基于姿态角变化的目标体坐标系下雷达视线的研究

考虑目标姿态角对目标跟踪/识别中的雷达RCS值的影响,建立了雷达测量坐标系与目标体坐标系之间的坐标转换模型.将雷达转换为姿态角不断变化的目标体坐标系下一点,研究雷达视线在目标体坐标系下的方位和高低角.利用Matlab对其进行仿真,得出雷达视线方位和高低角随时间变化的曲线,有效验证了坐标转换模型的正确性和重要性.     

雷达多径效应抑制技术分析及展望

雷达低空目标的多径效应严重影响雷达的检测和跟踪性能。在讨论雷达多径信号模型和多径反射机理的基础上,研究了多径效应对低空目标检测与仰角测量造成的影响,详细分析了典型代表性的雷达多径效应抑制技术的研究现状、途径和不足,给出了未来雷达多径效应抑制技术的研究方向,对深入开展雷达多径效应抑制技术研究、解决雷达低空目标检测和跟踪问题具有重要意义。     

雷达自动目标识别系统中目标检测模块的DSP实现

研究了基于数字信号处理器 (DSP)雷达目标检测系统的硬件结构和基于该平台的雷达目标检测方法在DSP上的实现。外场实验表明 ,该系统能与多种类型雷达对接 ,实现雷达目标自动检测     

基于分维特性的舰船雷达目标的检测

在强杂波背景下设计有效的海上雷达目标检测器是相当困难的。本文提出了一种基于海面散射的分维持性的雷达目标检测方法。它利用海上目标雷达回波与海杂波在分维持性上的差异来对海上舰船目标进行检测。将该方法用于实地录取的舰船雷达弱目标的回波,取得了较好的检测效果。     

电子战环境下组网雷达检测性能分析与仿真

运用分布式检测中的最小错误概率准则分析了组网雷达对目标的检测性能,将雷达受干扰的程度分为无干扰、局部干扰和全部干扰,并研究不同干扰强度下组网雷达数据融合中心对目标的检测概率.最后,就不同干扰强度对组网雷达的影响以及数据融合中心与单站雷达之间检测性能作比较分析,得出了一些有意义的结论.     

基于接收分集的MIMO雷达性能分析

基于接收分集的MIMO雷达发射端采用阵元间距为半波长的均匀线阵,各子阵元发射相互正交的信号,而接收阵元间距满足空间分集条件。由于天线阵元之间紧密分布的发射阵列可以当作一发射站处理,因此该MIMO雷达的结构与一发多收多基地雷达类似。分析比较了双基地雷达、一发多收多基地雷达和接收分集MIMO雷达的检测性能和模糊函数,指出接收分集MIMO雷达具有良好的检测性能、方位角分辨力和较低的"自身杂波",这有利于微弱目标的检测、目标的高精度定位、虚假目标的消除以及雷达系统可观察目标动态范围的提高。     

MIMO雷达信号检测前跟踪算法及性能

针对雷达目标检测中,弱小目标雷达截面积小,目标角闪烁以及目标受噪声和杂波影响比较大,基于序列检测的检测前跟踪算法是在MIMO雷达信号一般似然比检测的基础上提出来的,它能够克服强杂波噪声对信号检测的影响,在低信号杂波比的情况下滤除杂波点,实现了对弱小目标的检测。仿真实验证明,在虚警概率相同的条件下,算法的性能优于似然比检测方法。     

机载雷达目标搜索和跟踪中的坐标系问题

雷达对目标进行搜索和跟踪时,由于雷达的体制、安装方式(运载体还是地面固定位置)、工作方式等的不同,涉及到许多坐标系。结合实际工程问题,对雷达搜索与跟踪中坐标系问题进行了深入探讨。包括坐标系的定义、作用、坐标系转换问题,坐标转换中的误差定量分析,所得出的结论对于雷达对目标进行搜索与跟踪,尤其是对安装于运载体上的雷达坐标系问题有很大的参考价值,并给出了某型直升机载雷达挂飞时的实测姿态数据。     

水下无载波窄脉冲相关特征检测

广泛应用于超宽带雷达的无载波窄脉冲信号具有较高的距离和角度分辨率、超近程探测能力、便于目标识别、抑制混响起伏等独特优势.现将其应用于水下声纳系统,水下窄脉冲信号具有宽低频特性,从相关方法出发,讨论无载频窄脉冲对体目标信号的检测.根据窄脉冲信号脉宽内相关特征不变特性,体目标信号经过相关器和特征判决器,可明显减小虚峰出现的概率.数值模拟和实验均验证并证明单次检测即可检测到目标信号,精确检测峰值出现时间.     

宽带雷达目标检测中的杂波抑制处理

针对宽带雷达目标检测中的杂波干扰问题,提出基于FRFT(分数阶傅里叶变换)的多周期回波能量相干积累处理、基于Relax算法的多散射中心子回波分离的宽带雷达目标回波处理方法,既实现宽带雷达目标检测中的能量相干积累,又有效抑制了环境杂波.仿真结果表明,提出的处理方法能够显著提升宽带雷达输出信杂比.     

基于粒子滤波改进的VTS微弱目标检测前跟踪算法

舰船交通服务系统是民用雷达的信息集成系统,探测微弱目标存在RCS小、回波弱、杂波强等问题,导致信噪比低,难以实现有效检测跟踪。基于粒子滤波的检测前跟踪技术对低信噪比下微弱目标信息积累和探测有良好效果。通过采集单设备实测数据,构建遗忘因子和收敛因子以增加重采样的效率,引入虚拟采样保持粒子的多样性,提升粒子滤波对微弱目标的探测能力。仿真试验表明,改进后的算法可实现舰船交通服务系统对微弱目标的有效探测,并能获得较精准的目标状态估计值。     

基于一维平均距离像矩特征的飞机目标识别

本文分析了利用一维距离像进行目标识别的问题。通过对目标相邻的一维距离像进行幅度平方平均处理,得到比较稳定的平均距离像。然后将目标的平均距离像看作二值图像,提取它的矩特征用于分类识别。对三类飞机目标进行分类识别的结果表明该方法是可行的。     

量子雷达及其目标探测性能综述

量子技术与传统技术相结合以提升经典系统性能是近年来电子信息、计算机技术等众多科学领域研究热点。由于隐身和电子对抗技术的进步和日益成熟,雷达作为一类典型的电子信息系统,其目标探测受到了越来越多的挑战。从雷达目标探测角度出发,介绍了量子雷达的基本概念与分类、若干实现模型,重点剖析、归纳了量子纠缠等量子效应增强雷达目标探测性能的物理机理与研究现状,指出了量子雷达研究和实现中的关键技术与研究方向。     

基于转盘爬虫法的雷达地形遮蔽盲区快速计算

为解决飞机在低空突防过程中的雷达地形遮蔽盲区快速计算问题,提出了一种基于转盘爬虫对象的快速算法。首先介绍了雷达盲区产生的因素,分析了地形遮蔽和地球曲率盲区的计算模型,然后定义了转盘及爬虫对象,并设计了基于转盘爬虫对象的地形遮蔽盲区计算方法和流程。在此基础上,将雷达地形遮蔽盲区计算结果进行三维建模及可视化,通过典型算例对算法进行对比测试和实验,得到不同高度的雷达地形遮蔽盲区分布图及三维可视化模型,证明了算法的快速性和可行性。     

A stochastic network formulation for complex sequential processes

A network model incorporating stochastic features is considered. The model represents a complex sequential process where an object or system moves through a succession of states (nodes) and operating modes (classes) in the course of carrying out its function (fulfilling its purpose). Transitions between states and operating modes occur in a possibly random manner and require (consume) some resource in randomly varying amounts. We discuss the routing behavior and resource requirements of a typical object as it moves through (and eventually out of) the network. We then shift our focus from a single object and its odyssey to the network as a whole, where time is the resource and many objects are entering the network according to a possibly nonhomogeneous Poisson pattern; in this vein, we discuss the evolution of the network over time. Finally, we consider some applications of the formulation, and results.     

制导雷达组网中航迹处理技术研究

简述了防空体系制导雷达组网中对目标航迹的处理过程,进行了大量的仿真试验,结合仿真试验的结果数据,分析比较了目标航迹相关与目标航迹融合的几种典型处理方法,并针对制导雷达的特点,提出了在制导雷达组网中适用的一种航迹处理方法。     

基于不变矩和角点特征的目标识别*

在基于图像的识别系统中,图像发生几何变化或目标被部分遮挡会给识别带来困难,这时必须根据具体情况提取合适的目标特征。基于矩原理,运用Harris多尺度角点检测及SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述算法,研究了基于不变矩和角点特征的目标识别算法。两种特征都具有平移、旋转、尺度不变性。仿真分析表明,在理想情况下,利用不变矩可以获得较高的识别率;而当目标被部分遮挡时,角点是一种有效的识别方法     

舰艇隐身对反舰导弹末制导 雷达目标截获能力的影响

以法国海军的拉菲特级隐身舰为典型对象,就水面舰艇目前的隐身水平进行了评估,分析和计算了典型反舰导弹末制导雷达对隐身舰艇的检测概率和理想状态下对隐身舰艇的截获概率。指出在反舰导弹的攻击过程中,如果能够保证末制导雷达对目标的多次捕捉,舰艇隐身的效果将被抵销;隐身舰艇利用电子干扰产生假目标将可以抑制末制导雷达对真实目标的捕捉。因此,反舰导弹及其末制导雷达要对付舰艇隐身,其关键不是采用新体制雷达来提高检测能力,而在于提高现体制末制导雷达的目标识别能力。     

低信噪比下融合随机共振的运动目标检测算法

为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。     

一种融入运动特性的显著性特征提取方法

针对复杂背景下图像序列中运动目标的跟踪前检测问题,提出一种融入运动特性的显著性特征提取方法,该方法综合目标的灰度、细节和运动等形成稳健的显著性特征,并得到一组显著性特征提取图.在这组图像中,具有这种多特征的区域得到加强,其他区域受到抑制,从而能够轻松地检测出可引起人类视觉注意的运动目标.由于该算法中的显著性特征来源于目标的多种底层特性,因此该算法具有很强的稳健性.实验证明,这种方法具有较强的稳定性和实用性,抗干扰能力强.从视觉效果的角度出发,能够较大地提高运动目标在复杂背景中的信杂比.