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

处理ipix官网下载的雷达原始数据，将方位角以及俯仰角进行处理

　　目前,岸基高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR)的研究及应用已经比较成熟。随着经济全球化和国家利益的扩展,远海护航、海外撤侨、海军走向深蓝等任务的需要,岸基HFSWR有其局限性,作为岸基HFSWR技术的深入与发展,船载HFSWR的提出和深入研究顺理成章。船载HFSWR除具有岸基雷达的优点外,其主要特点为船载平台具有的灵活机动性。利用此特点,船载HFSWR可灵活部署到感兴趣海域开展目标探测任务。因此,船载HFSWR有着广泛的发展前景和应用价值。

文中基于海杂波的经验模型，利用模拟仿真的方法生成时空相关相干海杂波序列。通过介绍瑞利分布、韦布尔分布、对数正态分布及K分布模型，分析海杂波的幅度分布特性，并说明各模型的适用条件。通过论述海杂波的时间相关性和空间相关性模型，提出时空相关海杂波的模拟方法。在以上经验模型的基础上，利用MATLAB 语言对海杂波序列进行仿真设计。对仿真结果生成的相关瑞利分布、相关对数-正态分布、相关韦布尔分布及相关K分布海杂波序列进行验证。

自己总结的海杂波的相关特性资料，包括幅度特性以及相关特性，相关包含时间和空间，时间相关又包括功率谱。课件背景模板为科研蓝色，汇报可直接使用。

基于SVD的海杂波抑制算法的程序，欢迎大家下载，谢谢。

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