宽带单脉冲雷达实测数据三维成像的平面视觉形态表示

针对宽带单脉冲雷达实测数据三维成像结果难以直观表示的问题,研究了平面视觉形态表示方法。所谓平面视觉形态,是指用设想的人眼沿着雷达波束方向观测得到的目标结构向适当平面的投影。为获得波束依赖平面视觉形态表示,给出了从实测数据中计算雷达波束方向的方法并从目标尺寸准确估计的角度分析了获取雷达波束方向的必要性,在确定波束方向的基础上,根据投影平面确定新的坐标系,并给出了从雷达观测坐标系到新坐标系的坐标旋转方法。给出了某民航飞机实测数据三维成像处理结果在雷达观测坐标系中的投影表示和新坐标系中的平面视觉形态表示,通过两种表示的对比分析,显示了平面视觉形态表示对特征提取的价值。     

圆周合成孔径雷达的快速时域成像算法

为实现圆周合成孔径雷达(Circular Synthetic Aperture Radar,CSAR)快速成像,提出一种用于CSAR的快速时域成像算法。该算法通过将CSAR的圆孔径分成若干子孔径,分别对子孔径采用快速因式分解后向投影算法处理,再将各子图像相干插值叠加至同一坐标系下得到成像结果。详细分析算法实现中的坐标转换、误差控制和运算效率等关键问题,并用点目标仿真和实测数据处理结果验证算法的有效性。所研究方法具有成像范围大、计算量小等优点。     

激光辐射方位的确定技术

介绍了确定来袭激光束方位的成像技术、时间延迟技术和屏蔽技术的基本原理和发展现状;分析了3种技术的优缺点;探讨了来袭激光方位确定技术的发展方向.     

稀疏贝叶斯学习框架下的扩展目标雷达关联成像

传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该方法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该方法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。     

压缩感知理论与光学压缩成像系统

压缩感知理论为提升信息获取能力提供了新的思路,它表明当被探测信号具有稀疏性时,则获取信号所必需的测量数据与其稀疏度K量级相当,而远小于信号的维数N(Shannon采样定理所要求的采样数)。基于压缩感知理论的成像技术(压缩成像)则将感知、压缩和数据处理三个过程完美地结合在一起,避免了传统成像系统"先采样再压缩"方式带来的传感器和计算资源浪费。本文从稀疏性、投影测量矩阵的设计与可重构条件、压缩感知重构算法三个方面概述了压缩感知理论及进展,并以光学成像为背景,详细阐述了最近提出的几类光学压缩成像系统,最后,探讨了压缩感知及压缩成像方面目前所面临的一些挑战性问题。     

规整化SAR图像特征提取

SAR成像算法通常都基于FFT运算,图像分辨率要受到瑞利限的制约。为了提高图像分辨率,目前常用的SAR/ISAR超分辨成像算法大多借助于现代谱估计技术。从解方程的角度考虑,认为有限长数据的高分辨率谱估计是一个欠定方程问题,估计的结果存在"病态"性。在Bayes估计准则下,把信号谱的先验概率密度作为规整项包含进信号频谱的最大后验概率估计中,提高谱估计的分辨率。将这种方法用于SAR图像峰值特征提取,提高了图像分辨率。     

一种SAR图像特征提取和目标分类的新方法

提出了一种利用二维离散小波变换与核主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法.该方法对SAR图像进行三层小波分解后提取低频子带图像的核主成分分量作为目标的分类特征,利用支持向量机完成目标分类.采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率.     

激光PIV流场显示与测量系统

利用课题组自行设计研制的一套粒子图像测速(PIV)系统对高速水洞中流场进行了测试研究.测试系统中,光源使用Nd:YAG调Q双激光器,其波长532 nm,脉冲时间8 ns,脉冲能量100 mJ;示踪粒子则采用直径200 μm的镀银聚苯乙烯微球.无模型空流场测试结果表明,该系统对无模型空流场的测试误差小于1.3％;而通过圆球模型绕流流场测试结果与其理论值的对比发现,大部分测试流场区域的测试误差小于2％.     

基于模糊综合评价的光电对抗装备效能评估

为定量评估光电对抗装备效能,通过对装备结构和功能的系统分析,建立了光电对抗装备效能评估指标体系和3级模型。采用层次分析法确定各因素的权重,运用模糊综合评价的方法分别对定性指标和定量指标的隶属度进行区分计算,并通过算例验证该模型的具体应用过程。仿真实例证明该方法的可行性和有效性,该方法可应用于其他武器装备效能评估中。     

海上机动目标打击效果评估决策支持系统设计

针对海上机动目标打击效果评估的特点,运用遥感技术、人工智能技术和模糊评判的方法探索打击效果评估问题。提出一种基于高分辨率遥感图像的打击效果评估决策支持系统,融合人定性分析和机器定量分析的优点,核心是问题处理系统综合运用处理后的遥感信息和支持系统的模型、知识以及数据来评估打击效果,评估模型为二级综合评判模型。对尚处于理论研究阶段的海上机动目标打击效果评估问题有积极的参考意义。