COSMIC掩星电子密度廓线的质量检核

利用COSMIC掩星任务自2010年至2014年的电离层电子密度廓线,使用只考虑廓线自身特性的4种参数进行质量检核,并对廓线质量的时空分布进行分析。发现在廓线质量的空间分布上,廓线不合格率在高纬地区最高,其次是低纬地区,在中纬地区最低,这可能与电子密度分布在磁赤道附近存在赤道异常、两极地区的磁场强度最大有关。廓线质量的季节变化较明显,在南、北半球,冬、春两季的廓线不合格率均显著高于夏、秋两季。另外,廓线质量具有一定昼夜分布特性,不合格率白天明显较夜晚低,且在晨昏分界线上变化较大。合格廓线的电子密度峰值和峰值高度分布在磁赤道附近明显高于其他区域,呈现"双驼峰"现象。     

基于极化特征的阵列天线地表识别策略

针对低空飞行平台阵列天线对地测高问题,提出了一种基于极化特征的地貌识别策略。该策略主要对探测波束范围内地表与地物进行区分,对于具有明显区分度的探测区域,利用极化旋转不变参数对地物进行特征分析;对于不具有明显区分度的探测区域,利用极化回波重构技术进行判定。并结合FastICA算法获得探测区域方位信息,使平台具备高精度的目标定位能力。仿真实验验证了该策略的可行性与优越性,在干扰存在时也能准确区分地表与地物。     

创新人才军民融合培养体系及其构建

创新人才军民融合培养构成人才强国战略、创新驱动发展战略和军民融合发展战略的交汇点。创新人才是战略资源,军民融合为创新人才培养提供了一条全新路径。作为一项系统工程,创新人才军民融合培养包括创新人才军民融合培养主体系统、创新人才军民融合培养客体系统、创新人才军民融合培养方案系统、创新人才军民融合培养资源系统、创新人才军民融合培养制度系统、创新人才军民融合培养考评系统,在系统构建过程中需加大统筹协调、投入保障、政策倾斜、法治保障、合理使用力度,注重体系推进。     

对雷达的全极化欺骗干扰技术研究

分析了3种针对单极化假目标的鉴别算法，针对单极化干扰的缺陷，提出并分析了一种干扰极化测量雷达的新技术——全极化干扰，介绍了全极化干扰技术的工作原理，并详细分析了全极化干扰机关键部件的设计。     

高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法

针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。针对5CKF,提出新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,从而提高了跟踪精度,同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。     

一种基于BP神经网络的极化干涉SAR植被高度反演方法

地面干涉相位估计偏差和植被散射模型偏差都将引起三阶段植被高度反演偏差,针对该问题,提出了基于BP神经网络的植被高度反演方法,该方法直接利用BP神经网络模拟极化复相关系数与植被高度之间的非线性映射关系,不仅可以避免地面干涉相位估计偏差导致的植被高度反演偏差,还能降低三阶段植被高度反演方法面临的散射模型偏差导致的植被高度反演偏差,具有比三阶段植被高度反演方法更高的反演精度。实验结果验证了新方法的优越性。     

海面雷达杂波建模技术研究

为了能在强烈的海杂波背景下检测到目标信号,从而提高海面雷达的杂波可见度,使海面雷达具有更高的分辨率和可靠的监测性能,在精确的描述海杂波特性的基础上,详细研究了杂波散射机理建模、杂波统计建模和杂波非线性建模3种海面雷达杂波建模关键技术。     

航拍图像车辆检测中的圆形滤波器HOG特征快速计算

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征,针对旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算,设计一种基于圆形滤波器的梯度方向直方图特征。与传统基于积分直方图的梯度方向直方图特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算效率,在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明,该车辆检测算法快速高效。     

低错误平层数列分割移位低密度奇偶校验码构造算法

为降低LDPC(低密度奇偶校验码)码错误平层,提出一种基于环分类搜索的APPS-LDPC(数列分割移位的LDPC)码构造算法。该算法具有码长、码率和列重的任意可设性,同时该类码的Tanner图围长至少为8。循环移位因子可以通过简单的代数表达式描述,从而降低内存需求。仿真结果表明,当误码率达到10-5时,APPS-LDPC码(496,248)相对于PEG-LDPC(渐进边增长LDPC)码获得了约1.9 d B的性能提升;随着信噪比的升高,两条译码性能曲线之间的差距将更大。此外,列重为3的APPS-LDPC码(6144,5376)在信噪比4.6 d B以后并未出现明显的错误平层。该构造算法与PS-LDPC码相比,在误码率达到10-8时大约获得0.25 d B增益;与围长为4和6的PEG构造算法相比,在错误平层区域其译码性能极优;同时相较于此两者,其构造复杂度和耗时也展现出一定优势。通过基于Tanner图的诱捕集分析方法,统计APPS-LDPC码(496,248)中由8环组成的部分小型诱捕集并不存在,从而证明了其错误平层降低的原因。     

平流层飞艇抗风场干扰约束Unscented卡尔曼滤波算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准Unscented卡尔曼滤波的协方差;将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法进行比较。结果表明:提出的约束Unscented卡尔曼滤波算法的滤波性能明显优于自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。