【摘 要】
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提出了一种新的基于空域梯度相关性的图像杂波自适应预测算法。该算法能显著改善微小目标的邻域信杂比（SCNR）。试验证明，本算法相对于已有的多种算法，有着更好的性能。对微弱目标
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提出了一种新的基于空域梯度相关性的图像杂波自适应预测算法。该算法能显著改善微小目标的邻域信杂比（SCNR）。试验证明，本算法相对于已有的多种算法，有着更好的性能。对微弱目标SCNR的增益相对于传统算法提高3dB以上。本文还引入了一种基于统计分析的微小目标检测算法。该算法考虑了微小目标在图像集成时的重叠特性，能在不增加系统运算负荷的情况下，获得更高的检测概率，相对于不考虑重叠特性的算法，在虚警概率小于10^-4时，假设重叠系数为3，SCNR为4dB，系统检测概率从小于20％，大幅提高到80％。理论分析及仿真
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