一种基于调制谱的空中目标识别方法

雷达目标的微多普勒特征在雷达目标探测与识别中受到越来越多的关注,正在成为目标探测与识别领域的新兴研究方向。介绍了一种基于调制谱的空中目标识别方法,根据空中目标回波、综合时域的幅度信息、时域的相位信息和频域的微多普勒信息,将空中目标分为直升机类目标、螺旋桨类飞机目标和涡扇类飞机目标,利用实测数据对结论进行验证,表明该方法可以用来对这些目标进行分类。     

用于雷达监视的贝叶斯及登普斯特－－谢弗目标识别法

本文探讨了雷达监视系统中目标航迹的识别问题,为了跟踪器旁边建立目标识别器,这里使用了可用于空中监视系统实时处理的四个特征:从敌我识别系统(IEF)得到的目标标识符(TID).来自雷达的仰角量测、目标速度以及跟踪器估计的加速度。将这四个特征组合起来,可将空中目标分成五类:友方商用目标、友方军事目标、敌方商用目标(或未知目标)、敌方军事目标及假目标(雷达杂波)。两种流行的基于统计的技术,即贝叶斯和登普斯特——谢弗方法,用于开发本文的雷达目标识别算法。真实及仿真的空中监视雷达数据用于评估雷达监视系统的这种航迹识别方法的适用性及效能。     

低分辨雷达的目标特征提取方法

基于现役低分辨警戒雷达 ,研究了进行目标分类和识别的途径 ,提出了基于波形特征和时间谱信息的目标分类和识别方法 ,试验分析了基于目标波形信息的特征 ,得出目标波形信息可用于目标识别的结论。现场试验表明 ,该方法对目标大小分类和架次识别有好的效果。     

基于CNN的窄带雷达空中目标识别方法

空中目标识别是雷达的重要用途之一,窄带雷达因体制限制,无法获取目标高分辨识别信息供分类识别。为解决窄带防空预警雷达对空中目标识别判性难的问题,提出了基于卷积神经网络的空中目标识别方法,就空中目标识别判性模型的构建、训练数据集的生成进行了研究,采用模拟数据集及实测数据对模型进行了检验,结果表明该方法具有较好效果。     

基于RBF神经网络的空中目标识别技术

空中目标识别的正确与否对防空火力的部署、分配及有效打击有着重要的意义。利用径向基函数(RBF)神经网络逼近非线性的空中目标识别模型。在RBF神经网络空中目标识别模型中,输入向量是雷达探测到的空中飞行目标的6种目标属性,输出向量是空中飞行目标的类型。通过Matlab的数据仿真结果与传统的BP神经网络目标识别模型相比,该模型的误差更小,可以有效地提高空中目标的识别率。     

干扰条件下空中目标识别方法研究

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一。该文将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计。该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性。     

基于层次分析法的目标属性识别模型

空中目标的属性识别是一个复杂问题,在火力单元级进行目标识别只能根据上级指挥所或和目标指示雷达传来的目标信息和从相控阵雷达中给出的目标特征信息中提取关于空中目标的信息,对目标进行识别,并能对自动识别目标进行监视。如何快速准确地识别目标属性是当前防空指挥自动化所必须解决的问题。给出了影响目标属性识别的主要因素和各因素判断目标属性的模型,给出了基于层次分析法综合识别目标属性模型,定量地给出了综合识别空袭目标属性值,在一定程度上避免了属性识别的主观性。最后用实例验证了该模型的可行性和合理性。     

基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别

针对高分辨距离像的特点,应用双谱与SVM研究高分辨雷达目标识别问题。提出了基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别方法。该方法选择具有最强鉴别能力的积分双谱构成局部积分双谱特征,基于局部积分双谱进行距离像特征提取,然后应用支持向量机对提取的特征进行分类识别。利用四种局部积分双谱的目标识别仿真实验结果表明,提出的方法具有良好的分类性能。     

无监督神经网络的潜艇对空战术意图识别

传统的通过遥感系统获取空中目标信息,解析出目标战术意图的方式,需要大量的专家评估计算网络节点及权重,具有速度慢,耗费大等缺点。为了降低潜艇对空战术意图识别时间,发挥无监督学习神经网络的计算能力。利用遥感获取的空中目标属性与目标战术意图形成训练样本训练神经网络,获得输入目标属性的阈值及竞争层神经元间的关系,建立输出函数,识别空中目标的战术意图。仿真结果表明,竞争神经网络与自组织特征映射(SOFM)神经网络训练的测试样本的输出值与真实值相对应,准确度较高。     

BP神经网络在无源雷达目标识别中的应用

目标识别技术是无源雷达的关键技术之一.针对无源雷达目标识别的特点,在分析空中目标类型和目标表征的基础上,建立了基于BP神经网络的目标识别模型,并对设计该模型涉及的基本问题进行了详细分析,最后运用该模型对给定特征的空中目标的进行了实验.实验结果表明,该模型提高了目标识别的稳定性和准确性,是有效可行的.     

防空地监哨情报融合研究*

在得到防空地监哨直接观测信息的基础上,对目标可能航向进行二次外推,并利用效用函数综合评估法对目标相关性进行检验,完成对目标信息的融合,解决了地监哨情报数据的关联和航迹外推问题。仿真及试验结果表明该方法用于防空地监哨情报融合是可行的,其结果分析的应用能指导地监哨训练和战时地监哨的配置。     

对空观察哨情报融合

在得到对空观察哨直接观测信息的基础上,对目标可能航向进行二次外推,并利用效用函数综合评估法对目标相关性进行检验,完成对目标信息的融合,解决了观察哨情报数据关联和航迹外推问题.仿真及试验结果表明该方法用于防空观察哨情报融合是可行的,其结果分析的应用能指导观察哨训练和战时观察哨的配置.     

多传感器定位误差对跟踪性能影响的研究

集中讨论了带有传感器定位误差的多传感器跟踪问题中的滤波方法 ,设计了两个基于一个非线性飞机等效机动模型的扩展卡尔曼滤波器 (EKFs) :最优 EKF(OF)和次优 EKF(SF) ,并应用于带有定位误差的多传感器跟踪问题中。 Monte-Garlo模拟结果表明定位误差对飞机的位置估计影响较大 ,但不影响速度或加速度估计 ;同时说明 OF的性能明显优于 SF。     

飞机运动态势对航空深弹入水点散布影响分析

航空自导深弹具有结构简单、可靠性高、不受水文条件限制等特点,而且还具有自导捕获和跟踪目标能力,对于提高航空兵部队反潜能力具有重要作用。反潜机投放高度、投放速度等运动态势关系到使用航空自导深弹对目标实施准确打击。针对航空自导鱼雷攻潜实际过程,建立其入水点的散布误差模型和空中弹道模型,并仿真分析反潜机投弹高度、投弹速度对航空自导深弹入水点的影响。     

军用飞机综合效能/费用评估方法

军用飞机的效能与费用是两个相互制约的因素,对两者进行科学合理的综合评估,对于军用飞机的发展和使用有着很重要的意义。在分析综合效能/费用的基本评估指标基础上,提出了在军用飞机全寿命周期综合效能/费用评估指标,重点对作战使用阶段的最佳效能/费用进行评估分析,最后给出结论。     

窄带相参雷达飞机目标的架次判别

针对窄带相参雷达不仅能够提供目标回波的幅度信息,还可以提供回波的相位信息的特点,提出了MTMM方法,对编队飞机目标架次进行判决。实验证明,MTMM方法为常规低分辨相参雷达平台上编队飞机目标架次判别提供了一种解决问题的新途径,具有重要的现实应用前景。     

一种机群相对定位方法

针对机群协同编队导航定位问题,通过分析机群协同编队的特点,建立了编队成员的相对运动模型并引入视觉观测信息,提出了一种基于相对导航的机群联合组网定位方法,理论分析及仿真结果均表明了联合定位结果能达到机群中各成员惯导位置输出的平均水平,有效地减缓了编队系统的定位误差发散速度。     

基于递归神经网络的飞机目标识别方法

针对宽带高距离分辨全极化雷达体制,提出了一种基于实时递归神经网络算法的飞机目标自动识别方法,实现了全极化下五类飞机目标的自动识别。实验结果表明,递归神经网络用于飞机目标识别是有效可行的。     

作战飞机可靠性与维修性仿真模型

通过故障树分析建立了作战飞机仿真逻辑关系。在修正线性同余法的基础上获得了随机数模型。在各设备故障发生状态和修复状态识别的基础上,建立了可靠性维修性仿真模型,确定了作战飞机在仿真过程中的工作状态,并根据故障模式影响分析预计了设备故障对作战飞机的影响。最后以F/A-18为例进行可靠性维修性仿真,获得了实时的故障信息和修复信息,验证了仿真模型的可行性。     

考虑降雨影响的飞机生存力模型与仿真分析

为研究更符合实际战场环境的飞机作战生存力,以降雨这一自然环境为典型,建立了雨杂波干扰下雷达对飞机的探测概率模型以及飞机生存力模型。认为飞机的RCS是Swerling起伏目标,通过确定综合信干比和最小可检测信噪比,采用蒙特卡罗法,利用MATLAB仿真了在雨杂波干扰和杂波抑制综合作用下飞机的生存力与距离的关系,并重点讨论了雷达波长和降雨状况对飞机生存力的影响。结论认为:在S波段内,降雨使飞机的生存力有一定程度的提高,且随着降雨量的增大和敌方雷达波长的减小,飞机生存力的提高更为明显;考虑降雨状况的影响,对于飞机生存力的研究是具有一定实际意义的。