多雷达观测信号融合检测算法

针对海上小目标检测问题提出了一种基于多雷达观测信号层融合的检测算法。该算法对各个雷达的观测值按采样时刻进行排序,然后根据对应时刻的脉冲信号进行高阶互累积量计算然后在相关域上积累进行似然比检测。仿真分析表明该算法与基于贝叶斯准则的分布式检测算法相比,具有较低的复杂度和低信噪比条件下较高的目标检测概率。     

基于粒子滤波的多异步传感器检测前跟踪算法

针对弱目标检测跟踪问题,提出了基于粒子滤波的多异步传感器检测前跟踪算法。该算法通过对粒子的状态进行时间和空间递推,将雷达对于目标位于不同时刻的回波幅值映射到同一个粒子的权重中,从而通过对粒子状态及权重的融合,将多雷达的回波幅值信息进行融合,并在此基础上实现对目标的检测跟踪,获得目标航迹。仿真试验结果表明,与单雷达效果相比,所提算法能够有效提高目标跟踪精度和目标正确发现概率。     

基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务管理方法

雷达组网系统中,当进行多目标连续性跟踪时,传统跟踪方法过多关注多传感器之间的跟踪精度和切换率,而轻视跟踪的连续性,无法满足现有连续性跟踪工程需求。因此,提出了一种新的基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务资源管理算法,该算法分为两个优化过程,第1次优化过程尽量保证跟踪目标个数的最大化,第2次优化过程中提出了一种用于衡量目标跟踪连续性的优化指标,基于该指标,提出了一种快速的传感器资源管理算法。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效的快速分配,既跟踪了更多的目标,又保持了跟踪的连续性。     

载机扰动下SAR/GMTI旋转目标微多普勒特性分析

目标微动部件激励的雷达微多普勒信号稳定而独特,反映了该目标的本质特征。针对采用相位中心偏置技术(DPCA)的SAR/GMTI系统,研究存在载机扰动下的旋转目标的微多普勒特性。构建飞行平台与微动目标的几何模型,推导旋转目标的微多普勒信号模型,分析典型的载机纵向扰动对微多普勒时频特性构成的影响;并通过仿真实验,验证了上述理论分析的正确性。     

基于MVC/FVI模式的SAR图像融合系统设计

设计模式的使用有助于提高软件开发效率和增强软件的可复用性.在阐述SAR图像融合系统逻辑结构和功能特征的基础上,结合MVC设计模式和FVI设计模式的思想,提出了本SAR图像融合系统的设计模型;最后,针对本系统的图像数据管理和图像数据处理的技术难点给出了解决方案.开发一个具有可扩展性、易维护性和稳定性的SAR图像融合软件平台,对于研究各种融合算法具有重要的现实意义.     

SAR/GMTI动目标检测软件平台的结构设计与实现

该软件平台旨在对SAR/GMTI动目标检测算法的仿真、测试与评估,是一个运用MFC技术结合opencv库的复杂系统。针对平台中对算法、数据维护困难问题,提出一种新型的MVADE软件模型。该模型对MVC中的Model参照MVP模式采用责任分离思想进行优化,做到视图、业务逻辑、算法、数据四层的松散解耦从而降低平台的维护难度。目前初步实现了软件架构的搭建和场景仿真,丛林区域检测,DPCA等算法的嵌入,测试结果验证了该软件模型的有效性。     

基于Hough变换的叶簇环境下SAR/GMTI动目标检测算法

叶簇环境下,当动杂波比较复杂时,常规的目标检测算法CFAR和DPCA不能有效地滤除杂波。提出了一种基于Hough变换的叶簇环境下SAR/GMTI动目标检测算法(HD),该算法在叶簇杂波比较复杂的情况下能够有效滤除动杂波,提取出动目标。首先,介绍了叶簇扰动环境下的场景建模,并且给出了建模分析和建模场景仿真;其次,给出了HD算法推导过程;最后,在建模基础上对该算法和常规算法进行了对比仿真实验。实验结果表明,该算法在较低信噪比情况下也能保持较高的检测概率。