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海杂波的多重分形关联特性与微弱目标检测

关键 刘宁波 张建 宋杰

关键, 刘宁波, 张建, 宋杰. 海杂波的多重分形关联特性与微弱目标检测[J]. 电子与信息学报, 2010, 32(1): 54-61. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.00980
引用本文: 关键, 刘宁波, 张建, 宋杰. 海杂波的多重分形关联特性与微弱目标检测[J]. 电子与信息学报, 2010, 32(1): 54-61. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.00980
Guan Jian, Liu Ning-bo, Zhang Jian, Song Jie. Multifractal Correlation Characteristic of Real Sea Clutter and Low-Observable Targets Detection[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2010, 32(1): 54-61. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.00980
Citation: Guan Jian, Liu Ning-bo, Zhang Jian, Song Jie. Multifractal Correlation Characteristic of Real Sea Clutter and Low-Observable Targets Detection[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2010, 32(1): 54-61. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.00980

海杂波的多重分形关联特性与微弱目标检测

doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.00980

Multifractal Correlation Characteristic of Real Sea Clutter and Low-Observable Targets Detection

  • 摘要: 该文研究了海杂波的多重分形关联特性及其在海杂波微弱目标检测中的应用。多重分形关联是对多重分形单点统计的推广,研究具有不同奇异性强度的两点之间的空间关联特性。该文首先从多重分形理论引出多重分形关联理论,给出了多重分形关联谱的计算方法,然后,以多重分形关联谱为特征进行相似度分析,并把目标检测问题归为一个二元分类问题,采用支持向量机(SVM)进行目标检测。最后,采用不同波段、不同极化方式和不同分辨率条件下的实测海杂波进行验证,结果表明,本文所提方法具有良好的微弱目标检测能力。
  • Falconer K. Fractal Geometry: Mathematical Foundations and Applications (second edition) [M]England: John Wiley Sons, 2003: 3-108. [2] Meneveau C and Chhabra A. Two-point statistics of multifractal measures[J].. Physica A, 1990, 164: 564-576. [3] ONeil J and Meneveau C. Spatial correlation in turbulence: Predications from the multifractal formalism and comparison with experiments[J]. Physics Fluids A.1993, 5(1):158-172
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-08-04
  • 修回日期:  2009-11-03
  • 刊出日期:  2010-01-19

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