【摘 要】
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针对目前红外云杂波下点目标检测性能评价方法存在的局限性，提出了一种新的评价方法。首先，对影响检测性能的各要素，建立了杂波量化模型、探测器噪声模型和目标能量量化及传递模
【机 构】
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哈尔滨工业大学空间光学工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61308100)
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针对目前红外云杂波下点目标检测性能评价方法存在的局限性，提出了一种新的评价方法。首先，对影响检测性能的各要素，建立了杂波量化模型、探测器噪声模型和目标能量量化及传递模型；结合检测器理论，构造了算法性能表征参数。然后，将量化结果作为输入，利用基于遗传算法的BP 神经网络建立量化结果与算法性能表征参数的数值关系。最后以Top-Hat算法和Butterworth滤波器为例，采用该方法评价并分析了其目标检测性能。实验表明，本方法误差在5×10^－4以下，具有较高的评估精度。本方法将影响检测性能的耦合因素
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