一种多目标跟踪航迹起始新算法及其性能评估

文中提出了一种多目标跟踪的航迹起始新算法，并对算法的性能进行了详细的理论推导，得出了正确航迹建立概率和虚假航迹建立概率的解析表达式，蒙特卡洛仿真验证了分析的正确性。     

基于 RELAX 的 UWB-SAR 抑制 RFI 算法

在首先给出超宽带合成孔径雷达 ( UWB-SAR)抑制射频干扰 ( RFI)问题的参数化模型基础上 ,从信号参数估计出发 ,具体推导了实信号下 RELAX算法的计算公式。针对 RFI的复杂性 ,提出了一种逐级RELAX算法 ( GRELAX)。基于仿真和实测数据的实验结果表明 :GRELAX算法能够有效地抑制 RFI,并具有较快的运算速度     

一种改进的最大选择逻辑恒虚警检测算法

在已有的恒虚警处理算法中,由于单元平均（ＣＡ）和有序统计（ＯＳ）法都是剔除平均（ＴＭ）法的特例,因此可以考虑用ＴＭ法代替一些参量ＣＦＡＲ算法中所采用的ＣＡ或ＯＳ法,以期获得更优的检测或控制虚警的性能。基于这种思想提出ＴＭＣＡＧＯ检测器,并在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标假设下推导Ｐｆａ、Ｐｄ和ＡＤＴ的解析表示式。通过对其在均匀背景和强干扰目标环境下性能的分析,以及与ＯＳＣＡＧＯ、ＧＯＳＧＯ和ＯＳ等检测器性能的比较,发现ＴＭＣＡＧＯ在上述环境中的性能较这几种检测器均获得了明显的改善。     

角度欺骗有源假目标的动力学特性

针对高空高速目标探测过程中可能出现的角度类欺骗有源假目标,从理论上系统地分析了其动力学性质,导出了假目标的动力学方程,并分析了假目标的机械能和动量矩守恒问题。理论分析和仿真试验均表明,具有固定角度欺骗的方位有源假目标其动力学特性和真实目标完全一致,在动力学上是无法鉴别真伪的;除此之外的其他角度类欺骗有源假目标均不满足高空高速目标椭圆轨道特性以及动力学守恒定律,利用这种差异可以在数据处理层对假目标进行鉴别。     

数据融合与雷达目标识别综述

数据融合技术是70年代兴起的一门新学科。现代战争中,随着雷达、红外、激光及光电等传感器的数量日趋增多,数据融合技术正日益得到广泛应用。介绍数据融合在雷达目标识别中的应用,并揭示出数据融合是解决雷达目标识别之捷径。     

对RWR/ESM系统中象限判别概率的研究

随着现代战场电磁环境日趋复杂,辐射源不断增多,脉冲丢失成为机载RWR/ESM系统的一个严重问题。在机载RWR/ESM系统各射频前端通道发生脉冲交叠的基础上,分析了机载RWR/ESM系统测向环节在象限判别过程中的脉冲丢失概率,推导出脉冲象限判别概率的工程估算公式。最后通过仿真验证了机载RWR/ESM系统象限判别过程中,脉冲的象限鉴别正确概率与其输入脉冲密度之间的关系。     

一种改进的雷达探测概率计算方法

基于对指挥自动化系统日常积累的雷达情报数据进行处理,提出了一种改进的雷达探测概率计算方法。综合考虑了目标在飞行过程中,RCS随着其与雷达相对位置的变化而变化的因素,对各个高度层上的航迹按距离取样间隔分段,统计各分段内的观测点数和发现点数,从而计算各距离取样间隔内的发现概率,再根据目标相对雷达的俯仰角和方位角对距离取样间隔中心点的探测距离进行修正。     

潜艇使用自航式声诱饵防御声自导鱼雷模型研究

针对潜艇如何使用自航式声诱饵防御声自导鱼雷,分析了自航式声诱饵的初始航向范围,并建立了相应的防御模型.然后采用线性规划方法,求取最优的潜艇规避角度和诱饵航向.最后时典型态势进行仿真计算,结果表明,采用该方法得出的结果与实际作战基本符合,从而验证了模型的正确性.     

退役雷达的合理再利用

反辐射导弹(ARM)是现代战争中对雷达硬杀伤的主要武器.对抗反辐射导弹最有效的方法是采用诱饵系统.讨论了利用退役的某型火控雷达和主战雷达所组成的一套ARM诱骗系统的组成和简要的工作原理,及在满足某些特定的条件下,这种诱饵系统所能起到的有效的诱骗作用原理.另外,还介绍了改制的本系统的性能指标,讨论了系统在研制过程中需要解决的几个关键问题.     

神经网络距离-多普勒超分辨雷达成像

研究利用神经网络实现超分辨雷达成像。该方法首先根据Tuff的前后向线性预测(FBLP)方程用神经网络得到样本序列的AR模型参数,然后利用神经网络作线性预测外推,再用神经网络对外推后的数据作离散哈特来变换(DHT)。从哈特来变换可以方便地得到外推数据的离散傅里叶变换,从而得到距离-多普勒超分辨雷达像。利用微波暗室数据对这一方法进行了数字仿真,结果表明这种方法是可行的,即使在低信噪比下也有较好的性能。