临近空间升力式再入飞行器跳跃空域预测

远程预警相控阵雷达在探测临近空间升力式再入飞行器时受到地平线限制,当雷达在远端发现目标后,飞行器由于纵向跳跃和侧向偏移可能机动至雷达水平波束屏以下,从而造成情报中断。为了维持情报连续,提出了一种基于目标三自由度弹道方程的跳跃空域预测方法,以辅助预警系统补盲照射。首先,将穿屏过程中的量测信息通过坐标变换转换到对应坐标系,得到目标飞离地平线的运动参数初值;然后,根据这些量测信息估算目标飞离地平线时的控制量,并对其进行预测,基于数值仿真获得了目标可能的跳跃点空间分布;最后,通过仿真验证了该方法的有效性。     

一种基于G0分布的SAR图像快速CFAR检测方法

杂波统计模型是决定CFAR检测算法性能的关键因素.G0分布能对单视和多视SAR图像中均匀、一般不均匀和极不均匀区域精确建模,但存在参数估计复杂、阈值表达式难以求解的问题,限制了其实用性.针对这些问题,分别采用矩估计法和二分法来完成参数的估计和阈值的求取,并通过目标区域预筛选和迭代计算等手段进一步提高了计算效率,得到了一种兼顾检测效果和效率的快速CFAR检测方法.实验结果验证了该方法的有效性.     

航天监测信息的战术应用

在现代战争中航天监测信息已经从战略层次上的应用渗透到战术作战支持。本文首先综述了世界诸国航天监测信息战术应用现状及发展趋势,接着重点介绍了美军的“国家空间资源战术开发计划”(TENCAP, the Tactical Exploitation of National Capabilities),特别是美陆军的TES及其与其它系统的关系,并航天测信息的战术应用的“双链路”结构发展设想进行了探讨。     

基于2DPCA的弹道导弹目标特征级综合识别方法

为进一步提高弹道导弹目标多传感器综合识别正确率,提出了一种基于二维主成分分析(Two-Dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)的多传感器特征级综合识别方法。该方法将多个传感器的特征集经标准化后组合成二维特征矩阵,引入图像压缩技术中的2DPCA方法进行特征提取,然后将其用于弹道导弹目标特征级融合识别。以3部雷达部署下弹头目标的雷达散射截面积(Radar Cross Section,RCS)特征融合为例进行仿真验证,结果表明:相比于传统的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),2DPCA的识别率更高,计算复杂度更低,为弹道导弹目标识别提供了一种新的思路。