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机场场面监视雷达目标检测新方法被引量：6: 2016年; 机场场面监视雷达可得到高分辨率实孔径图像,常规的雷达目标检测方法难以检测出其中的目标。本文首先分析了场面监视雷达目标检测中的问题,然后根据场面监视雷达回波信号的特点,提出了一种基于数字图像处理思想的目标检测新方法。给出了算法处理的基本流程和主要模块的具体实现方法。国内机场实测数据的处理结果表明本文算法可靠地检测出目标区域,目标团簇凝聚处理可有效消除孤立虚警点并填充目标区域内部漏警块。本文提出的方法对于场面监视雷达系统的研制有一定借鉴意义。; 陈建军孙俊李申王涛凌云于立张煜婕李文娟; 关键词：目标检测场面监视雷达

一种改进的高斯逆威沙特概率假设密度扩展目标跟踪算法被引量：1: 2018年; 假设扩展目标(ET)的扩展和量测数目分别为椭圆和泊松模型,高斯逆威沙特概率假设密度(GIW-PHD)能够估计扩展目标的运动和扩展状态。然而,该滤波器对空间邻近目标的数目、非椭圆目标和受到遮挡目标的扩展估计不够准确。针对这些问题,该文提出一种改进的GIW-PHD。首先,假设目标扩展为一个相同尺寸的参考椭圆,通过设计新的散射矩阵得到改进的随机矩阵(RM)方法。然后,将改进的RM方法与假设量测数目服从多伯努利分布的ET-PHD结合,得到改进的GIW-PHD滤波器。仿真和实验结果表明,与传统GIW-PHD相比,改进的GIW-PHD估计的目标数目和量测数目较多,扩展较大的椭圆和非椭圆目标的扩展更准确。; 李文娟吕靖顾红苏卫民马超杨建超; 关键词：随机矩阵

基于多伯努利概率假设密度的扩展目标跟踪方法被引量：6: 2016年; 高分辨率雷达系统中,扩展目标一般会产生多个量测。现有随机有限集(RFS)类算法一般假定扩展目标的量测数目服从泊松分布,然而这个假设与实际情况不符。针对这一问题,该文提出一种多伯努利扩展目标概率假设密度(MB-ET-PHD)跟踪算法。该算法首先假设扩展目标的量测数目服从多伯努利分布,然后通过有限集统计(FISST)理论的多目标微积分推导得到校正等式,最后给出了高斯混合(GM)框架的仿真结果。仿真结果表明该算法能够获得比泊松ET-PHD算法更好的跟踪性能。; 李文娟顾红苏卫民; 关键词：概率假设密度

极坐标图像的机场目标特征提取方法被引量：4: 2015年; 提出了一种机场场面监视雷达图像的机场目标特征提取方法。首先,为了解决雷达图像的亮点噪声问题,采用类形态学的图像预处理方法;然后,采用邻域链路法标记目标的轮廓像素;最后,单元面积作为权值,估计极坐标图像下机场目标的特征,并对权值的计算方法进行了讨论。实验表明,所提方法能够消除亮点噪声,得到比较准确的特征信息,为目标分类识别和多目标跟踪提供正确的特征。; 李文娟顾红苏卫民; 关键词：特征提取

机场场监雷达数据处理技术研究被引量：4: 2015年; 针对场面监视雷达的应用需求,首先对地面民航机的运动场景和状态进行分析与仿真,对于机场目标运动模型多样、受环境影响大的情况,研究基于检测前跟踪算法的场监雷达数据处理算法;并将机场数字地图信息和目标数据库融入场内目标的跟踪过程,以提高雷达对不同运动状态目标的跟踪性能;同时,对异常情况及时告警,确保机场飞行安全;最后给出了仿真数据及某机场实测数据的处理结果,验证算法有效性。; 张煜婕李文娟陈建军; 关键词：数据处理

基于贝塔高斯概率假设密度的扩展目标跟踪: 2018年; 基于二项分布的扩展目标概率假设密度(extended target probability hypothesis density based on binominal distribution,BET-PHD)算法能够获得比泊松ET-PHD更好的跟踪性能。然而,BET-PHD中作为先验信息的检测概率和量测数目最大值在实际应用中是未知的。参数严重不匹配会导致算法性能急剧下降。鉴于已有文献给出量测数目最大值的估计方法,提出一种能够在线估计检测概率的贝塔高斯ET-PHD(beta Gaussian ET-PHD,BG-ET-PHD)滤波器。首先采用二项分布的共轭先验贝塔分布估计检测概率,并与BET-PHD相结合得到BG-ET-PHD。仿真结果表明,BG-ET-PHD滤波器能够准确估计检测概率,能够获得比基于泊松模型的伽马高斯ET-PHD(gamma Gaussian ET-PHD,GG-ET-PHD)更好的跟踪性能。; 李文娟吕婧顾红苏卫民; 关键词：概率假设密度二项分布

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李文娟