下建立状态空间,研究状态空间与雷达量测空间之间的映射建模方法,通过在离散空间积累值函数达到对弱目标检测的目的,充分利用雷达回波数据,进一步提高目标检测能力。以上所提出的算法均通过仿真实验验证,仿真结果证明本文所提算法对机载平台雷达弱目标检测的有效性和实用性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-05-01）
王经鹤[2]（2019）在《组网雷达多帧检测前跟踪技术研究》一文中研究指出组网雷达系统(Netted Radar System,NRS)通过节点间协同工作能够充分使用系统发射和接收资源、有效利用目标的多向散射能量,提高系统探测能力。目前,常规的NRS信号处理中采用先检测后跟踪方式,即先对各时刻回波数据进行单帧门限检测,再利用检测后的点迹数据做后续处理。当目标信噪比降低或起伏严重时,单帧门限检测会造成目标漏检,导致系统性能损失。针对这一问题,多帧检测前跟踪(Multi-frame Track Before Detect,MF-TBD)技术是一种有效的解决手段。该技术在每个时刻联合处理多周期原始回波数据,能够最大程度保留目标信息,并通过帧间非相参积累改善信噪比。但目前,MF-TBD的研究主要集中在单雷达场景下,其在多雷达系统中的应用面临着理论分析困难、多雷达多帧数据积累融合算法设计复杂、计算和传输代价大等多方面问题。本文针对上述问题,开展组网雷达多帧检测前跟踪(Multi-frame Track Before Detect for the Netted Radar System,NRS-MF-TBD)技术研究,主要工作和贡献如下:1、研究了多雷达多帧数据积累后检测统计量的分布特性,推导了组网雷达多帧检测前跟踪算法的检测和虚警概率闭合表达式,能够对典型场景下的检测性能进行定量分析。2、提出了集中式和分布式两种处理框架。集中式框架下,中心站完成全部多雷达多帧数据处理任务,能够保证最优处理性能;分布式框架下,雷达节点先进行本地多帧数据处理,然后上传处理结果到中心站完成信息融合,具有更高的计算效率和系统灵活性。3、提出了基于滑窗批处理和基于迭代处理的组网雷达多帧检测前跟踪算法,实现了集中式处理模式下组网雷达多周期回波量测数据的有效积累融合。此外,提出了基于目标存在状态估计的组网雷达多帧检测前跟踪算法,可抑制多雷达回波数据中目标信息不一致时的噪声干扰,提高检测性能。4、提出了基于后验信息融合和基于点迹序列融合的组网雷达多帧检测前跟踪算法,实现了分布式处理模式下本地多帧联合信息的有效融合和目标状态的全局估计。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-02）
王经鹤,易伟,孔令讲[3]（2019）在《组网雷达多帧检测前跟踪算法研究》一文中研究指出组网雷达系统(NRS)由于其稳健的性能优势,在近年来受到了广泛关注。目前,组网雷达系统在进行目标探测时常采用先检测后跟踪(DBT)算法,即在每个时刻先对接收到的回波数据进行单帧门限检测,得到疑似目标的点迹集合,然后上传这些点迹或由这些点迹跟踪得到的航迹估计到融合中心做进一步处理,最终得到全局估计结果。然而,当信噪比(SNR)比较低时,目标往往很难通过单帧门限检测,最终导致目标漏检、航迹起批难,无法有效发挥组网雷达系统优势。针对这一问题,该文提出了一种组网雷达多帧检测前跟踪(MF-TBD)算法。该方法首先在本地节点进行多帧检测前跟踪,然后传递检测得到的点迹序列到融合中心进行融合。该方法一方面利用了组网雷达系统平台优势;另一方面不同于常规先检测后跟踪技术,多帧检测前跟踪能够利用目标空时相关性积累目标能量,改善弱小目标检测性能;因此其可以有效提高系统对目标的检测性能。但是,多帧检测前跟踪输出结果和先检测后跟踪算法不同,导致现有融合方法不适用。针对这一问题,该文首先理论推导了点迹序列的融合方法,然后结合实际雷达模型给出了算法实现流程,最后提出了算法的粒子滤波实现方式并通过仿真实验验证了算法的性能。仿真结果证明该文提出的方法相比于先检测后跟踪算法,有4～6 dB的检测性能增益;相比于常规单传感器多帧检测前跟踪算法,航迹跟踪精度有50%左右的提升。(本文来源于《雷达学报》期刊2019年04期）
陈涵深,姚明海,陈志浩,杨圳[4]（2018）在《基于多帧迭加和窗口搜索的快速车道检测》一文中研究指出车道检测是辅助驾驶和自动驾驶的重要研究内容。针对现有车道检测算法的鲁棒性和复杂度较难均衡等问题,提出一种基于多帧迭加和窗口搜索的快速车道检测算法。首先,通过逆透视变换(IPM)把指定的感兴趣区域(ROI)转换成鸟瞰图,结合多帧迭加的方法把RGB图像转化成二值图。其次,根据近视场中的像素密度分布,计算当前帧的车道线起始点,并采用滑动窗口搜索的方法提取整个车道线。最后,根据车道线的特征,选择不同的车道模型,使用最小二乘法(LSE)拟合得到模型参数。大量的实际道路行驶测试结果表明,该算法能快速地检测车道线,并具有一定的鲁棒性和准确性。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年10期）
姬秋敏,张灵,罗源,陈云华,向文[5]（2018）在《基于多帧间区域性光流特征的精神疲劳检测》一文中研究指出人体慢性疲劳表情具有持续时间长、帧间位移小的特点,使快速、准确的识别比较困难。分析上述问题,相比相位、能量、特征匹配的计算方法,基于梯度的光流方法计算简单且得到较好的结果,因此对基于梯度的全局光流技术进行研究,使用全局光流技术在连续多帧间局部区域内进行计算,获得稠密光流,得到相隔多帧的两幅图像的运动变化,解决持续时间长和帧间小位移的问题。通过计算眼部区域和嘴部区域的点运动情况提取光流特征,使用光流加速度模值,设置模值阈值参数提取开始打哈欠的那一帧,通过计算得出一段时间内眼睛闭合率和打哈欠频率。实验结果表明,该方法可以准确识别出疲劳表情。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2018年08期）
郭彦潇[6]（2018）在《超视距雷达目标多帧检测技术研究》一文中研究指出检测前跟踪(TBD)技术区别于传统的雷达目标检测跟踪的处理流程,通过对多个相参积累周期的回波数据进行积累,可以实现更高的跟踪精度,同时还能对低信噪比的微弱目标进行探测。在众多的TBD实现方法中,基于粒子滤波的TBD(PF-TBD)技术可以应用在时变系统为非线性非高斯的情况,适用范围更广。对于超视距雷达(OTHR)观测的目标而言,常常因为干扰、噪声和杂波的影响呈现弱目标的特征,因此研究基于粒子滤波的检测前跟踪技术十分有意义。本文具体研究内容如下:研究了基于贝叶斯估计理论的粒子滤波算法原理和实现过程,对比分析标准的PF-TBD(SPF-TBD)与优效的PF-TBD(EPF-TBD)这两种经典的PF-TBD算法,并在不同信噪比的情形下进行仿真。针对机动目标的检测前跟踪问题,研究了基于多模型的PF-TBD算法,将机动目标的运动情况概括为几种比较典型的运动模型,另外在目标状态向量中增加了新的运动模型变量,实现对机动目标的检测跟踪。建立了与实际系统相匹配的OTHR回波模型,为了解决制约PF-TBD算法性能的粒子退化问题,在EPF-TBD的粒子采样过程中添加粒子群优化(PSO)步骤。利用PSO算法中随机部分可以使粒子保持多样性,另外通过增加PSO步骤,粒子可以向似然函数大的区域移动。在OTHR回波模型下,设立相应的目标状态模型和观测模型,比较了EPF-TBD和PSO-EPF-TBD两种算法的性能。在OTHR信号回波模型下,分别研究了两种杂波环境下的PF-TBD算法。首先利用零记忆非线性变化法(ZMNL)生成韦布尔(Weibull)杂波序列,在Weibull杂波环境下,推导了修改后的似然函数和粒子权重,与原始的SPF-TBD进行对比,证明了新算法的可行性和有效性;利用球不变随机过程法(SIRP)生成K分布杂波序列,研究了在包含K分布杂波的观测背景下的PF-TBD实现方法,仿真结果表明算法性能得到改善。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
王雅,陶海红,代品品,柳阳[7]（2018）在《基于多帧积累的海面弱小慢速目标检测算法》一文中研究指出在复杂的海杂波环境中,海面弱小慢速目标检测技术一直是雷达领域中的一项重点。由于以往采用的单帧数据检测海面弱小慢速目标容易产生较高的虚警率,所以本文联合多帧雷达回波数据,在基于十字窗改进的多帧积累算法上进行算法改进,减少了一个处理块来抑制海杂波从而检测海面弱小慢速目标,降低了算法的运算复杂度,增加了算法的可靠性与有效性,最后通过对实测海杂波数据进行算法仿真验证,表明了该算法的可行性和有效性。(本文来源于《航空兵器》期刊2018年02期）
方梓成[8]（2017）在《多帧联合检测与跟踪技术研究》一文中研究指出如何在复杂探测环境中实现对微弱(低信噪/杂比)目标的稳定检测与精确跟踪是雷达领域一项重要的共性基础研究,在防空反导、战略预警等领域具有重要意义。相比传统方法,多帧联合检测(MFD)技术可直接对若干连续的原始回波数据进行联合信号处理,并利用目标与背景(噪声或杂波)帧间相关性的差异提高多帧积累统计量的信噪比,从而改善算法性能。大量研究表明,MFD技术对弱小目标检测效果显着,但现阶段在理论、方法以及工程实践等方面仍然不够完善,存在许多亟待解决的问题。例如:机动目标场景中的算法搜索维数灾难、利用滑窗结构MFD技术实现目标长时间跟踪时,所得航迹不连续且跟踪精度差等。本论文主要围绕MFD技术的上述问题展开相应的研究,主要工作如下:1、结合雷达系统,研究了MFD算法的建模方法。针对MFD技术中多帧统计量的选择和迭代优化方法的设计两个关键问题,分别研究了其各自内在的机理,并分析了不同选择设计方案下算法的优缺点及适用条件。2、针对机动目标应用需求,分析了传统MFD方法的问题和难点。提出了一种改进的MFD算法。该方法可有效地平衡机动模型精确度与MFD搜索复杂度之间的矛盾关系,改善算法对机动目标的探测能力。3、针对MFD所得航迹不连续且跟踪精度差等问题,分析了滑窗批处理MFD的结构特点,研究了一种多帧联合检测与跟踪(MFDT)的技术方案。针对该技术方案,提出了一种适用于“航迹片段”的平滑滤波算法,该方法可有效降低目标航迹丢失率提高估计精度,并获得连续完整的航迹,实现对目标持续稳定的跟踪。4、针对所提MFDT技术,研究了一种基于多通道并行处理的优效工程实现方案,可利用滑窗结构特点有效提高算法的实时性。以上提出的算法和工程方案均已通过仿真实验或雷达实测离线处理测试,并完成了与传统方法的性能对比分析,证明了所提方法的有效性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2017-03-31）
王凯,吴敏,姚辉,杨樊,张翔[9]（2016）在《多帧背景差与Cauchy模型融合的目标检测》一文中研究指出为有效解决复杂监视场景中快速、准确检测运动目标,提出一种多帧背景差与柯西(Cauchy)模型融合的目标检测方法。该方法首先借鉴Surendra背景模型的思路进行改进,采用多帧背景差法获取干净的背景图像,然后利用实时的视频图像和当前的背景图像进行绝对差分处理,最后通过Cauchy模型对整幅绝对差分图像上的点进行背景点和前景点判别,实现对复杂监视场景中目标的准确检测。针对车辆、行人等不同对象的监控场景下进行实验,验证了本文方法不仅能够有效地抑制噪声及伪目标的干扰,而且能够快速、准确地分割出前景目标。(本文来源于《光电工程》期刊2016年10期）
谷文堃,王党卫,郑岱堃,马晓岩[10]（2016）在《分布式OFDM-MIMO雷达高速微弱目标多帧检测》一文中研究指出针对传统动态规划检测前跟踪(DP-TBD)算法对高速微弱目标的检测和跟踪问题,利用一种结合正交频分调制(OFDM)波形和分布式多输入多输出(MIMO)雷达的分布式OFDM-MIMO相控阵雷达,提出基于该雷达的TBD方法.MIMO雷达的全向辐射特性能够大大降低TBD单帧回波获取时间,另外,分布式雷达的空间部署可以削弱目标雷达截面积(RCS)起伏.仿真结果表明:本文方法检测和跟踪性能良好,是一种有效检测高速微弱目标的方法.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2016年02期）
基于多帧的检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
组网雷达系统(Netted Radar System,NRS)通过节点间协同工作能够充分使用系统发射和接收资源、有效利用目标的多向散射能量,提高系统探测能力。目前,常规的NRS信号处理中采用先检测后跟踪方式,即先对各时刻回波数据进行单帧门限检测,再利用检测后的点迹数据做后续处理。当目标信噪比降低或起伏严重时,单帧门限检测会造成目标漏检,导致系统性能损失。针对这一问题,多帧检测前跟踪(Multi-frame Track Before Detect,MF-TBD)技术是一种有效的解决手段。该技术在每个时刻联合处理多周期原始回波数据,能够最大程度保留目标信息,并通过帧间非相参积累改善信噪比。但目前,MF-TBD的研究主要集中在单雷达场景下,其在多雷达系统中的应用面临着理论分析困难、多雷达多帧数据积累融合算法设计复杂、计算和传输代价大等多方面问题。本文针对上述问题,开展组网雷达多帧检测前跟踪(Multi-frame Track Before Detect for the Netted Radar System,NRS-MF-TBD)技术研究,主要工作和贡献如下:1、研究了多雷达多帧数据积累后检测统计量的分布特性,推导了组网雷达多帧检测前跟踪算法的检测和虚警概率闭合表达式,能够对典型场景下的检测性能进行定量分析。2、提出了集中式和分布式两种处理框架。集中式框架下,中心站完成全部多雷达多帧数据处理任务,能够保证最优处理性能;分布式框架下,雷达节点先进行本地多帧数据处理,然后上传处理结果到中心站完成信息融合,具有更高的计算效率和系统灵活性。3、提出了基于滑窗批处理和基于迭代处理的组网雷达多帧检测前跟踪算法,实现了集中式处理模式下组网雷达多周期回波量测数据的有效积累融合。此外,提出了基于目标存在状态估计的组网雷达多帧检测前跟踪算法,可抑制多雷达回波数据中目标信息不一致时的噪声干扰,提高检测性能。4、提出了基于后验信息融合和基于点迹序列融合的组网雷达多帧检测前跟踪算法,实现了分布式处理模式下本地多帧联合信息的有效融合和目标状态的全局估计。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
基于多帧的检测论文参考文献
[1].王亚茹.机载平台雷达多帧联合检测技术研究[D].电子科技大学.2019
[2].王经鹤.组网雷达多帧检测前跟踪技术研究[D].电子科技大学.2019
[3].王经鹤,易伟,孔令讲.组网雷达多帧检测前跟踪算法研究[J].雷达学报.2019
[4].陈涵深,姚明海,陈志浩,杨圳.基于多帧迭加和窗口搜索的快速车道检测[J].计算机科学.2018
[5].姬秋敏,张灵,罗源,陈云华,向文.基于多帧间区域性光流特征的精神疲劳检测[J].计算机工程与设计.2018
[6].郭彦潇.超视距雷达目标多帧检测技术研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[7].王雅,陶海红,代品品,柳阳.基于多帧积累的海面弱小慢速目标检测算法[J].航空兵器.2018
[8].方梓成.多帧联合检测与跟踪技术研究[D].电子科技大学.2017
[9].王凯,吴敏,姚辉,杨樊,张翔.多帧背景差与Cauchy模型融合的目标检测[J].光电工程.2016
[10].谷文堃,王党卫,郑岱堃,马晓岩.分布式OFDM-MIMO雷达高速微弱目标多帧检测[J].华中科技大学学报(自然科学版).2016
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