舰载红外搜索与跟踪系统的最新现状与发展趋势

详细介绍了国外舰载红外搜索与跟踪系统的研制与装备,包括各国典型系统的特点、研制历史、试验以及装舰服役现状等,提出了舰载红外搜索与跟踪系统的未来发展方向。     

基于结构相似度的SAR干扰效果评估方法

传统的合成孔径雷达(SAR)图像质量评价指标没有考虑像素点间的相关性和人眼视觉系统感知特性,导致主客观不一致的现象时有发生。提出了一种主客观相结合评估方法,该方法不仅巧妙地利用了结构相似度(SSIM)作为主客观评价的连接纽带,而且结合局部方差相似度与图像高频信息相对应的特点,通过非线性合并得到了结构相似度的修正模型。仿真结果表明,该方法较之传统评估手段具有明显的优势,不仅能够更好地反映出干扰对图像细节的影响,而且能够与人类视觉系统保持高度一致,进一步提升了整套评估系统的效率和准确率。     

合成孔径雷达窄带干扰抑制技术综述

对合成孔径雷达实施有效的电子防护,使之具有降低(消除)非人为电磁干扰和人为电磁干扰的能力,是保证合成孔径雷达发挥正常性能的重要条件之一。对非人为电磁干扰抑制的发展现状进行总结,将干扰抑制分为参数化方法和非参数化方法,分别讨论了参数化抑制方法中的干扰建模、参数估计以及非参数化抑制方法的两种主要技术途径,分析了干扰抑制效果的评估方法。最后根据实践和经验提出了合成孔径雷达干扰抑制的几项建议,对今后的发展趋势进行了展望。     

合成孔径声纳中RD和ω-k成像算法的比较

从聚焦能力和处理相关的空变特性的能力两方面 ,对合成孔径声纳中几种成像算法进行比较 .给出了RD(RangeDoppler)和ω -k算法的对水池实验数据成像的结果 .     

精确制导前沿成像探测技术

回顾了精确制导技术的发展历程,分析了精确制导成像探测技术发展过程中面临的挑战与未来的主要发展方向。结合太赫兹、量子和超材料等前沿技术的发展动态,分别梳理了太赫兹雷达、量子雷达以及超材料雷达三种典型的精确制导前沿成像探测技术的技术背景、发展脉络、基本原理、技术优势。这三种成像探测技术有望为精确制导技术应对未来新型战争形态带来的挑战提供可行的技术途径。研究成果可为未来精确制导技术的深入可持续发展提供参考,并对提升精确制导武器的打击与拦截作战效力具有重大意义。     

基于相位编码信号的鱼雷主动反舰声引信研究

鱼雷声引信抗干扰性能是鱼雷可靠性设计的重要指标。根据目标舰艇和海面回波的不同相位特性,提出采用相位判别的方法与相位编码信号以及脉冲压缩技术来识别目标的方法,给出了用于反舰声引信信号处理框图,并进行了仿真计算。仿真结果证明了文中提出方法的可行性和正确性。     

调频斜率极性捷变SAR欠采样转发干扰

针对传统欺骗干扰难以对调频斜率极性捷变SAR形成有效干扰的问题,研究了对调频斜率极性捷变SAR进行欠采样转发干扰的方法。通过建立调频斜率极性捷变SAR有限时长欠采样转发干扰信号模型,分析欠采样转发干扰对调频斜率极性捷变SAR的干扰效果。给出假目标数目、位置以及幅度的理论计算公式,在此基础上讨论欠采样周期对干扰效果的影响。利用数字仿真验证了理论分析的正确性。     

TCM在基于OFDM的水声通信系统中的应用研究

信道带宽窄、强多途、强噪声干扰一直是水下信息高速、可靠传输的主要障碍,文中提出用网格编码调制技术(trellis-coded modulation,TCM)与正交频分复用技术(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)相结合的传输体制可有效解决水下高速数据传输的带宽效率和可靠性问题。详细介绍了TCM、TCM-8PSK的原理及在基于OFDM的水声通信系统中的应用,理论分析和计算机仿真结果表明,使用该传输体制的水声通信系统能在不损失数据速率也不增加带宽的情况下能使编码增益提高3 dB左右,水声通信系统的性能得到明显改善。     

Arbitrary-oriented target detection in large scene sar images

Target detection in the field of synthetic aperture radar (SAR) has attracted considerable attention of researchers in national defense technology worldwide, owing to its unique advantages like high resolution and large scene image acquisition capabilities of SAR. However, due to strong speckle noise and low signal-to-noise ratio, it is difficult to extract representative features of target from SAR images, which greatly inhibits the effectiveness of traditional methods. In order to address the above problems, a framework called contextual rotation region-based convolutional neural network (RCNN) with multilayer fusion is proposed in this paper. Specifically, aimed to enable RCNN to perform target detection in large scene SAR images efficiently, maximum sliding strategy is applied to crop the large scene image into a series of sub-images before RCNN. Instead of using the highest-layer output for proposal generation and target detection, fusion feature maps with high resolution and rich semantic information are constructed by multilayer fusion strategy. Then, we put forwards rotation anchors to predict the minimum circumscribed rectangle of targets to reduce redundant detection region. Furthermore, shadow areas serve as contextual features to provide extraneous information for the detector identify and locate targets accurately. Experimental results on the simulated large scene SAR image dataset show that the proposed method achieves a satisfactory performance in large scene SAR target detection.     

超声阵列障碍探测技术及其在无人车辆中的应用

设计了适合安装在汽车前保险杆的超声障碍检测系统.提出了一种新颖的混合型超声波换能器阵列、基于换能器阵列合成孔径和超声波脉冲编码的障碍检测算法,以区分回波信号是否含有危险信息.理论计算与实验结果表明,该系统可检测到直径15mm的平板目标,其有效测量距离为0.2～25m,并可实现多目标定位.