空时自适应杂波分类抑制与弱小运动目标检测

摘要：提出了一种新的方法应用于一类重要的高维信号检测问题:在强杂波干扰下检测数字图像序列中位置和速度未知的弱小运动目标.通过对输入序列时域灰度矩进行学习,将像素分成两类--静杂波和动杂波.分别对其采用非参数时域滤波和LS自适应滤波进行去除,从而将原始数据转化为准SPGWN模型.杂波抑制后,根据单帧多像素目标模型假设,采用在空、时域联合集成信号能量的检测算法,能有效地改善信噪比并且有利于实时实现.理论分析和对真实数据的大量仿真试验验证了本方法的有效性. 作者： 吴宏刚李晓峰陈跃斌李在铭 Author： WU Hong-Gang  LI Xiao-Feng  CHEN Yue-Bin  LI Zai-Ming 作者单位： 电子科技大学,通信与信息工程学院,四川,成都,610054 期 刊： 红外与毫米波学报   ISTICEISCIPKU Journal： JOURNAL OF INFRARED AND MILLIMETER WAVES 年，卷(期)： 2006, 25(4) 分类号： V243 关键词： 空时杂波抑制    空时联合检测    弱小运动目标    自适应    LS滤波    机标分类号： TN9 P22 机标关键词： 空时自适应    分类    运动目标检测    弱小运动目标    自适应滤波    改善信噪比    真实数据    杂波抑制    杂波干扰    信号能量    像素    图像序列    数据转化    试验验证    实时实现    时域滤波    目标模型    理论分析    检测问题    检测算法 基金项目： 国家高技术研究发展计划(863计划)，国家高技术研究发展计划(863计划)

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