k分布复海杂波条件下的目标cfa检测程序

加拿大McMaster大学公开的数据是1993年与1998年采集获得的，所收集的实测数据来自加拿大McMaster大学S. Haykin教授所在的通信研究实验室在1993年，利用IPIX雷达在加拿大Dartmouth海岸面对大西洋海面实际采集得到的数据集。在实际中，海杂波的形成机理非常复杂，海洋表面千变万化，模拟仿真得到的海面数据很难具有真实的实验价值。国内外的研究学者们通常对实测数据研究海杂波的特性，而鉴于IPIX雷达实测数据集的开源性，被广泛地应用于海面低可观测目标的探测问题及特性分析等，对海杂波相关的研究工作做出了巨大的贡献。我们也称IPIX雷达为智能像素处理雷达(Ice Multiparameter Imaging X-Band Radar)，它是一种全相干X波段雷达，其掠射角仅接近于1度。所采集的高分辨率回波数据具有极大的研究意义。不仅包括普通脉冲雷达的有关特征外，IPIX雷达还存在其他系统性能来适配海面环景，例如双线性极化，脉间发射极化切换，相干发射与接收，数字数据采集，内置校准，脉冲压缩，装备于雷达车而实现灵活的操作与更改，计算机控制等获得高分辨率。

针对不同分布海杂波的抑制及目标检测问题，首次将自适应噪声对消器应用在海杂波的处理中，并且将此对消器与小波分解理论相结合来抑制海杂波，提取出目标。首先，对含有目标的海杂波信号进行小波分解。然后，类比自适应噪声对消器模型，设计一种自适应杂波对消器。将经小波分解后的信号作为自适应杂波对消器的输入信号，经过自适应杂波对消器输出的信号即为杂波抑制的结果。最后，通过MATLAB仿真，分析采用不同的小波基函数和不同的分解层数的杂波抑制效果，验证此种算法对于海杂波抑制的有效性。

为改善海洋环境雷达的检测性能，基于海杂波后向散射特性，对GIT，TSC，NRL三种典型海杂波后向散射系数经验模型进行仿真，并与实测数据进行对比，以均方差检验法作为拟合优度评价标准，分析了三种模型的拟合特点，给出了三种模型的适用性，结果表明，改进的NRL模型与实测数据拟合得最好，TSC模型次之，GIT模型拟合效果最差，其适用性随海况、擦地角、极化方式的变化而呈现出不同特点。

空间非均匀海杂波的协方差矩阵估计新算法

关于IPIX雷达数据读取（cdf文件读取）和处理的相关程序，适用于matlab2010及更新的matlab版本，压缩文件里面有较详细程序说明。同时，本程序还涉及海杂波的分布拟合和观测。

根据相空间重构理论，提出了一种基于遗传小波神经网络(GA-WNN)的混沌时间序列预测方法。根据takens理论，计算出相空间重构所需延迟时间和嵌入维数。采用小波神经网络的构造和算法，将遗传算法用于网络参数优化，为混沌时间序列预测提供可靠依据。为验证模型的可靠性，使用IPIX雷达数据进行多步预测，仿真结果表明这个确定性的模型可以根据海杂波已知数据预测未来值的变化。与传统神经网络预测相比，遗传小波神经网络预测方法的拟合精度和预测精度更好。

海杂波的建模及CFAR目标检测研究，PDF文档

为克服海杂波分形维数值估计需要较长的数据长度的缺陷,提出了基于扫描间积累的分形维数值估计方法。首先研究了几种常用的分维值估计方法,从分维值的定义出发证明了分段分维估计方法与连续数据估计方法的等价性,然后通过迭代算法求得分形维数估计值。仿真结果表明提出的方法降低了对雷达驻留时间的要求,并且具有较小的运算量,提高了微弱目标的检测性能。该方法可以用于岸基对海雷达检测海表面微弱目标。

matlab lbp特征代码VFSVM 通过对 IPIX 数据集时间多普勒频谱中的视觉特征进行分类，在海杂波中检测小浮标 这是 - 的python实现。 要求 Python - 3.6.5 opencv-python 学习 NetCDF - 1.5.3 如何使用代码 步骤1 从 和 下载复杂序列的回报 我们重写 Python 代码以在“Load_IPIX_xxxx.py”中加载 IPIX 原始数据。 将连续返回转换为时间多普勒频谱 (TDS) 图像。 第2步 计算每个 TDS 图像的局部二进制模式 (LBP) 直方图。 第 3 步 用不纯的样本训练 v-SVM。 第四步 对到学习中心的距离进行排序。 选择距离最大的样本作为目标。 介绍 该算法在 中介绍，正在审查中。 一旦论文获准发表，我们将尽快发布所有代码。 现在我们已经发布了数据加载代码，这是根据IPIX网站上的Matlab版本重新实现的Python代码。 文具馆 @misc{zhou2020smallfloating, title={Small-floating Target Detection in Sea Clutter vi