X波段雷达对海探测试验与数据获取
刘宁波, 董云龙, 王国庆, 丁昊, 黄勇, 关键, 陈小龙, 何友
doi: 10.12000/JR19089
关键词: 雷达, 对海探测, 海杂波, 目标检测, 实测数据共享
逆Gamma纹理背景下两类子空间目标的自适应检测方法
丁昊, 王国庆, 刘宁波, 关键
2017, 6(3): 275-284. doi: 10.12000/JR16088
关键词: 自适应检测, 复合高斯模型, 逆Gamma纹理, 子空间目标
基于峰值区域的高分辨率极化SAR舰船目标特征分析与鉴别
许成斌, 周伟, 丛瑜, 关键
2015, 4(3): 367-373. doi: 10.12000/JR14093
关键词: 合成孔径雷达(SAR), 极化分解, 高分辨率, 舰船检测
均匀和部分均匀杂波中子空间目标的斜对称自适应检测方法
丁昊, 薛永华, 黄勇, 关键
2015, 4(4): 418-430. doi: 10.12000/JR14133
关键词: 自适应检测, 广义似然比(GLRT) 斜对称, 子空间目标, 部分均匀杂波
海面刚体目标微动特征建模及特性分析
陈小龙, 董云龙, 李秀友, 关键
2015, 4(6): 630-638. doi: 10.12000/JR15079
关键词: 刚体目标, 微多普勒, 特性分析, 海杂波, 长时间积累
频控阵雷达空距频聚焦信号处理方法
陈小龙, 陈宝欣, 黄勇, 薛永华, 关键
2018, 7(2): 183-193. doi: 10.12000/JR18018
关键词: 频控阵雷达, 空距频聚焦(SRDF), 低可观测目标, 动目标检测, 杂波抑制, 高分辨稀疏表示
海杂波特性认知研究进展与展望
丁昊, 董云龙, 刘宁波, 王国庆, 关键
2016, 5(5): 499-516. doi: 10.12000/JR16069
关键词: 海杂波, 特性认知, 非高斯, 非平稳, 精细化建模, 目标检测
基于卷积神经网络的海上微动目标检测与分类方法
苏宁远, 陈小龙, 关键, 牟效乾, 刘宁波
2018, 7(5): 565-574. doi: 10.12000/JR18077
关键词: 微多普勒, 雷达目标检测, 深度学习, 卷积神经网络(CNN), 海杂波, 时频分析
一种多极化SAR舰船目标与方位向模糊鉴别方法
周伟, 孙艳丽, 许成斌, 关键
2015, 4(1): 84-92. doi: 10.12000/JR14147
关键词: 多极化SAR图像, 方位向模糊, 非监督分类, 舰船检测
高分辨稀疏表示及其在雷达动目标检测中的应用
陈小龙, 关键, 何友, 于晓涵
2017, 6(3): 239-251. doi: 10.12000/JR16110
关键词: 雷达目标检测, 低可观测动目标, 稀疏表示, 时频分析, 微多普勒, 稀疏时频分布(STFD)
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