基于凸锥分析的低概率检测方法研究

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低概率检测 (LPD)方法利用图像互相关矩阵的特征向量 ,在已知目标先验信息的情况下检测图像中小概率目标 .但是 ,由于噪声的影响以及特征向量之间正交约束性 ,使其检测效果不理想 .本文提出了利用凸锥分析(CCA)来改善LPD的方法 ;它避免由特征向量的正交性约束导致的虚警概率较高的不良结果 ,同时消除图像中的条带噪声的影响 .最后 ,结合OMIS数据分析了这种方法检测小目标的效果 .
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