基于改进粒子算法的红外弱小目标检测研究

发布时间：2018-05-14 06:26

  本文选题：成像系统 + 量子行为粒子群优化算法　； 参考：《激光与光电子学进展》2017年11期

【摘要】：为了提高红外弱小目标的检测效果,提出了一种改进粒子群算法。首先基于高斯分布吸引因子对量子行为粒子群算法进行优化,通过logistic混沌对粒子群映射寻优,避免了进化后期陷入局部最优;接着利用粒子群平均欧氏距离确定的多样性来保证后期混沌量子行为粒子群优化算法的可靠进行;最后在最小均方差准则下对红外弱小目标进行检测,修正预测权值,保证检测的有效性。实验仿真结果表明,本文算法对红外弱小目标的检测效果清晰,信噪比最大,算法的检测概率和虚警概率较好。
[Abstract]:In order to improve the detection effect of infrared dim targets, an improved particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed. Firstly, the quantum behavior particle swarm optimization algorithm is optimized based on the Gao Si distribution attraction factor, and the particle swarm map is optimized by logistic chaos, which avoids the late evolution into local optimization. Then the diversity of the average Euclidean distance is used to ensure the reliability of the late chaotic quantum behavior particle swarm optimization algorithm. Finally, the infrared small and weak targets are detected under the minimum mean square error criterion, and the prediction weights are revised. Ensure the effectiveness of the test. The experimental results show that the algorithm has a clear effect on infrared dim and small target detection, the signal-to-noise ratio (SNR) is the largest, and the detection probability and false alarm probability of the algorithm are better.
【作者单位】： 永城职业学院电子信息工程系;
【基金】：河南省教育厅青年项目(2015-QN-1557)
【分类号】：TN21;TP18

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本文编号：1886704