海杂波背景下慢速小目标探测技术研究

合集下载

海杂波多分形特性分析及小目标检测技术研究

王福友罗钉季亚新胡新梅
（中航工业雷达与电子设备研究院，无锡２１４０６３）摘要：为判定海杂波是否具有多重分形特性，采用小波模极大值法和多分形消趋势波动分析法对任一距离单元
的实测海杂波数据进行分析，提出一种基于时间－距离单元－幅度图法，基于该方法对多距离单元海杂波数据进行分析，分析结果表明海杂波具有多分形特性，当海杂波存在小目标时，分形受到 “ 干扰 ” ，多分形特征存在明显差异。通过分析还发现当Ｒ６ｎｙｉ参数ｑ＜Ｏ时，距离单元含小目标的广义分形维明显大于其他距离单元只含海杂波的广义分形维；而当ｑ＞０时，这种规律不是很明显，因此提出一种基于不同距离单元间广义分形维偏差的方法来检测海杂波背景下小目标，实验结果表明该方法是有效的。关键词：小波模极大值；多分形消趋势波动分析；时间．距离单元．幅度图；多分形；广义分形维偏差
ＷＡＮＧＦｕ－ｙｏｕＬＵＯＤｉｎｇＪｌＹａ — ｘｉｎＨＵＸｉｎ－ｍｅｉ
（ＡＶＩＣＲａｄａｒａｎｄＡｖｉｏｎｉｃＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｗｕｘｉ２１４０６３，Ｃｈｉｎａ）
ｍｅｔｈｏｄｎｄａＭｕｈｉｆｒａｃｔｌａＤｅｔｒｅｎｄｅｄＦｌｕｃｔｕａｔｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓ（ＭＦＤＦＡ），ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，Ｔｉｍｅ — Ｒａｎｇｅｂｉｎ — Ａｍｐｌｉｔｕｄｅｐｌｏｔｍｅｔｈｏｄｉｓ

雷达慢速小目标检测技术研究优秀毕业论文

雷达除了对回波信号进行检测以完成对目标的监测与跟踪外，还要求对目标类型进行分类和识别，而窄带雷达只能将观测目标作为“点＂目标处理。因此宽带雷达高分辨一维成像，解决了常规雷达分辨率较低的缺陷。它的高分辨成像是实现目标分类、识别的一个重要手段。因此如何有效地提高宽带雷达回波信号散射点的分辨率是实际应用中实施精确打击，实现全天候实时侦察的重要前提条件。它是雷达界广泛感兴趣的课题，也是一个世界性的难题。
对于慢速目标检测方面，最近几年的研究成果中，美国雷达专家ＳｈａｎｎｏｎＤ．Ｂｌｕｎｔｔ７Ｊ基于慢速目标与已知能量的海杂波混合模型和实测数据中，提出了复杂的海杂波背景下的非相干慢速目标检测（ＮＳＴＡＤ）算法。印度专家ＳａｎｄｅｅｐＳｉｒａｌ８Ｊ在基于强海杂波下改进的低ＲＣＳ目标检测自适应波束合成提出了低信杂比下通过波形优化设计，慢速目标检测效果改善了１０ｄｂ左右。国内在这方面的算法上也有一定的突破，国防科技大学杨世海［９１提出海杂波背景下目标最优相干检测：ＮＰ或ＧＬＲＴ准则，以及海杂波背景下目标最优非相干检测：ＧＬＲＴ准则。南京电子技术研究所郭汝江、郝吲１０Ｊ提出了一种熵加权非相参积累算法，该算法能够抑制海杂波，并且积累目标能量。针对以上的各种方法，对于杂波的抑制都有一定的效果，然而部分方法仅仅停留在理论基础上。．
20100101
摘要
摘要
本文首先对杂波背景下的小目标检测器进行分析，研究了基于平稳度因子的检测器改进，与常规非相参积累（Ｎｏｎ．ｃｏｈｅｒｅｎｔＩｎｔｅｇｒａｔｅ，ＮＩ）方法比较，该方法在杂波尖峰的抑制上有一定的效果。其次运用了基于动态规戈ｉＪ（ＤｙｎａｍｉｃＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ．ＤＰ）的检测前跟踪方法（ＴｒａｃｋＢｅｆｏｒｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎ，ＴＢＤ）处理雷达小目标检测，通过仿真结果的比较，得出该方法与常规非相参积累的信杂比改善曲线，验证了该方法在雷达小目标检测中的有效性。然后，运用小波分析对慢速目标回波多普勒频移进行分析，研究了基于小波分析的自适应杂波抑制技术（ＡｄａｐｔｉｖｅＭｏｖｉｎｇＴａｒｇｅｔＩｎｄｉｃａｔｏｒ，ＡＭＴＩ），并且分析了小波变换在雷达慢速目标分离中的作用，通过仿真证明其在慢速目标分离中的优势。最后，针对小波变换具有良好的时域一频域局部性和逼近性，运用了基于小波变换的Ｃｈｉｒｐ子脉冲频率步进信号的一维成像方法，与传统ＩＤＦＴ成像比较，此方法能够进一步地提高距离分辨率，从而更有利于突防目标定位与跟踪。

海杂波背景下小目标物检测的开题报告

海杂波背景下小目标物检测的开题报告一、研究背景与意义随着人类社会不断发展，海洋经济在各国经济中的比重也越来越大。

因此，海洋资源和海洋环境的监测日益成为了国家战略性发展的重要组成部分。

在海洋环境监测中，小目标物的检测是一个非常重要的任务。

小目标物包括海洋生物、沉积物、浮游生物等，它们对于海洋生态系统的研究以及海洋环境的管理具有重要意义。

然而，如何对海洋环境中的小目标物进行准确地检测一直是一个需要解决的难题。

目前，常用的方法主要是通过人工巡查、卫星遥感等方式获取数据。

但是，受到人力、物力、时间等限制，这种方法的效率和精度都比较低，而且也存在不能达到连续、准确监测的缺陷。

因此，基于计算机视觉和深度学习技术，研发一种高效、准确的海洋小目标物检测方法具有重要的现实意义和发展前景。

二、研究内容与方案1.研究内容本项目旨在设计一种基于深度学习技术的海洋小目标物检测算法，实现对海洋生物、沉积物、浮游生物等小目标物的自动检测。

具体的研究内容包括：(1) 设计合适的数据采集方案，获取海洋环境下的数据集。

(2) 选择合适的深度学习算法，对数据集进行训练和测试。

(3) 对算法进行优化，提高小目标物检测的准确率和精度。

(4) 设计软件系统，将算法应用于实际海洋监测中，实现自动检测。

2.研究方案(1) 数据采集方案：通过多种方式获取海洋环境下的数据集，包括高分辨率卫星图像、水下机器人拍摄的视频、浮标监测的数据等，尽可能地覆盖不同海洋环境和目标物。

(2) 深度学习算法：采用YOLOv5、Faster R-CNN等深度学习算法，训练模型。

在训练中，应该针对不同目标物的特点，尽量提高模型的准确度。

(3) 算法优化：在训练过程中，根据模型的性能和预测结果，对算法进行不断调整和优化，包括改变网络结构、调整超参数等。

(4) 软件系统设计：设计一款可视化的软件系统，将算法应用于实际海洋监测中。

软件系统应该具备易懂、直观的界面，让用户能够方便地进行操作和监测。

一种抗海杂波的低速目标测量技术研究

一种抗海杂波的低速目标测量技术研究摘要海洋测量是目前海洋工程中不可缺少的部分。

在实际测量过程中，由于海杂波的干扰，会严重影响测量精度。

为解决这一问题，本文提出了一种抗海杂波的低速目标测量技术，该技术可有效降低海杂波对测量结果的影响，并提高测量精度。

关键词：海洋测量，海杂波，低速目标，测量精度AbstractOcean measurement is an indispensable part of ocean engineering. In the actual measurement process, the interference of sea clutter will seriously affect the measurement accuracy. In order to solve this problem, this paper proposes an anti-sea clutter low-speed targetmeasurement technology, which can effectively reduce the impact of sea clutter on the measurement results and improve the measurement accuracy.Keywords: ocean measurement, sea clutter, low-speed target, measurement accuracy1.引言海洋测量是海洋工程中一项极为重要的研究领域。

在实际测量过程中，海杂波是引起测量误差的关键因素之一。

由于海洋表面的波动，海杂波会产生很多回波信号，严重影响低速目标的测量精度。

因此，如何有效地抗击海杂波，提高测量精度，一直是海洋工程研究的重点和难点。

2.海杂波对测量的影响海杂波是由于海洋表面波动引起的杂波，建立在雷达系统的最前端，它会对雷达回波信号造成极大的干扰，导致测量精度下降。

海杂波背景下的GRNN小目标检测

对没有目标的海杂波相空间重构时间序列建模，ＧＮ神经网络训练成一个预测器，根据将ＲＮＧＮＲＮ神经网络结构可以得出，当训练样本确定后，其网络结构和各神经元之间的连接权值是确定的。在训练网络过程中，只是调整平滑因子一个参数，来获得最佳网络，以采用ＧＮ所ＲＮ这种网络来进行目标检测具有高速性 ¨ 。网络训练好后，接收到得对
ｓｎｎｕａｎｔｏｋ（ＲＮａｇｔｅｃｒｉｅｔｌｈｄｗｉｅｉｅｙｓａｃｔｒｄｔｗｔｍａａｇｔｉｅｒｌｅｗｒＧＮ）ｔｅｄｔｔｓｂｉｅｈｃｉｖｒｉｄｂｅｌｔａｉｓｌｔｅｓｏｒｅｏｓａｓｈｓｆｕｅａｈｌｒ
ｍｅｓｒｄｂＰＩｒｄｒｏｎｄａＭａｔｒＵｎｖｒｉｎＤａｔｕｈａｕｅｙＩＸａａｆＣａａｉｎＭｃｓｅｉｅｓｔｉｒｍｏｔｍａｔｐｃ．ＴｈｅｕｌｈｗｈｔｙｉｍｅｓａｅｒｉｅｒｓｔｓｏｔａｓＧＲＮＮｍａｌｔｒｅ－ｔｃｉｔｏｓｇｏｒｄｃａｉｉｎｉｈ — ｐｅｄｃａａｔｒｓｉｓａｈｈａｔｓａｓｌａｇｔ－ｄｅｅｔｎｇｍｅｈｄｈａｏｄｐｅｉｔｂｌｔａｄｈｇ —ｓｅｈｒｃｅｔｃｔｔｅｃｏｉｅｙｉｃｃｕｔｒｂｃｇｏｎｌｔｅａｋｒｕｄ．Ｋｅｗｏｄｙｒｓ：ｃａｔｒｐｒｉｓ；ＧＲＮＮ；ｔｒｅｅｅｔｏｈｏｉｐｏｅｔｅｃａｇｔｄｔｃｉｎ

基于自适应可调Q因子小波变换的海杂波背景下的目标检测技术

Vol. 37 Na. 2Feb. 2021第37卷第2期2021年2月信号处理Journal of Signal Processing文章编号：1003-0530(2021)02-0304-13基于自适应可调Q 因子小波变换的海杂波背景下的目标检测技术冯云宗竹林李思琦(电子科技大学电子科学技术研究院，四川成都611731)摘要：本文针对海杂波背景下的慢速微弱目标的检测问题，根据海杂波和目标的振荡特性差异，提出了一种基于自适应可调Q 因子小波变换(Adaptive Tunable Q-factor Wavelet Transform , ANQWT )的海杂波背景下的目标检测算法。

通过迭代计算、搜索出最能匹配海杂波和目标振荡特性的可调Q 小波变换(TQWT )三元参数组合(Q , ： J),运用形态分量分析法#Morphologcal Component Analysis , MCA )对海面回波信号进行分析，得到目标的最优稀疏表示；再根据目标分量各小波子带占总能量的比重，选取合适的门限确定重构小波系数集进行重构，得到目标的重构信号，从而实现目标和海杂波的有效分离。

最后在IPIX 实测数据集上添加慢速微弱运动目标进行算法验证，结果表明本文提出的算法可以有效检测出落入海杂波多普勒通道中的慢速微弱目标，且不需要任何目标和杂波的先验信息。

关键词：海杂波；目标检测；自适应；可调Q 小波变换；AIA 数据集中图分类号：TN959 文献标识码：A DOI ： 10. 16798/j. issn. 1003-0530.2021.02.016引用格式：冯云，宗竹林，李思琦.基于自适应可调Q 因子小波变换的海杂波背景下的目标检测技术[J].信号处理，2021，37(2) : 304-316. DOA 10. 16798/j. issn. 1003-0530.2021.02.016.Reference format : FENG Yun ，ZONG Zhulin ，LI Siqi. Based on Adaptive Tunable Q-factcr Wavelet Transform TaryetDetection Technology under Sea Clutter Background [ J ]. Journal of Signal Processing ，2021，37(2) : 304-316. DOI : 10.16798 j . o s n. 1003-0530. 2021. 02. 016.Baser on Adaptive Tunable Q-factor Wavelet Transform TargetDetection TecCnology under Sea Clutter BackgroundFENG Yun ZONG Zhulin LI Siqi( Reseaech InsioiuieooEeecieonocScoenceand Technoeogy ， UnoeeesoiyooEeecieonocScoenceandTechnoeogyooChona ， Chengdu ， Sochuan 611731 ， Chona )Abstract : In this paper ，for the detection of slow and weak taryets submersed in the sea clutter ，by utilizing the dOerencebeiween iheosco a ioon chaeacieeosiocsooiheseaceu i eeand ihemoeongiaegeis ， aseowand weak iaegeideiecioon aegoeoihmonihebackgeound ooseaceu i eebased on iheadapioeeiunabeeQ-oacioewaeeeeiieansooem ospeoposed.Theough oieeaioeecaecueaioon and seaechongooeiheopiomaeieenaeypaeameieecombonaioon ihaibesimaichesiheseaceu i eeand iaegeiosco a ioonchaeacieeosiocs ， ihemoephoeogocaecomponenianaeysosmeihod osused ioanaeyzeiheseasueoaceechosognaeioobiaon iheopiomaespaeseeepeeseniaioon ooiheiaegei ； ihen accoedongioihepeopoeioon ooeach waeeeeisub-band on iheioiaeeneegyooiheiaegeicomponeni ， an appeopeoaieiheeshoed osseeecied iodeieemoneiheeeconsieucioon waeeeeicoe o ocoenisei ， and ihusiheiaegeisognaecan bee o ecioeeeysepaeaied oeom iheseaceu i ee.Fona e y ， somueaioon expeeomeniswoih measueed daiaoeomIPIXaeeca e oed ouiioeeeooyihee o ecioeene s ooihepeoposed meihod.Resueisshowihaiiheaegoeoihm peoposed on ihospapeecan收稿日期：2020-07-22"修回日期：2020-10-18基金项目：国家自然科学基金(61601099)第2期冯云等：基于自适应可调Q因子小波变换的海杂波背景下的目标检测技术305e e cioeeeydeieciiheseowand weak iaegeiea e ongonioiheseaceu i e eDoppeeechanneewoihouianypeooeoneoemaioon oeiaegeisand ceu i e e.Key words:sex clutter；target detection；adaptive；tunable Q-factor wavelet transform；IPIX data set1引言海杂波是指雷达接收到的海表面的后向散射回波,它受多种因素的影响，如海洋环境参数(风速、风向、涌浪、洋流等)和雷达设备参数(擦地角、波长、极化方式等这些因素的共同作用导致海杂波的物理机制极其复杂,现有的研究虽然对海杂波的特性有了比较深入的认识，但是仍然存在盲区;并且已有的海杂波模型也存在局限，不能很好的描述各种情况下海杂波的特性。

海杂波环境下慢速小目标检测方法

ｒＤｅｅａｉｎｅｒｓｎｔｔＯ
引言
一
（ａｌｉｈ）布、数正态（ｏ — ｏｍａ）布、Ｒｙｅｇ分对Ｌｇｎｒ１分
Ｗｅｂｌ分布和混合Ｋ分布［］ｉｎＨａｋｎ教ｉｕ１２。Ｓｍｏｙｉ ≈ 授于上世纪９０年代发现了海杂波符合混沌的某些特性，同时，神经网络技术和其他一些非线性算法也
杂波的干扰，有可能在很大程度上提高海防雷达将
关键词；雷达，海杂波，慢速小目标检测，号平滑处理，信时频分析
中图分类号：Ｎ９７５Ｔ５．１文献标识码：Ａ
ＳｍａｌａｏＴａｇｔｅｅｔｏｎＳａＣｌｔｅｌｎｄＳｌｗｒｅｓＤｔｃｉｎｉｅｕｔｒ
Ｖｏ．３６Ｎｏ．１１，１ＮＯ２１Ｖ。０１
火力与指挥控制
ＦｒｏｔｌＬｏｉＣｎｒｍｍａｄＣｎｒｌｅｏ８Ｃｎｏｔｏ
第３６卷第１期１２１０１年１１月
文章编号：０２０４（０１１— １５０１０ —６０２１）１０２．４
处理和时频分析两种实用的海杂波抑制和慢速小目标检测方法，过实验验证，雷达长时间照射下采取一定时间间隔的扫通在描间信号平滑处理，在短时间照射下采取时频分析方法均能有效地区分出淹没于海杂波环境下的慢速小目标。而

海面慢速弱小目标雷达探测技术研究

海面慢速弱小目标雷达探测技术研究朱文涛【摘要】海面慢速弱小目标的探测越来越受到世界各国的广泛重视.雷达探测作为一种远距离、全天时、全天候的探测手段,是实现海面慢速弱小目标探测的一种比较理想的手段,然而海面慢速弱小目标探测一直是雷达探测的一个世界性难题.针对该问题,本文结合目标特性、海杂波特性和实际应用,提出了一种海面慢速弱小目标探测的解决方案.首先,梳理了海面慢速弱小目标的目标特性、雷达探测挑战、国内外技术思路;其次,梳理了慢速弱小目标雷达探测需要解决的关键点;在此基础上,提出了一种满足海面低慢小目标探测的系统架构.【期刊名称】《科技视界》【年(卷),期】2018(000)022【总页数】4页(P64-67)【关键词】海面;慢速弱小目标;雷达探测;关键点;系统架构【作者】朱文涛【作者单位】中国电子科技集团公司第二十研究所,陕西西安 710068【正文语种】中文【中图分类】TP1810 前言海面慢速弱小目标是指速度慢、雷达截面积小、声光电特性不明显的目标，这些目标主要包括海面小型船艇、小型渔船、海面漂浮物以及某些特定任务的军事设备。

上述目标由于较易躲过各种侦察手段的监视，故常被用来进行隐蔽侦察、偷渡、贩毒、抢劫、恐怖袭击以及军事打击等任务，而且任务效果是非常明显的，同时造成的损失也是比较严重的。

2008年，恐怖分子乘着一艘小艇对印度孟买进行了恐怖袭击，造成了 195人死亡的严重后果；近年来，索马里海盗利用小艇多次成功劫持了国际航道的商船，造成人员伤亡和严重的经济损失。

随着中国“海上丝绸之路”的不断推进，运行在国际航道的商船将更加频繁，对应的海面慢速弱小目标的探测需求就显得越来越迫切。

因此，海面慢速弱小目标的远距离预警可以为海岸防御或海面舰船争取充分的准备和应对时间，而雷达作为一种远距离、全天时、全天候的探测手段，是实现海面低慢小目标探测的一种比较理想的手段。

国内外针对海面慢速弱小目标雷达探测已经开展了大量的工作，并取得了一定的成果。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

１检测前跟踪方法
传统雷达在完成１帧数据的检测判断后，这些数据即被丢弃，而造成信号能量的浪费，为即使从因该帧数据中没有达到检测门限，可能含有目标信也息，果将多帧数据中弱小目标能量集中起来，如就可能最终检测出目标，测前跟踪（Ｄ）法即为这检ＴＢ算种“ 以时间换能量 ” 的典型代表。该方法的主要思想是在每次扫描时不设检测门限，是将其进行采样存储，只然后将多次观测得到的雷达回波信号在多普勒频率域（速度）时间域（和距离）维方向的幅度排列成图像，合雷达图像特二结
２１０２年２月
舰船电子对抗
ＳＰＢＨＩ０ＡＲＤＥＬＥＣＴＲ０ＮＩＣ０ＵＮＴＥＲＭＥＡＳＣＵＲＥ
Ｆｅ２２ｂ．０１
Ｖｏ＿５ＮＯ１Ｉ３．
第３５卷第１期
海杂波背景下慢速小目标ｕｔｒ，ａｙｅｈｅｐｒｉｕｌｒｍｅｓｅＯａａｎｉｅｔｅｓｒｇｃｕｔｒｆｏｔｅｅｇｉｅｒｎｅｌｔｅａｎｌｚｓｔａｔｃａａｕｒｓｔｎｔｇｏｚｈｔｏｎｌｔｅｒｍｈｎｎｅｉｇｐｏｎｔｏｅｉｆｖｉｗ．
２ＮａａｐｅｅｔｔｅＯｆｉｅＢａｅｎＴｈ２ｎｔｔｔｆＣＳＣ，ｎｚｏ２０１，ｉａ．ｖｌＲｅｒｓｎａｉｆｓｄｉｅ７３ＩｓｉｅｏＩＹａｇｈｕ２５０Ｃｈｎ）ｖｃｕ
ＡｂｔａｔＡｉｉｇａｈｅｅｔｏｒｂｅｏｌｗｎｍａｌｔｒｅ，ｈｓｐｐｒｄｓｕｓｓｔｅｐｉｃ — ｓｒｃ：ｍｎｔｔｅｄｔｃｉｎｐｏｌｍｆｓｏａｄｓｌａｇｔｔｉａｅｉｃｓｅｈｒｎｉｐｅａｄｍｅｈｄｔｅｒａｅｔｅｒｌｔｉｆｃｕｔｒａｄａｓｒｃｈａｇｔｕｄｒｔｅｂｃｇｏｎｆｌｎｔｏｏｄｃｅｓｈｅａｉｔｏｌｔｅｎｂｔａｔｔｅｔｒｅｎｅｈａｋｒｕｄｏｖｙ
Ｋｅｒｓｓｏｔｒｅｅｅｔｏｓａｃｕｔｒｔａｋｂｆｒｅｅｔｎｙｗｏｄ：ｌｗａｇｔｄｔｃｉｎ；ｅｌｔｅ；ｒｃｅｏｅｄｔｃｉｏ
０引言
目前，面慢速小目标的探测成为雷达领域研海
ＳａｌＴａｇｔｕｄｅｅＢａｋｇｏｎｆＳａＣｌｔｅｍｌｒｅｎｒＴｈｃｒｕｄｏｅｕｔｒ
ＸＵｅ．ＷｉＤＡＩＣｈｕｎｈｕ — ａ
（．ｅ７３ＩｓｉｔｆＣＳＣ，ｎｚｏ２０１Ｃｈｎ；１Ｔｈ２ｎｔｕｅｏＩＹａｇｈｕ２５０，ｉａｔ
行谱探测的可能。国外研究人员对该问题进行了大量的研究，分研究成果已经在特定的雷达上得以部
应用。
在进行海杂波背景下的慢速小目标探测时，由
于海杂波背景的相关性导致能量无法累积，率较效低，因此首先需要解决的是背景去相关问题，目前大
多探测方法均是基于此进行的。本文从工程实用的角度，合目前技术发展趋势，一些主要的探测方结对法如检测前跟踪、描间累积等方法进行了讨论和扫
点，用目标在各帧图像之间的移动规律，时在帧利同
究的热点之一，由于海面背景复杂，致慢速小目标导信杂比较低，常规的累积方法由于杂波较强的相关
性而难以达到理想的效果，慢速目标的多普勒与且杂波谱重叠，除了目前行之有效的多普勒处理进排
度上分析了抗强杂波的具体措施。
关键词：慢速目标探测；海杂波；检测前跟踪中图分类号：Ｎ５．１Ｔ９７５文献标识码：Ａ文章编号：Ｎ２１１（０２０—０９３Ｃ３—４３２１）１４— ００
ＲｅｅｒｈｉｔｅＤｅｅｔｏｃｏｏｉｓｆｒＳｏａｓａｃｎｏＴｈｔｃｉｎＴｅｈｎｌｇｅｏｌｗｎｄ
（．舶重工集团公司７３，州２５０；．军驻扬州７３所军事代表室，州２５０）１船２所扬２０１２海２扬２０１
摘要：针对海面慢速小目标探测的问题，了海杂波背景下降低杂波相关性并提取目标的原理与方法，讨论从工程角