基于海面回波多维特征决策融合的弱小目标检测算法
段国星1
王运华2
张彦敏1
吕乐恬1
1.中国海洋大学信息科学与工程学院,山东青岛 2661002.中国海洋大学信息科学与工程学院,山东青岛 266100;青岛海洋科学与技术试点国家实验室区域海洋动力学与数值模拟功能实验室,山东青岛 266237
摘要：利用海面散射回波的多域多维特征进行融合检测是解决弱小目标探测难题的有效途径之一,本文基于时域、频域和时频域等X波段雷达海面回波特征在目标检测性能上的差异,提出了一种开放式的海面回波多维特征决策融合的目标检测算法框架,通过基础检测器和融合检测器实现海面目标的二次检测,提升目标检测精度.首先,本文基于K-近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)分别利用雷达回波数据的时域、频域和时频域中的特征量进行目标检测,根据不同回波样本数据的多个检测概率构建多维决策概率空间并进行分析.然后,通过计算虚警率Pfa下目标和海杂波分类阈值threshold对KNN进行优化,实现海上目标检测的虚警可控.进而利用优化后的KNN作为融合检测器得到多特征决策融合检测算法.最后,在McMaster的IPIX雷达实测数据集上实验表明:在信杂比为0 dB,虚警为10-3时,本文检测算法可以得到0.87的检测概率,检测性能优于其他基于特征的检测算法.可以较好地满足雷达短时观测、低信杂比海况下的目标探测需求.
关键词：海杂波弱小目标K-近邻多维决策概率空间决策融合检测
分类号：TN957.51(雷达)
资助基金：国家自然科学基金(41976167)航空科学基金(201720S0001)
论文发表日期：2025-12-30
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 157-165 )
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