对空高速目标检测和跟踪方法解释

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基于视频的目标检测与跟踪技术研究

基于视频的目标检测与跟踪技术研究

一、目标检测
4、基于深度学习的目标检测:这种方法利用深度神经网络来学习和识别目标。 例如,常见的有YOLO、Faster R-CNN和SSD等算法。这些算法能够自适应地学习 和识别目标,对复杂背景、光照和颜色变化具有较强的适应性。
二、目标跟踪
二、目标跟踪
目标跟踪是在目标检测的基础上,连续地跟踪目标在视频中的位置和运动轨 迹。常见的目标跟踪算法有基于滤波、基于块匹配、基于深度学习和基于特征等 方法。
三、未来研究方向
2、深度学习模型的改进:尽管现有的深度学习模型在目标检测和跟踪中已经 取得了一些好的效果,但仍有改进的空间。例如,可以探索更有效的网络结构、 更好的训练方法和更精细的损失函数等。
三、未来研究方向
3、多视角和多模态信息融合:未来的研究可以探索如何利用多个视角和多种 模态的信息来进行目标检测和跟踪。例如,可以利用红外线和可见光图像的融合、 声音和视觉信息的融合等。
内容摘要
目标跟踪是视频监控中的另一项关键技术,其基本任务是跟踪视频中的运动 目标。常见的目标跟踪方法有粒子滤波、轮廓跟踪和深度学习等。粒子滤波通过 随机采样生成大量粒子,每个粒子表示目标的一种可能位置和速度,通过滤波器 对粒子进行权重分配,最终实现目标跟踪。轮廓跟踪则基于目标的边缘信息进行 跟踪,常用的轮廓提取方法有边缘检测、轮廓像素聚类等。
视频目标跟踪技术的常用方法
跟踪是在匹配的基础上,对目标的轨迹进行预测和更新,以实现目标的实时 跟踪。常用的跟踪方法包括基于滤波、基于机器学习等。
各种方法的优缺点
各种方法的优缺点
特征提取、匹配和跟踪等方法各有优缺点。特征提取方法的优点是能够有效 地区分目标和背景,缺点是对于复杂背景和动态变化的目标,提取的特征可能不 够准确。匹配方法的优点是能够将目标与背景中的其他物体进行准确的比较,缺 点是对于大规模的背景和复杂的目标,匹配的效率可能较低。跟踪方法的优点是 能够实时预测和更新目标的轨迹,缺点是对于遮挡、变形等情况的处理可能不够 准确。

如何使用计算机视觉技术进行视频目标检测和跟踪

如何使用计算机视觉技术进行视频目标检测和跟踪

如何使用计算机视觉技术进行视频目标检测和跟踪视频目标检测和跟踪是计算机视觉领域中的重要研究方向和应用场景。

随着计算机视觉技术的发展和计算能力的提高,视频目标检测和跟踪的算法也得到了大幅度的改进和优化。

本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行视频目标检测和跟踪的基本原理和常用方法。

一、视频目标检测的基本原理视频目标检测是在给定视频序列中准确地识别和定位特定目标的过程。

它可以分为两个主要步骤:目标检测和目标定位。

1. 目标检测目标检测是在视频帧中检测出目标物体的过程。

常用的目标检测算法包括基于特征的方法和深度学习方法。

基于特征的方法使用一些预定义的特征来描述目标物体,如Haar特征、HOG 特征和SIFT特征等。

通过提取出的特征来训练分类器,进而进行目标检测。

这些方法在速度和准确率方面具有一定的优势,但对于复杂的场景和遮挡情况可能表现较差。

深度学习方法基于深度神经网络模型,如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),通过多层次的特征抽取和综合学习,实现对目标的检测。

这些方法在处理复杂场景和遮挡情况时表现更好,但对计算资源的要求较高。

2. 目标定位目标定位是根据目标检测的结果,准确地确定目标物体在视频帧中的位置的过程。

常用的目标定位算法包括基于相关滤波器的方法和基于匹配的方法。

基于相关滤波器的方法通过计算目标模板与视频帧的相关系数来确定目标位置。

这些方法具有较高的实时性和鲁棒性,但对于目标旋转和尺度变化敏感。

基于匹配的方法通过计算目标模板与视频帧中候选目标的相似度来确定目标位置。

这些方法对目标旋转、尺度变化和遮挡等的应对能力较强,但计算复杂度较高。

二、视频目标跟踪的基本原理视频目标跟踪是指在给定的视频序列中,从初始帧开始,通过连续追踪目标的位置和形状的过程。

它可以分为两个主要步骤:目标初始化和目标跟踪。

1. 目标初始化目标初始化是在视频的第一帧中,通过目标检测方法确定目标的位置和形状,并生成目标模板的过程。

雷达目标跟踪算法流程

雷达目标跟踪算法流程

雷达目标跟踪算法流程引言:雷达是一种常用的传感器,广泛应用于军事、航空航天、导航等领域。

雷达目标跟踪是指通过雷达系统对目标进行连续观测和定位,从而实现对目标的持续追踪和预测。

本文将介绍雷达目标跟踪的算法流程,并对每个步骤进行详细说明。

一、雷达数据预处理在进行目标跟踪之前,首先需要对雷达数据进行预处理。

预处理的目的是去除噪声、滤波和探测目标等。

常用的预处理技术包括滑动窗口平均、中值滤波、高斯滤波等。

这些技术可以有效地提高雷达数据的质量,减少误差。

二、目标检测与分割目标检测与分割是指通过对雷达数据进行处理,将目标从背景中区分出来。

常用的目标检测算法包括常规门限检测、自适应门限检测、基于统计的检测等。

这些算法可以根据目标与背景的差异性,快速准确地检测到目标。

三、目标特征提取与描述目标特征提取与描述是指从目标检测结果中提取出目标的特征信息,并对其进行描述。

常用的特征包括目标的位置、速度、加速度等。

通过对这些特征进行描述,可以更好地确定目标的运动状态和轨迹。

四、目标关联与分类目标关联与分类是指根据目标的特征信息,对目标进行分类和关联。

常用的关联算法包括最近邻算法、最大似然估计算法、卡尔曼滤波算法等。

这些算法可以根据目标的特征信息,对目标进行准确的分类和关联,从而实现目标的持续追踪。

五、目标轨迹预测与更新目标轨迹预测与更新是指根据目标的历史轨迹信息,对目标的未来位置进行预测,并更新目标的状态。

常用的预测算法包括卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。

这些算法可以根据目标的历史轨迹信息,准确地预测目标的未来位置,并及时更新目标的状态。

六、目标轨迹评估与优化目标轨迹评估与优化是指根据目标的轨迹信息,对目标的运动状态进行评估和优化。

常用的评估指标包括位置误差、速度误差、加速度误差等。

通过对这些指标进行评估,可以及时发现目标的异常运动,并进行相应的优化处理。

七、目标跟踪结果显示与输出目标跟踪结果显示与输出是指将目标的跟踪结果以可视化的方式呈现出来,并进行输出。

跟踪导弹原理

跟踪导弹原理

跟踪导弹原理
跟踪导弹是一种用于追踪、定位和指导导弹飞行的技术。

它主要基于雷达和红外线传感器来实现。

在导弹发射后,跟踪雷达开始工作。

跟踪雷达将发射出的无线电波发送到目标地区。

当波束与目标发生交互作用时,一部分波束被目标散射、反射或吸收。

雷达接收器接收到反射回来的波束,并将其转化为电信号。

通过分析接收到的信号,雷达系统可以确定目标的位置、速度、方向和其他相关信息。

基于这些数据,系统可以调整导弹的飞行路线,使其能够追踪并接近目标。

除了雷达,红外线传感器也可以用于导弹的跟踪。

红外线传感器通过检测目标发出的红外辐射来确定其位置。

由于目标会发出热量或红外辐射,传感器可以根据这些信号来定位目标。

跟踪导弹的原理在于通过雷达和红外线传感器来获取目标信息,并利用这些信息来引导导弹。

这种技术在现代军事中起着至关重要的作用,能够提高导弹的准确性和打击效果。

基于GMM与KLT算法的运动目标检测与跟踪方法

基于GMM与KLT算法的运动目标检测与跟踪方法

基于GMM与KLT算法的运动目标检测与跟踪方法梁硕;娄莉;张艳艳【摘要】在视频监控方面,存在着运动目标的各种行为,针对这种情况,提出一种基于GMM与KLT算法的运动目标检测与跟踪方法.首先用基于GMM的背景减除法对运动目标进行检测,再通过形态学处理得到目标区域,然后对运动目标进行KLT特征点跟踪,最后根据特征点画出运动目标的运动轨迹.实验证明该算法有良好的检测结果与跟踪效果.【期刊名称】《智能计算机与应用》【年(卷),期】2018(008)002【总页数】4页(P81-84)【关键词】运动目标检测;背景减除法;运动目标跟踪;GMM;KLT【作者】梁硕;娄莉;张艳艳【作者单位】西安石油大学计算机学院,西安710065;西安石油大学计算机学院,西安710065;西安石油大学计算机学院,西安710065【正文语种】中文【中图分类】TP391.41引言运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域一个热门课题,在人工智能、模式识别、图像处理、医学成像等多个领域有着广泛的应用。

在现实的交通情况中,道路视频监控系统存在着运动目标(包括行人、车辆等)各种异常行为,如车辆逆行、超速和行人的违规举止等[1]。

而在监控视频中,为了能够更为准确有效地检测出运动目标,进一步跟踪运动目标,从而对运动目标的行为表现展开分析,本文设计提出了一种基于GMM与KLT算法的运动目标检测与跟踪方法。

实验结果表明该方法能够准确提取出运动目标区域,并且能对目标进行快速跟踪,具有良好的检测效果与跟踪结果。

本文先使用基于GMM的背景减除法对运动目标进行检测,经过形态学处理后得到比较准确、完整的目标区域信息,然后用KLT算法对运动目标进行特征点跟踪,最后绘制出运动目标的轮廓和轨迹。

1 目标检测技术视频图像的目标检测技术则是理解图像的基础。

运动目标检测就是研究寻找存在运动的区域,检测到的运动区域将可以为后续的目标识别和跟踪、行为分析等任务提供可参考区域[2]。

多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪

多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪

多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪一、本文概述随着视频监控技术的不断发展,多摄像机视频监控系统已成为公共安全、交通管理、商业监控等领域的重要工具。

在这些系统中,运动目标的检测与跟踪是实现自动监控、事件识别和行为分析的关键技术。

本文旨在探讨多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪的相关技术,分析其原理、方法及应用现状,并对未来的发展趋势进行展望。

本文将介绍多摄像机视频监控系统的基本构成和特点,阐述运动目标检测与跟踪在多摄像机系统中的重要性和应用价值。

随后,将详细介绍运动目标检测的基本原理和方法,包括背景建模、帧间差分、光流法等,并分析它们在多摄像机系统中的适用性和优缺点。

接着,本文将重点讨论运动目标的跟踪技术,包括基于特征的方法、基于滤波的方法、基于深度学习的方法等。

我们将分析这些方法的原理、实现步骤及性能评估,并探讨它们在多摄像机系统中的实际应用效果。

还将讨论多摄像机之间的目标匹配与数据融合技术,以实现跨摄像机的目标跟踪。

本文将总结多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪技术的现状和挑战,并展望未来的发展趋势。

随着深度学习、计算机视觉等技术的不断进步,我们相信未来的运动目标检测与跟踪技术将更加精确、高效和智能化,为视频监控领域的发展带来更大的突破和创新。

二、相关技术研究综述随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展,多摄像机视频监控中的运动目标检测与跟踪已成为当前研究的热点。

该领域涉及多个研究方向,包括图像处理、模式识别等。

本节将对与运动目标检测与跟踪相关的技术研究进行综述。

关于运动目标检测,主要的方法包括帧间差分法、背景建模法、光流法等。

帧间差分法通过比较连续帧之间的差异来检测运动目标,这种方法计算简单,但对光照变化敏感。

背景建模法通过建立背景模型,将当前帧与背景模型进行比较以检测运动目标,适用于静态背景的场景。

光流法基于像素亮度在图像序列中的变化来估计像素的运动,适用于动态背景的场景。

运动目标的跟踪是视频监控中的另一个关键任务。

雷达信号处理中的目标检测与跟踪技术

雷达信号处理中的目标检测与跟踪技术

雷达信号处理中的目标检测与跟踪技术雷达(Radar)是一种利用电磁波进行探测和测距的技术,广泛应用于军事、航空航天以及民用领域。

雷达信号处理中的目标检测与跟踪技术是在雷达应用过程中必不可少的环节,旨在提取目标信息并实现对目标的实时跟踪。

目标检测是雷达信号处理的第一步,其目的是从杂波中识别出目标信号。

在目标检测中,常用的方法有能量检测法、匹配滤波法和统计检测法等。

能量检测法是一种基于信号能量的方法,当接收到的信号能量超过一定阈值时,认为检测到了目标。

匹配滤波法则是将已知目标的参考信号与接收到的信号进行相关运算,通过寻找相关峰值来检测目标。

统计检测法则是基于统计学原理进行目标检测,利用雷达回波信号的统计特性来判断是否存在目标。

目标跟踪是在目标检测的基础上,对目标进行实时跟踪和预测。

雷达目标跟踪技术主要分为两类:点目标跟踪和航迹跟踪。

对于点目标跟踪,通常采用卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器等滤波算法进行实时跟踪。

卡尔曼滤波器通过将目标位置和速度作为状态变量建立状态方程,并结合观测方程对目标进行预测和修正。

扩展卡尔曼滤波器则是对非线性系统进行近似线性化处理,将卡尔曼滤波器扩展到非线性系统上。

而航迹跟踪则是对目标的航迹进行预测和估计,常用的方法有最小二乘法、贝叶斯滤波法等。

在雷达信号处理中,还有一类重要的技术是目标特征提取。

目标特征提取是指从雷达回波信号中提取出与目标特征属性相关的信息。

常用的特征提取方法有时域特征、频域特征和小波变换等。

时域特征是指根据雷达回波信号的幅度、距离延迟、时间间隔等特征进行目标识别。

频域特征则是通过对雷达回波信号进行傅里叶变换,提取出目标的频谱特征。

小波变换则是将时域和频域结合起来,通过不同尺度波形进行目标特征提取。

目标检测与跟踪技术的研究在军事和民用领域有着广泛应用。

在军事领域,雷达目标检测与跟踪技术能够实现对目标的远程监视和侦察,为军事行动提供重要支持。

在民用领域,雷达目标检测与跟踪技术应用于航空交通管制、地震监测和气象预警等方面,对于保障公共安全和提高生活质量具有重要意义。

利用雷达数据进行目标识别及跟踪

利用雷达数据进行目标识别及跟踪

利用雷达数据进行目标识别及跟踪雷达是一种电子测量技术,利用无线电波在空间中传播,并接收和处理由目标反射回来的反射波。

利用雷达技术对目标进行识别和跟踪已经成为现代军事和民用领域中的重要应用。

本文将探讨如何通过雷达数据实现目标识别和跟踪。

一、雷达技术的基本原理雷达技术的基本原理是通过发射无线电波,将它们从目标上反射回来,并测量其时间和频率,以确定目标的位置、速度和方向。

雷达系统由发射机、接收机、天线和处理器组成。

发射机产生连续的射频信号,经天线后发射出去。

当信号碰到目标时,会被反射回来,信号经天线再次进入接收机。

接收机会对信号进行放大和处理,以提取目标信息。

处理器将提取的信息转换成有用的数据,如目标的位置、速度和方向等。

二、雷达数据的分析与处理雷达数据的分析与处理是雷达技术中最重要的环节之一。

雷达数据可以包含大量的信息,如目标反射强度、距离、速度、方位角和高程等。

在进行目标识别之前,需要对雷达数据进行预处理和滤波。

预处理的主要任务是将原始数据转换成可视化的格式,以方便对数据进行分析和处理。

滤波则是为了去除噪声,保留有用的信号,以提高目标识别的准确性和可靠性。

进行目标识别时,需要根据目标的特征进行分类。

目标的特征包括反射强度、速度、方位角和高程等。

通过对这些特征的分析和处理,可以确定目标的类别和属性。

三、雷达数据的目标跟踪目标跟踪是利用雷达数据对目标的运动轨迹进行预测和跟踪的过程。

目标跟踪的主要任务是在目标动态变化的情况下,对其位置进行准确预测和跟踪。

目标跟踪的算法可以分为传统算法和智能算法两类。

传统算法主要包括卡尔曼滤波、贝叶斯滤波和粒子滤波等。

智能算法则包括人工神经网络、遗传算法和模糊逻辑等。

四、雷达技术在军事上的应用雷达技术在军事上的应用主要包括目标识别和跟踪、雷达导航、目标指引和武器制导等。

其中,目标识别和跟踪是一项关键技术,可以帮助军事指挥部对敌方军事活动进行监测和预警。

在现代战争中,雷达技术的发展已经成为军事优势的重要标志之一。

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对空高速目标信号处理 对于常规慢速目标,在相参处理时间内该走动量通常不会超过一个距离单元。而对于高速目标,它可能跨越多个距离单元,而必须加以处理才能实现相参处理时间内多次回波的相参积累。尤其HSV载体运动速度很高且机动能力很强,雷达目标间的高速高机动特性更加明显,雷达目标回波会出现跨距离单元、跨多普勒单元问题,加剧了目标回波相参积累的难度。为了提高雷达的探测性能,需要补偿后才能达到好的积累增益。 雷达目标间的相对速度最高可达15马赫以上,加速度最高可达20g。以速度每秒5000米为例,如果雷达相参处理时间为50ms,其运动距离可达250米,对窄带雷达来讲需要考虑回波包络的补偿。此外,速度在相参时间里变化10m/s,对X波段雷达来说,多普勒扩展为667Hz,而多普勒分辨率为20Hz。所以为了获得高的处理增益,提高探测距离,回波多普勒扩散需要补偿。

(1)高重频信号处理 高脉冲重复频率的相参脉冲串信号的频谱如图3.5所示。除了载频上的中央谱线之外,在载频PRF的整数倍处还有其它一些谱线,谱线间隔为脉冲重复频率。发射频谱的包络取决于脉冲形状,例如,矩形脉冲时为sin/xx形。运动目标回波的频谱是发射频谱偏移后的复制品,也含有一些间隔为PRF的谱线。 0f0rff

0rff

02rff

02rff

sinx包络线

x

图3.8 PD雷达发射信号的频谱 高占空比高重频的信号没有距离门的概念,可以只考虑多普勒扩展的影响。由于加速度的存在对回波信号补偿后其多普勒仍不为常数而是时变的,故需要进一步获取目标的精确运动参数。解线性调频法是一种简单而且易于实现的运动补偿法。 可用一个调频因子2jute(/2au)与信号相乘,即 2(,){()}jutdDfuFFTrte (3.1)

当u=02/a (其中 0a为目标的加速度真值)、式(3.1)出现峰值。因而速度、加速度的精确估计问题转化为寻找最优的u即a的问题。 利用解线性调频法精确估计速度、加速度,关键是对式(3.1)中的u进行最优搜索,搜索步长的选取十分重要,如果步长选得过大,就不能满足估计精度要求;如果搜索步长选得过小,则运算量剧增,不利于算法的实时处理和工程实现。 由于u需要遍历搜索,为减少运算量以及提高估计精度,可以采用“逐次逼近法”来估计目标的速度、加速度。对u遍历搜索时,为满足精度要求搜索步长必须选得很小,我们要计算的FFT次数太多,运算量相当的大,“逐次逼近法”在保证估计精度的前提下,有效的解决了搜索步长选择问题,使运算量大为减少,便于实时处理。 假设加速度测量精度a<1 m/2s可满足积累增益。按常规遍历搜索,如果搜索区间为-200< a <200,则对u遍历搜索将需要401次,这个运算量较大。为减少运算量我们可采用如下的逐步缩小步长的办法:首先选取加速度步长为10m/2s。这样第一次搜索的运算量为:41次的FFT;第二次搜索步长为加速度精度为1m/2s,这次的运算量为:10次单点FFT;总共经过2次搜索,运算总量为51次FFT即可实现运动补偿。 还有一个办法就是采用循环自相关法先粗估计加速度的值,然后再在此估计值附近进行局部搜索加速度。方法简介如下,假如 22()()djftjutstAent

(3.2)

如果信号与噪声不相关,则 22()()()()djftjutstAent

(3.3)

222*(,)()()()()djfjutjuRuststAentnt

222()()djfjujutAeentnt

(3.4)

显然可以看出,上式为一单频信号,傅立叶变换就可得到加速度的估计值。加速度的估计精度与信噪比有关,信噪比越高,估计的精度也就越高。 如果目标在搜索阶段,信噪比很低,只有精确补偿掉加速度的影响才能有效探测目标,这时上述就存在一定的问题,即第一次粗搜索或自相关方法应用时可能都达不到能检测的门限,这样就无法进行下一步的处理,只能采用遍历搜索。 假设发射波形参数如下:发射载频为X波段(10GHz),发射脉冲重复周期为rT3us,假设相对速度为3400m/s,加速度为200m/s2,处理时间为50ms。 图3.9是对信号直接FFT的结果,由于弹目加速度的影响,信号回波不能有效积累,所以不能检测到目标。

0100020003000400050006000700080009000050010001500

频率点幅值

图3.9 直接FFT结果 图3.10是进行加速度搜索和FFT的多普勒-加速度平面图,可以看出,当加速度搜索准确时,目标信号可以得到有效积累,从而检测出目标。 图3.10 多普勒-加速度平面 高超声速飞行器载雷达对空模式时采用高重频信号工作的流程如下图所示: 数据NY

加速度值粗估计

取数据检测到目标

ADC计算加速度范围并补偿

FFT加速度-多普勒平面上CFAR

目标参数 图3.11 信号时域波形的幅度

(2)低中重频信号处理 当采用低中重复频率信号时,高速高机动目标会同时存在距离走动和多普勒扩展现象,必须采用补偿方法来校正距离走动和补偿多普勒扩展现象。 校正距离走动的方法有频域相位补偿或keystone变换来对齐,由傅里叶变换的性质可知,时域上的延迟对应着频域上与一指数函数相乘,同样地通过在频域上乘以一指数函数可以完成时域上的延迟,这样即可完成分数阶的延迟,而且通过与数字频域脉压相结合可以大大地减少运算量。这即是基于频域校正包络补偿算法的基本思想和优点。Keystone变换是雷达成像领域中一种常用的距离走动校正技术。拟利用Keystone变换在距离频域通过sinc函数内插或通过chirp-z变换校正目标的越距离单元走动,进而实现相参积累和目标检测。但是该方法是在无多普勒模糊的条件下得到的,如果存在多普勒模糊,则应首先根据多普勒模糊次数,补偿模糊引起的回波相位变化。虽然在检测到目标前不能确切知道目标回波的多普勒模糊次数,我们可以对模糊次数的大致范围进行搜索,完成距离走动补偿。 多普勒扩展补偿方法与上节相同,这里就不在赘述,下面进行计中重复频率信号计算机仿真。 中重复频率处理工作的流程如下图,采用频域补偿相位校正距离走动,也可采用keystone方法来校正距离走动,但后者计算量更大。采用dechirp方法进行加速度估计并补偿。 ADC数据NY

距离IFFT取数据

检测到目标

距离FFT线性相位函数脉压匹配函数

每一距离门搜索加速度并补偿

脉冲FFT

目标参数

形成距离-多普勒-加速度三维体

CFAR

图3.12 信号时域波形的幅度 假设采用的波形脉冲重复频率为10KHz,信号带宽为2MHz的线性调频信号,假设雷达目标之间的速度为5000m/s,加速度为200m/s2,处理时间50ms。 图3.13是500个脉冲的信号脉冲压缩后的波形,可以看出在50ms内目标走动已经超过3个距离单元,图3.14是距离-多普勒平面图,容易看出,目标在这段时间内距离和多普勒都已经走动了多个单元,直接距离多普勒域处理无法有效进行积累。补偿距离走动后的距离-多普勒如图3.15所示,显然可以看出,目标在距离上已经对齐,但在多普勒域扩展严重。

120125130135140145150155024681012

距离门幅度

图3.13 信号时域波形的幅度 图3.14 信号时域波形的幅度

图3.15 信号时域波形的幅度 距离对齐后目标所在距离门FFT后的波形图如图3.16所示,由

距离单元 多普勒单元 距离单元 多普勒单元 于目标加速度的存在,多普勒扩展严重,直接FFT不能有效积累。加速度补偿后信号积累目标所在距离门FFT后的波形图如图3.17所示,可见目标信号已经很好的积累。经过这些处理后,在积累时间内的目标能量就能够积累起来,提高了目标的探测距离。

050100150200250300350400450500050100150200250300350400450500

多普勒幅度

图3.16 信号时域波形的幅度

0501001502002503003504004505000200400600800100012001400160018002000

多普勒幅度

图3.17 信号时域波形的幅度

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