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基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
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作者:
王思雨
高鑫
孙皓
郑歆慰
孙显
来源:
雷达学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
合成孔径雷达(SAR)
数据增强
视觉显著性
飞机检测
卷积神经网络(CNN)
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描述:
传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标的结构特征,进而导致目标的不精确定位和大量虚警的产生。基于上述问题,该文构建了一个全新的SAR图像飞机目标检测算法框架。首先,针对大场景SAR图像应用需求,提出了改进的显著性预检测方法,从而实现SAR图像候选飞机目标多尺度快速粗定位;然后,设计并调优了含4个权重层的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),实现对候选目标的精确检测和鉴别;最后,因为SAR数据量有限、易导致过拟合,提出4种适用于SAR图像的数据增强方法,具体包括平移、斑点加噪、对比度增强和小角度旋转。实验证实该飞机检测算法在高分辨率Terra SAR-X数据集上效果显著,与传统的SAR飞机检测方法相比,该方法检测效率更高,泛化能力更强。
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基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
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作者:
王思雨
高鑫
孙皓
郑歆慰
孙显
来源:
雷达学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
合成孔径雷达(SAR)
数据增强
视觉显著性
飞机检测
卷积神经网络(CNN)
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描述:
传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标的结构特征,进而导致目标的不精确定位和大量虚警的产生。基于上述问题,该文构建了一个全新的SAR图像飞机目标检测算法框架。首先,针对大场景SAR图像应用需求,提出了改进的显著性预检测方法,从而实现SAR图像候选飞机目标多尺度快速粗定位;然后,设计并调优了含4个权重层的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),实现对候选目标的精确检测和鉴别;最后,因为SAR数据量有限、易导致过拟合,提出4种适用于SAR图像的数据增强方法,具体包括平移、斑点加噪、对比度增强和小角度旋转。实验证实该飞机检测算法在高分辨率Terra SAR-X数据集上效果显著,与传统的SAR飞机检测方法相比,该方法检测效率更高,泛化能力更强。
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基于激光雷达探测的飞机尾流特征参数反演系统
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作者:
沈淳
高航
王雪松
李健兵
来源:
雷达学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
激光雷达
特征参数反演
飞机尾流
探测
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描述:
飞机尾流是飞机飞行时在其后方产生的一对反向旋转的强烈湍流,对后续飞机飞行安全具有重大影响,其探测已成为制约机场容量增长和影响空中交通安全管理的瓶颈,亟需发展飞机尾流雷达探测和监视的技术与系统。该文构建了基于激光雷达探测的飞机尾流特征参数反演系统,可基于实测数据反演得到尾流涡心位置和速度环量等特征参数。同时构建了尾流动力学、散射特性与雷达回波仿真模块,可实现参数反演算法的性能评估。该系统的参数反演性能优良,运行稳定,可为机场安全管控提供有效技术手段,为飞机尾流的短时行为预测、危害评估和动态间隔标准制定等提供基础支撑。
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基于激光雷达探测的飞机尾流特征参数反演系统
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作者:
沈淳
高航
王雪松
李健兵
来源:
雷达学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
激光雷达
特征参数反演
飞机尾流
探测
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描述:
飞机尾流是飞机飞行时在其后方产生的一对反向旋转的强烈湍流,对后续飞机飞行安全具有重大影响,其探测已成为制约机场容量增长和影响空中交通安全管理的瓶颈,亟需发展飞机尾流雷达探测和监视的技术与系统。该文构建了基于激光雷达探测的飞机尾流特征参数反演系统,可基于实测数据反演得到尾流涡心位置和速度环量等特征参数。同时构建了尾流动力学、散射特性与雷达回波仿真模块,可实现参数反演算法的性能评估。该系统的参数反演性能优良,运行稳定,可为机场安全管控提供有效技术手段,为飞机尾流的短时行为预测、危害评估和动态间隔标准制定等提供基础支撑。
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基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
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作者:
王思雨
高鑫
孙皓
郑歆慰
孙显
来源:
雷达学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
合成孔径雷达(SAR)
数据增强
视觉显著性
飞机检测
卷积神经网络(CNN)
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描述:
传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标的结构特征,进而导致目标的不精确定位和大量虚警的产生。基于上述问题,该文构建了一个全新的SAR图像飞机目标检测算法框架。首先,针对大场景SAR图像应用需求,提出了改进的显著性预检测方法,从而实现SAR图像候选飞机目标多尺度快速粗定位;然后,设计并调优了含4个权重层的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),实现对候选目标的精确检测和鉴别;最后,因为SAR数据量有限、易导致过拟合,提出4种适用于SAR图像的数据增强方法,具体包括平移、斑点加噪、对比度增强和小角度旋转。实验证实该飞机检测算法在高分辨率Terra SAR-X数据集上效果显著,与传统的SAR飞机检测方法相比,该方法检测效率更高,泛化能力更强。
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基于激光雷达探测的飞机尾流特征参数反演系统
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作者:
沈淳
高航
王雪松
李健兵
来源:
雷达学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
激光雷达
特征参数反演
飞机尾流
探测
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描述:
飞机尾流是飞机飞行时在其后方产生的一对反向旋转的强烈湍流,对后续飞机飞行安全具有重大影响,其探测已成为制约机场容量增长和影响空中交通安全管理的瓶颈,亟需发展飞机尾流雷达探测和监视的技术与系统。该文构建了基于激光雷达探测的飞机尾流特征参数反演系统,可基于实测数据反演得到尾流涡心位置和速度环量等特征参数。同时构建了尾流动力学、散射特性与雷达回波仿真模块,可实现参数反演算法的性能评估。该系统的参数反演性能优良,运行稳定,可为机场安全管控提供有效技术手段,为飞机尾流的短时行为预测、危害评估和动态间隔标准制定等提供基础支撑。
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SAR图像飞机目标检测识别进展
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作者:
郭倩
王海鹏
徐丰
来源:
雷达学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机识别
合成孔径雷达
散射信息
深度学习
飞机检测
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描述:
目标检测与识别是高分辨合成孔径雷达(SAR)领域的热点问题。机场上飞机作为一种典型目标,其检测和识别有一定的独特性。该文回顾了SAR图像典型目标检测识别领域技术的发展过程,分析了SAR图像中飞机目标的散射机制及面临的技术难点,阐述了SAR飞机目标检测识别的系统流程、技术路线和关键科学问题,对基于传统与基于深度学习两个方面的飞机目标检测识别的研究进展进行了归纳总结,并讨论了各类方法的特点及存在的问题,展望了未来的发展趋势。该文认为如何将深度学习与目标电磁散射机理结合、提高网络或模型的泛化能力是提升SAR图像中目标检测识别精度的关键,并给出了一种基于散射信息与深度学习融合的飞机目标检测方法。
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基于矩阵信息几何的飞机尾流目标检测方法
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作者:
刘俊凯*①
李健兵②
马
梁①
陈忠宽①
蔡益朝①
来源:
雷达学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
矩阵信息几何
飞机尾流
目标检测
矩阵CFAR
矩阵流形
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描述:
矩阵信息几何在雷达信号处理和目标检测中的应用是一个正在引起关注的研究方向。飞机尾流回波经过傅里叶变换后,其功率谱是展宽的,传统动目标检测(MTD)方法未能对展宽的功率谱进行有效积累。针对飞机尾流目标检测问题,基于矩阵信息几何理论,该文提出了一种矩阵恒虚警率(CFAR)检测方法,该方法中观测数据协方差矩阵构成一个矩阵流形,类比CFAR检测的思想,利用检测单元协方差矩阵与参考单元协方差矩阵均值间定义的距离作为检测统计量。最后利用噪声中仿真的尾流回波数据,分析了黎曼均值的迭代估计性能、尾流目标协方差矩阵与噪声协方差矩阵的测地线距离随信噪比的变化,比较了常规MTD检测方法和矩阵CFAR检测方法的检测性能。
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“飞机尾流特性与探测技术”专刊征文通知
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作者:
暂无
来源:
雷达学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
国防科技大学
飞机尾流
研究中心
飞行安全
反向旋转
学科交叉研究
雷达学
探测技术
国家航天
参数反演
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描述:
飞机尾流是飞机飞行时在其后方形成的一种反向旋转的强烈气流,是影响后续飞机飞行安全和制约机场吞吐量的主要因素之一,其特性与探测现己成为航空安全领域和发展下一代空管规则亟需解决的关键技术问题。但是,飞机尾流的探测是一种典型的多学科交叉研究,一直以来面临着机理复杂、参数反演困难等难题,引起了欧美及国内同行的高度关注。为及时总结国内外在飞机尾流特性与探测技术方向的最新进展,《雷达学报》拟在2017年下半年出版"飞机尾流特性与探测技术"专题。专题土编为国防科技大学的李健兵副研究员和王涛副研究员,法国国家航天航空研究中心(ONERA)高级研究
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基于矩阵信息几何的飞机尾流目标检测方法
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作者:
刘俊凯*①
李健兵②
马
梁①
陈忠宽①
蔡益朝①
来源:
雷达学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
矩阵信息几何
飞机尾流
目标检测
矩阵CFAR
矩阵流形
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描述:
矩阵信息几何在雷达信号处理和目标检测中的应用是一个正在引起关注的研究方向。飞机尾流回波经过傅里叶变换后,其功率谱是展宽的,传统动目标检测(MTD)方法未能对展宽的功率谱进行有效积累。针对飞机尾流目标检测问题,基于矩阵信息几何理论,该文提出了一种矩阵恒虚警率(CFAR)检测方法,该方法中观测数据协方差矩阵构成一个矩阵流形,类比CFAR检测的思想,利用检测单元协方差矩阵与参考单元协方差矩阵均值间定义的距离作为检测统计量。最后利用噪声中仿真的尾流回波数据,分析了黎曼均值的迭代估计性能、尾流目标协方差矩阵与噪声协方差矩阵的测地线距离随信噪比的变化,比较了常规MTD检测方法和矩阵CFAR检测方法的检测性能。