国外机、舰载一次性使用干扰系统发展现状

一次性使用干扰装置主要包括无源干扰物、红外诱饵和射频/红外复合诱饵等等,可机载、舰载和陆基使用。一次性使用干扰系统作为电子战的重要组成部分,在第二次世界大战和历次现代战争中都发挥了巨大作用。经过几十年的发展,今天已达到相当高的水平。本文研究了国外机、舰载一次性使用干扰系统的现状及发展趋势。     

改善机载前向阵雷达全程检测性能的研究

针对前向阵的杂波分布特性 ,给出了一种空时自适应处理 (STAP)结合多重中脉冲重复频率(MPRF)的处理方案 ,研究了重复频率的选择以改进系统性能 ,并分析计算了三路多普勒通道联合处理STAP方法在一组中脉冲重复频率下的改善因子和距离 /速度二维盲区分布图。理论分析与仿真结果表明 ,该方案可以大大改善机载前向阵雷达的全程检测性能     

一种自适应的ISAR图像时－频分析方法

提出一种自适应的逆合成孔径雷达 (ISAR)图像的时频分析方法 ,它将时频信号分解算法—自适应高斯基表示 (AGR)方法与ISAR图像处理相结合。得益于高斯基函数方差的自适应调整 ,可自动地将图像中的理想点散射中心与非点散射结构区分开来。分别对ISAR图像的径向与横向距离轴进行上述变换 ,可解构出非点散射中心随角度或随频率变化的特性。应用该方法对仿真数据及飞机目标实测数据所成的ISAR图像进行时 -频分析 ,结果表明该方法正确可行 ,且物理意义明确     

一种基于机载SAR原始回波的多普勒参数估计方法

多普勒参数的估计精度直接影响机载合成孔径雷达系统(SAR)成像质量。根据平均后的方位谱来估计多普勒中心频率,通过计算子图像之间的位移值来估计多普勒调频斜率。为了消除在实际应用中各种干扰的影响,采用了对原始回波数据加窗的方法来提高对估计的准确性。该算法的估计结果可以用于补偿载机运动误差引入的相位误差,从而实现高分辨率成像。通过使用实验数据进行分析,验证了该方法的有效性。     

方向矩异源图像匹配算法

全天候高精度导航与制导需要可靠的可见光与红外、可见光与合成孔径雷达(Synthetic Apeture Radar,SAR)的异源图像匹配算法。提出了一种基于方向矩的异源图像匹配算法:利用像素层次设计异源不变特征,描述像素点与其邻域各方向相似程度,通过统计比较各像素的相似性测度,实现不同传感器图像间的可靠匹配。进行了批量图像匹配实验,在可见光与红外、可见光与SAR异源图像间取得了超过90%的匹配正确率。较传统异源匹配算法,该算法大大提高了匹配正确率,在导航与制导领域有广阔的应用前景。     

杂波仿真在机载预警雷达中的新应用

介绍了机载预警雷达的特点及面临的杂波抑制难题,回顾了杂波仿真的研究历程,在分析机载预警雷达杂波模型及常规空时自适应杂波抑制方法的基础上,提出了一种基于精细化杂波仿真的认知杂波抑制方法。该方法利用数字高程地图数据以及地表覆盖和土地利用数据进行信号级机载雷达杂波反演,补充了均匀杂波样本,提升了非均匀环境下杂波抑制性能,为杂波仿真在机载预警雷达中的应用指出了一种新的途径。最后根据典型机载预警雷达参数和典型地理环境,仿真验证了该方法的有效性。     

基于CNN的SAR图像舰船目标检测算法

为了提升合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测的精度和速度,对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在SAR图像舰船目标检测上进行了研究。通过改进OTSU方法对SAR图像进行分割,并且用最小外接矩形将疑似目标标记出来;依据矩形中心在原始图像上提取出固定大小区域作为候选区域;将提取的目标通过训练好的卷积神经网络进行判定,去除虚警目标并将检测结果在原图中标记出来。实测数据的实验结果表明,该算法在降低虚警的同时提升了检测速度。