多源融合目标检测识别与应用

本书系统阐述了作者团队在多源融合目标检测识别领域的最新研究成果，内容涵盖雷达目标检测识别、雷达近邻目标超分辨率检测、MIMO雷达目标超分辨率与鲁棒检测、雷达点迹精细特征分析与应用，以及声呐图像目标检测与识别等多个方面。在此基础上，进一步探讨了多源目标融合检测的算法体系及其典型应用，重点围绕光学-热红外、光学-SAR图像等异质遥感数据 ，系统介绍了基于深度神经网络的图像融合与目标检测识别方法。本书兼具理论深度与技术广度，既可作为水声工程、无人装备工程、信息工程等专业本科生和研究生的教学参考书，也可为系统工程、雷达工程、电子对抗、军事指挥等领域的科研与工程技术人员提供理论支撑与实践指导。

李轲，男，1985年7月出生，湖北黄冈人，海军工程大学某室上校主任，副教授，博士生导师，担任多个军口装备发展专业组专家、中国指控学会某专委会委员、中国航空学会某专委会委员。2013年获系统工程专业博士学位，主要从事海上态势感知、目标检测与识别等领域人才培养和科学研究工作。先后主持完成10余项国家自然科学基金、军委装备发展部和科技委预研、武器装备综合研究项目，主持湖北省自然科学基金2项、“十三五”教育科研课题1项。在国内外高水平期刊和会议上发表学术论文20余篇（其中第一作者18篇，通讯作者2篇，SCI收录10篇、EI收录4篇），获发明专利和软件著作权10余项。以第一作者在电子工业出版社、国防工业出版社出版专著3部，主编军事训练教材5部。

第1章 概述 001
1.1 海上多源目标检测识别与应用 001
1.1.1 研究背景与意义 001
1.1.2 当前技术体系、挑战与发展趋势 002
1.2 目标检测识别技术研究现状 003
1.2.1 雷达目标检测识别技术研究现状 003
1.2.2 声呐目标检测识别技术研究现状 005
1.2.3 多源目标检测识别技术研究现状 006
1.3 全书内容与结构安排 009
参考文献 009
第2章 雷达目标检测识别基础理论 014
2.1 引言 014
2.2 雷达检测理论 015
2.2.1 检测模型 015
2.2.2 传统检测理论框架 017
2.2.3 自适应检测技术 019
2.2.4 多脉冲检测处理 021
2.2.5 现代检测理论前沿 023
2.3 雷达目标识别基础 024
2.3.1 雷达目标识别的基本原理与理论框架 025
2.3.2 雷达目标特征提取的技术体系 026
2.3.3 雷达目标识别算法的演进与发展 029
2.4 小结 032
参考文献 032
第3章 雷达近邻目标超分辨检测 034
3.1 引言 034
3.2 基于近似GLRT线性模型的雷达距离统计分辨检测 040
3.2.1 雷达距离统计分辨检测模型 040
3.2.2 雷达距离统计分辨性能的影响因素 045
3.2.3 雷达距离统计分辨检测仿真 045
3.3 基于近似GLRT线性模型的雷达距离?方位?多普勒三维统计分辨
检测 049
3.3.1 雷达三维联合统计分辨模型 050
3.3.2 雷达三维联合统计分辨性能的影响因素 053
3.3.3 雷达三维联合统计分辨检测仿真 053
3.4 基于GLRT渐近分布的雷达距离统计分辨检测 054
3.4.1 雷达距离统计分辨检测模型 055
3.4.2 雷达距离统计分辨性能的影响因素 058
3.4.3 雷达距离统计分辨检测仿真 058
3.5 基于GLRT渐近分布的雷达方位统计分辨检测 060
3.5.1 雷达方位统计分辨检测模型 060
3.5.2 雷达方位统计分辨性能的影响因素 066
3.5.3 雷达方位统计分辨检测仿真 066
3.6 基于GLRT渐近分布的雷达距离?方位二维统计分辨检测 067
3.6.1 雷达二维联合统计分辨模型 068
3.6.2 雷达二维联合统计分辨性能的影响因素 069
3.6.3 雷达二维联合统计分辨检测仿真 069
3.7 小结 071
参考文献 071
第4章 MIMO雷达目标超分辨和鲁棒检测 074
4.1 引言 074
4.2 MIMO雷达距离超分辨检测 074
4.2.1 OFDM-NLFM信号优化模型 075
4.2.2 OFDM-NLFM信号参数优化 076
4.2.3 MIMO雷达距离超分辨检测仿真 082
4.3 MIMO雷达方位超分辨检测 084
4.3.1 方位超分辨模型 084
4.3.2 波形设计准则 086
4.3.3 非凸问题求解 089
4.3.4 MIMO雷达方位超分辨检测仿真 092
4.4 MIMO雷达最优波形单目标鲁棒检测 095
4.4.1 单目标鲁棒波形设计模型 096
4.4.2 单目标鲁棒最优波形求解 099
4.4.3 算法流程和计算量分析 102
4.4.4 MIMO雷达单目标鲁棒检测仿真 103
4.5 MIMO雷达波形多目标稳健STAP 106
4.5.1 多目标稳健STAP波形设计模型 107
4.5.2 多目标稳健STAP最优波形求解 111
4.5.3 MIMO雷达多目标稳健STAP仿真 116
4.6 小结 120
参考文献 120
第5章 雷达点迹精细特征分析与应用 123
5.1 引言 123
5.2 点迹形成过程与精细特征分析 124
5.2.1 雷达目标点迹的形成过程 124
5.2.2 点迹精细特征理论分析 126
5.2.3 点迹精细特征应用现状 129
5.3 点迹精细特征仿真建模与验证分析 131
5.3.1 基于HRRP的目标回波仿真 132
5.3.2 基于复合K分布的时空相关海杂波仿真 135
5.3.3 目标检测与点迹精细特征提取 138
5.3.4 仿真实例与分析讨论 139
5.4 点迹精细特征提取及其分类能力研究 148
5.4.1 经典点迹特征提取方法 149
5.4.2 杂波目标区分能力仿真分析 151
5.4.3 点迹可信度因子设计 164
5.5 联合多帧点迹精细特征提取与应用 169
5.5.1 联合多帧目标检测 169
5.5.2 基于点迹精细特征的Hough变换类TBD检测算法 171
5.5.3 基于点迹精细特征的动态规划类TBD检测算法 172
5.5.4 算法效果的仿真分析与验证 173
5.6 小结 177
参考文献 178
第6章 声呐图像目标检测 181
6.1 引言 181
6.2 基于灰度统计量的目标检测算法 182
6.2.1 算法描述 182
6.2.2 实验研究 184
6.3 基于纹理特征的目标检测算法 190
6.3.1 算法描述 190
6.3.2　实验研究 193
6.4 基于几何形状特征的目标检测算法 197
6.4.1　算法描述 197
6.4.2　实验研究 199
6.5 基于灰度分布模型的目标检测算法 201
6.5.1 参数特征检测算法 201
6.5.2　信息熵检测算法 202
6.5.3　实验研究 203
6.6 基于残留轮廓信息的水下沉船目标检测算法 205
6.6.1　目标和图像特性分析 206
6.6.2　算法描述与实验研究 207
6.7　基于合成孔径声呐图像的水下条状人造目标检测算法 213
6.7.1　目标和图像特性分析 213
6.7.2　算法描述与实验研究 214
6.8　小结 216
参考文献 216
第7章 声呐图像目标识别 219
7.1　引言 219
7.2　基于特征提取的声呐图像目标识别算法 220
7.2.1　图像规格化 221
7.2.2　特征选择与提取 222
7.2.3　实验研究 223
7.2.4　基于主成分分析的特征优化 225
7.3　基于形状描述直方图的声呐图像目标识别算法 227
7.3.1　算法描述 227
7.3.2　实验研究 231
7.4　基于形状上下文的声呐图像目标识别算法 233
7.4.1　算法描述 233
7.4.2　实验研究 235
7.5　小结 236
参考文献 236
第8章 多源融合目标检测识别算法 239
8.1 引言 239
8.2 光电-SAR图像融合目标检测识别算法 240
8.2.1 相关理论基础 240
8.2.2 算法介绍 244
8.2.3 实验研究 249
8.3 RGB-Thermal图像融合目标检测识别算法 253
8.3.1 相关理论基础 253
8.3.2 算法介绍 258
8.3.3 实验研究 260
8.4 小结 264
参考文献 265