基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法

目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一.从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法.该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类.实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理.     

空中非合作目标旋转部件位置估计方法

针对当前空中非合作目标中旋转部件位置估计方法稳健性不足的问题,在分析旋转部件在高分辨距离像和逆合成孔径雷达像中分布特性的基础上,提出应用逆合成孔径雷达像的方位向距离单元熵和局部径向距离单元熵的旋转部件位置估计方法。该方法能够提升空中非合作目标逆合成孔径雷达成像过程中旋转部件信号分离的准确度。仿真数据和实测数据处理结果证明了所提方法的有效性,通过在实测数据中叠加额外噪声,进一步检验了所提方法对噪声的稳健性。     

乱云飞渡仍从容——一江山岛战役和炮击金门中毛泽东反对美国干涉的斗争策略

20世纪50年代,为了完成祖国统一大业,打击美国霸权主义,人民解放军先后发起一江山岛登陆作战和炮击金门作战.在美国军事介入的情况下,中央军委、毛泽东审时度势,从战略全局上把握整个政治外交斗争和军事斗争的主动权,为反对美国干涉制定了灵活的斗争策略,使军事斗争与政治外交斗争密切配合,体现了极其高超的斗争艺术.     

一种基于相位校正的InISAR图像配准新方法

针对InlSAR三维成像中的图像配准问题进行研究,从理论上推导了同一基线上两干涉天线之间图像失配准的原因,并定量分析了图像失配准量对后续干涉处理的影响.研究表明,初始时刻同一基线上两干涉天线间的波程差引起两幅ISAR图像距离方向的亚像素级失配,而成像积累时间内两干涉天线波程差的变化量则引起两幅ISAR图像多普勒方向的像...     

基于补偿调制的ISAR电子伪装干扰技术

逆合成孔径雷达(ISAR)是一种高分辨率微波成像雷达体制,也是成像雷达的重点发展方向之一。由于其成像是通过对距离向和方位向二维压缩实现,因此比普通雷达具有更强的抗干扰能力。针对线性调频信号体制ISAR,提出一种基于补偿调制的电子伪装干扰方法,通过对截获到的敌方雷达辐射信号进行相位补偿调制模拟出目标任意散射点的回波信号并转发,达到了伪装干扰的目的。最后的仿真实验证明了所提方法的有效性。     

基于独立分量分析的ISAR图像特征提取方法

ISAR图像特征是利用ISAR图像进行目标识别的关键,根据目标区ISAR图像由强散射点组成这一特点,将独立分量分析的方法应用于目标ISAR图像的特征提取.所提取的ISAR图像的独立分量特征,反映了目标回波距离单元内散射点的位置分布,能够很好地表征一定角度范围内ISAR图像的特征.将目标ISAR图像投影到提取的独立分量特...     

基于间歇采样转发干扰的ISAR群目标生成方法

基于间歇采样转发干扰理论,提出了一种ISAR二维群目标生成方法。采用伴飞式干扰机,对所掩护的目标回波信号进行间歇采样转发,在ISAR上形成逼真的虚假二维群目标图像;通过调整干扰机和目标的空间位置关系,生成二维假目标序列,并能模拟目标的动态姿态变化。在介绍了间歇采样转发干扰的基本原理后,阐述了伴飞式干扰原理,然后从理论上推导了了伴飞式干扰机的功率和空间位置要求,接下来着重分析了二维群目标生成的理论原因,指出了影响二维群目标分布的关键因素和群目标的姿态角变化规律,最后进行了仿真验证,结果表明了该方法的有效性。研究成果对于ISAR干扰机的设计和工程应用具有指导意义。     

“爱国者”：全球扩张“急先锋”

在叙利亚局势持续发酵之际,北约称应土耳其要求,将于土叙边境地区的卡赫拉曼码拉什、阿达纳和加济安泰普,部署6套“爱同者”导弹防御系统,以应对来自叙利亚的导弹威胁。这6套‘爱国者”导弹防御系统,将分别来自美国、德国和荷兰。随即来自荷兰、德国和美国的大兵陆续踏上土耳其的国上,展开了部署工作。在叙利亚局势迅速发展的敏感时刻,以美国为首的北约高调介入,是为向巴沙尔施压？给反对派打气？还是为进一步的军事干涉作铺垫？还需进一步拭目以待。但曾取得骄人战绩,性能卓越的“爱国者”导弹,再一次成为推动叙利亚局势发展的新筹码,吸引了全世界的目光。     

基于SAR的远程精确打击应用

利用SAR(合成孔径雷达)探测识别并将目标定位,将目标的位置信息送给制导炸弹,通过制导炸弹精确打击目标,实现防区外精确打击或战略轰炸是远程轰炸的发展趋势。对联合直接攻击弹药(JDAM)的研发情况进行了描述,结合当前SAR的发展状况,对采用SAR图像进行目标识别定位,通过制导武器进行防区外武器投放精确打击地面固定目标探讨,提出了基于SAR进行制导武器投放控制的一种思路。     

二维非参数最大散度差鉴别分析的SAR图像识别

为增强线性鉴别分析(LDA)在图像识别中所提取特征的可鉴别性及避免小样本问题,提出了二维非参数最大散度差鉴别分析(2DNMSD)的图像特征提取方法。首先根据非参数特征分析的准则直接在二维图像矩阵上构造散布矩阵,然后基于最大散度差鉴别分析准则求取投影矢量。基于MSTAR计划录取的数据的仿真实验结果表明:即使方位角信息未知并且使用简单的最近邻分类器,该方法所提取特征在较低特征维数下的识别率也可以达到98%以上,表明了方法的有效性和正确性。