张建
- 作品数：21 被引量：73H指数：6
- 供职机构：中国人民解放军海军航空工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”'泰山学者'建设工程专项更多>>
- 相关领域：电子电信航空宇航科学技术更多>>
- 基于局部Hilbert谱平均带宽的微弱目标检测算法被引量：10
- 2012年
- 该文采用实测海杂波数据分析了目标出现频段内海杂波局部Hilbert谱的脊线及其平均带宽,研究了目标和天线极化方式对海杂波局部Hilbert谱脊线及其平均带宽的影响。研究发现,目标的出现将导致目标所处频段的海杂波局部Hilbert谱脊线起伏趋于和缓,局部Hilbert谱平均带宽减小,在此基础上,借鉴恒虚警检测技术提出了一种新的微弱目标检测算法。该算法先采用目标所处频段的局部Hilbert谱脊线计算平均带宽,以提取目标与海杂波的差异,然后将平均带宽作为检测统计量,实现对海杂波中的微弱目标进行检测。与基于海杂波盒维数的方法和单元平均恒虚警(CA-CFAR,100个脉冲)方法相比,该方法有效提高了对海杂波中微弱目标的检测性能。
- 张建关键董云龙何友
- 关键词：目标检测海杂波HILBERT-HUANG变换
- 基于低频IMF能量比的微弱目标检测算法被引量：3
- 2011年
- 为检测海杂波中的微弱目标,该文分析了海杂波的低频固有模态函数(IMF)特点以及目标的影响,发现无目标时,海杂波的能量主要集中于前3个高频IMF中,而当目标出现时,海杂波的能量将向后面的低频IMF扩散,导致低频IMF能量在整个信号能量中所占的比例明显增大,在此基础上提出了采用低频IMF能量比检测微弱目标的算法。仿真结果表明,与基于盒维数的微弱目标检测算法和多脉冲CA-CFAR(100个脉冲)检测算法相比,该算法的检测性能较好,对海杂波中的慢起伏目标具备较强的检测能力。
- 张建黄勇关键何友
- 关键词：HILBERT-HUANG变换目标检测
- 基于海杂波分形特性的目标检测新方法
- 2008年
- 为克服海杂波分形维数值估计需要较长的数据长度的缺陷,提出了基于扫描间积累的分形维数值估计方法。首先研究了几种常用的分维值估计方法,从分维值的定义出发证明了分段分维估计方法与连续数据估计方法的等价性,然后通过迭代算法求得分形维数估计值。仿真结果表明提出的方法降低了对雷达驻留时间的要求,并且具有较小的运算量,提高了微弱目标的检测性能。该方法可以用于岸基对海雷达检测海表面微弱目标。
- 关键李秀友黄勇张建
- 关键词：分形海杂波目标检测
- 基于固有模态函数频域熵的目标检测算法
- 2016年
- 为提高海杂波中慢速目标的检测性能,提出了一种基于固有模态函数(IMF)频域熵的目标检测算法。该算法对原始信号经EMD分解后得到的固有模态函数采用Fourier变换,自动地提取其各个分量的频域能量,以此获得IMF能量分布特点,再运用信息熵的方法构建检验统计量,并将其输入非参量检测器中进行目标检测。研究结果表明,相比于海杂波、海尖峰,慢速目标的能量分布更为分散,熵值更大,对比频域广义符号(GS)检测算法,所提方法检测性能更优,适用于慢速目标检测。
- 张林张建董云龙关键
- 基于分形可变步长LMS算法的海杂波中微弱目标检测被引量：8
- 2010年
- 该文主要研究了基于Hurst指数与可变步长LMS算法相结合的分析方法在海杂波微弱目标检测中的应用。一直以来,分形理论与统计理论是分别应用到目标检测中的,该文将分形可变步长LMS算法引入到海杂波微弱目标检测中,并在此基础上提出一个海杂波中的微弱目标检测模型,初步实现了基于LMS算法的检测方法与基于单一分形特征的检测方法的结合。最后,采用X波段雷达实测海杂波数据进行验证,结果表明该检测模型具有良好的检测海杂波中微弱目标的能力。
- 刘宁波关键张建
- 关键词：目标检测分形海杂波
- 基于Hilbert谱脊线粗糙度的微弱目标检测算法被引量：1
- 2011年
- 为检测海杂波中的微弱目标，文中采用实测数据分析了海杂波的Hilbert谱脊线及其粗糙度，研究了目标对其Hilbert谱脊线及其粗糙度的影响。研究发现，目标的出现将导致海杂波Hilbert谱脊线起伏趋予平滑，Hilbert谱脊线粗糙度减小，在此基础上，文中提出了采用Hilbert谱脊线粗糙度检测微弱目标的方法。仿真结果表明，与基于海杂波盒维数的方法和多脉冲CA—CFAR（100个脉冲）方法相比，该方法的检测性能较好。
- 张建王连生于鹏曾儒伟
- 关键词：海杂波粗糙度目标检测
- 基于固有模态能量熵的微弱目标检测算法被引量：15
- 2011年
- 该文分析了海杂波能量在各固有模态函数(IMF)间的分布特点,研究了目标对海杂波能量在各IMF间分布的影响。研究发现,无目标时,海杂波的能量主要集中于先分解出的3个IMF中,而当目标出现时,海杂波的能量将向后分解出的6个IMF扩散,且固有模态能量熵恰能描述目标出现引起的海杂波能量分布的这种变化,因此该文提出了采用固有模态能量熵检测微弱目标的算法。仿真结果表明,与基于盒维数的微弱目标检测算法、频域CFAR检测方法和多脉冲CA-CFAR(100个脉冲)检测算法相比,该算法的检测性能较好,有效增强了雷达对海杂波中微弱目标的检测能力。
- 关键张建
- 关键词：目标检测海杂波
- 基于线性融合的雷达目标自适应检测方法
- 本发明公开了一种基于线性融合的雷达目标自适应检测方法，属于雷达信号处理领域。针对实际环境中杂波非高斯程度的时空易变特点，综合利用特定杂波背景下最优或次优杂波协方差矩阵估计方法，基于高斯背景下自适应匹配滤波器或广义似然比检...
- 简涛黄晓冬何友初建崇丁彪夏沭涛张建
- 海杂波的多重分形关联特性与微弱目标检测被引量：20
- 2010年
- 该文研究了海杂波的多重分形关联特性及其在海杂波微弱目标检测中的应用。多重分形关联是对多重分形"单点"统计的推广,研究具有不同奇异性强度的两点之间的空间关联特性。该文首先从多重分形理论引出多重分形关联理论,给出了多重分形关联谱的计算方法,然后,以多重分形关联谱为特征进行相似度分析,并把目标检测问题归为一个二元分类问题,采用支持向量机(SVM)进行目标检测。最后,采用不同波段、不同极化方式和不同分辨率条件下的实测海杂波进行验证,结果表明,本文所提方法具有良好的微弱目标检测能力。
- 关键刘宁波张建宋杰
- 关键词：目标检测海杂波相似度支持向量机
- 基于IMF方差特性差异的目标检测技术被引量：1
- 2016年
- 为提高海杂波中慢速目标的检测性能,该文提出了一种基于IMF方差特性差异的目标检测技术。该算法对原始信号经经验模态分解后得到的固有模态函数进行分段数据重构,计算前端IMF分量与后端IMF分量的方差比,并将其输入非参量检测器中进行目标检测。研究表明,相比于海杂波单元,目标单元有更小的前后端IMF分量方差比,适用于慢速目标的检测。
- 张林张建李秀友关键
- 关键词：海杂波
