协同空战制导优势模型研究

为解决多机协同空战中对导弹制导权移交时的制导机选择问题,建立了一种新的制导优势模型。分析了空空条件下制导优势的影响因素,主要包括机载脉冲多普勒雷达对目标的探测能力、雷达制导链路能力和导弹回传链路能力;根据不同态势下目标的雷达截面积和地杂波,采用探测概率建立了雷达探测优势模型;根据制导链路和回传链路接收的功率,建立了不同态势下的制导链路优势模型和回传链路优势模型;将前述三者优势聚合为制导优势模型。仿真实验证明了模型的合理性与有效性。     

合成孔径雷达图像及迷彩技术研究

从合成孔径雷达(SAR)成像的原理出发,围绕4种地物散射模式,给出了不同雷达波段对应的表面粗糙度范围.结合军事工程的SAR图像解译,提出了SAR图像的变形迷彩处理技术,重点研究了道路的反识别迷彩处理方法.对照国内外雷达后向散射系数σ0的实验数据,提出了工程伪装新材料的技术要求,指出了开发该类材料的研制途径,研究结果为SAR图像伪装防护研究及军事工程伪装新材料研制提供了理论依据.     

机载卫星导航终端定位精度试飞中杆臂效应的校正

飞机/直升机加装机载卫星导航终端后,需要对终端的定位精度进行试飞测试。由于试飞测试中产生基准数据的机载差分卫星导航系统(DGNSS)天线通常无法与待测终端(TUT)天线共用安装位置,因此,两者测量结果存在杆臂效应,从而导致试飞中TUT产生的定位数据相对基准数据存在变化的偏差。通过分析试飞测试中差分卫星导航系统产生的基准数据与被测终端输出测量值的关系,给出了统计意义上的待测终端精度计算方法,可有效校正杆臂效应对待测终端定位精度分析的影响。最后,仿真分析验证了方法的正确性,并在实际试飞测试中进行了应用。     

基于深度学习的SAR图像目标检测实验

针对目前SAR图像目标检测算法只能进行单一目标检测和检测精度不高的问题,对深度学习目标检测框架在SAR图像目标检测的应用进行了实验研究,并结合SAR图像特点进行了优化。比较了基于区域建议的Faster-RCNN和无需区域建议的SSD目标检测框架在SAR图像上的目标检测精度和速度,分析优缺点;研究了预训练模型对SAR图像目标检测精度的影响;最后通过零均值规整化提高收敛速度和检测精度。实验结果表明优化后的目标检测框架,实现了SAR图像多目标识别并提高了检测精度,可以有效地应用于SAR图像多目标检测。     

改进的SAR图像车辆目标姿态角估计方法

合成孔径雷达(SAR)对车辆目标的识别效果与目标的姿态角密切相关.如果确定了目标的姿态角,就可以大大降低识别系统的运算量,提高识别效率.Radon变换是一种检测目标姿态角的有效方法,但是Radon变换在实际应用中有一定的局限性.通过利用二维连续小波变换引入角能量密度函数的概念,提出了一种Radon变换和角能量密度相结合的姿态角识别算法.利用MSTAR公共目标数据库中的目标样本,通过实验验证该种方法能够准确的估计目标的姿态角.     

探地雷达的地下目标定位方法

目标定位是雷达需要完成的主要功能之一,提出了机载探测时的地下目标定位方法-多点测量方法.在建立电磁信号从机载雷达到地下目标传播路径模型的基础上,该方法利用合成孔径技术中多点测量的特点,利用机载探地雷达在不同位置的回波时间,建立并求解包含目标信息的方程组,实现机载条件下探地雷达对地下目标的定位.同时得到了地层媒质的相对介电常数,为地层研究提供了有力条件.     

基于直接算法的合成孔径雷达干涉测量几何精度分析

直接将绝对相位差引入距离方程和多普勒方程答解地面点坐标,称为合成孔径雷达干涉测量直接算法。利用引入含有合理误差的模拟InSAR像坐标、绝对相位差和相应的轨道参数作为起算数据,求得含有误差的地面点坐标,实现了InSAR直接算法的几何精度分析。为了把基线长度和姿态的误差引入轨道空间位置,提出了相应的数学模型。计算结果表明,直接算法与经典算法精度基本相同。     

双基地逆合成孔径雷达成像平面分析

主要分析了双基地逆合成孔径雷达的成像平面.基于双基地SAR成像平面分析,双基地目标旋转矢量分析两种方法,分别建立了两种不同的双基地ISAR成像平面模型.为验证模型正确性,分别将两种模型应用于双基地转台成像分析,并预测成像结果.基于BP算法的双基地转台点目标成像仿真表明,旋转矢量分析法建立模型的分析结果与仿真结果完全吻合...