【摘 要】
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强杂波背景下的弱静止目标检测是机场跑道异物(Foreign Object Debris,FOD)监测雷达面临的关键问题。该文提出一种基于特征谱特征和最小最大概率机(Minimax Probability Mach
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强杂波背景下的弱静止目标检测是机场跑道异物(Foreign Object Debris,FOD)监测雷达面临的关键问题。该文提出一种基于特征谱特征和最小最大概率机(Minimax Probability Machine,MPM)的FOD分层检测算法,首先利用杂波图恒虚警(Constant False Alarm Rate,CFAR)将雷达录取回波中的背景杂波和FOD回波(包含虚警)区分开,然后提取特征谱特征将在回波域中差异较小的FOD回波和虚警回波转换到区分性更大的特征域,最后利用MPM分类器实现对FOD和虚警的分类,从而达到降低虚警次数的目的。基于实测数据的试验结果表明,所提方法可以获得较好的检测性能。
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