毫米波主被动阵列探测技术

针对单通道探测的不足,提出了毫米波主被动阵列探测技术,为导引头提供更加真实详细的目标信息。主被动复合探测体制可以结合雷达和辐射计的优点,远程时使用主动探测,可以增加探测距离,近程时使用被动探测,可以避免角闪烁。当弹丸以一定转速垂直下落时,毫米波波束和弹轴成特定角度对地面作螺旋圆锥扫描,当波束扫描过目标时,探测器阵列输出与目标相对应的信号,通过对各个通道信号作相关处理判断即可确定目标的精确方位,此时输出修正或起爆信号。试验表明该技术能够精确探测目标中心。     

干涉仪测向中相位差精确测量技术研究

相位差的精确测量在以相位为参考信息的测向体制中十分重要,直接影响了测向的精度。重点研究了相位差精确测量技术。在详细分析3种有效的测量方法基本原理基础上,比较精确地获取了信号的相位差,并通过大量的仿真实验比较3种方法在不同情况下的性能,为实际应用中选择合适的方法提供了依据。     

一种基于最大选择的Switching-CFAR检测器

针对传统CFAR(Constant False Alarm Rate)检测器不能同时适应于均匀和非均匀杂波背景的问题,提出了一种改进的CFAR检测器,即IEGOS(Iterative Excision Greatest of Switching)-CFAR检测器。在迭代删除的基础上,采用Switching方法,利用检测单元幅度自适应选择参考单元,得到前后滑窗的局部杂波功率估计,然后取二者中的最大值作为总的杂波功率估计,实现恒虚警检测。在SwerlingⅡ型目标和瑞利包络杂波分布的假设下,推导证明了IEGOS的恒虚警性,与CA、GO、SO、OS和EXS算法的对比分析表明IEGOS在均匀杂波、多目标干扰和杂波边缘中均拥有较好的性能,且该算法无需排序,便于工程实现。     

基于云-神经网络的液体火箭发动机故障检测方法

根据故障检测原理,研究和实现了基于云-神经网络的液体火箭发动机故障检测方法。根据训练结果、测试结果和故障检测结果可以看出,云-神经网络用于液体火箭发动机的故障检测是可行的,经过历次试车数据验证,该方法没有误报警和漏报警。     

基于动态行为监测的木马检测系统设计

首先介绍了特洛伊木马的基本概念及常用的木马检测方法,然后在分析传统的基于静态特征的木马检测技术缺点的基础上,结合基于动态行为监测的木马检测思想,研究以木马植入、隐蔽和恶意操作所需资源的控制和动态可疑行为监测相结合的隐藏木马检测技术,并提出了基于动态行为监测的木马检测系统的基本框架,给出了动态行为监测的相关策略和可疑行为的分析与判定的方法。     

三种艉部附体方案的粘性阻力数值计算

水面船舶艉部附体不但影响船舶的阻力,而且对螺旋桨的伴流分数以及推力减额也会产生较大影响。近年来,越来越多的研究者都重视使用数值方法进行船舶附体优化设计。在分析某排水型水面船舶艉部附体特点以及优化目标后,设计出两套艉部附体优化方案。通过数值计算方法对这3种方案的船体带附体模型在不同雷诺数条件下进行三维粘性流场的数值模拟。分析比较了它们的粘性阻力和螺旋桨桨盘面处的伴流,最后得到双尾鳍附件的最优方案。     

面向异常检测的高光谱图像压缩技术

异常检测已经成为高光谱图像重要的后续应用之一,提出了一种面向异常检测的高光谱图像压缩算法.为减少压缩对异常检测性能的影响,首先采用RX算子对高光谱图像进行异常检测,并对异常点与背景对应的光谱维矢量进行预处理.对高光谱图像的光谱维矢量进行KL变换,通过引入虚拟维数估计算法对原始数据的本征维数进行估计,在此基础上给出了一种主分量选取方法.最后,采用最优码率分配策略为各主分量分配相应的压缩码率,并利用SPIHT算法分别进行压缩.实验结果表明,该算法在获得较高压缩性能的同时,可有效保持图像中的异常信息.     

流体系结构技术发展探讨

以流计算模型为基础的流体系结构,是面向未来的单片上集成超10亿只晶体管和上千ALU时代的新型体系结构,正成为微处理器体系结构研究关注的前沿焦点之一.首先分析流计算的背景;总结现有的具有代表性的流体系结构,并对它们的结构、执行模式、并行性、片上存储使用方式和应用目标等方面进行了比较;然后归纳流程序设计及其环境,讨论当前流编译研究的热点方向;最后探讨流处理器设计的发展趋势.     

某巡航导弹靶标RCS的仿真分析

某型巡航导弹靶标主要用于对拦截该弹的反导防御系统进行性能评估,而其在雷达照射下的RCS值是进行评估的一项重要指标,为研究其RCS值对反导防御系统中的雷达探测能力的影响,采用基于高频局部性原理的物理光学法(PO)和等效电磁流法(EEMC) 的综合来计算测量导弹的RCS值,并在改变雷达照射波入射方位角的情况下对该型导弹RCS的相应改变情况进行仿真分析,得出了该型号导弹的RCS图,为评估反导防御系统地基雷达的性能提供了参考依据.     

图像配准技术在DPCA动目标检测中的应用

杂波相消是运用DPCA方法进行地面动目标检测的一个关键问题,如果能将两幅图像精确配准将会得到很好的杂波相消图.基于傅氏变换及最大频谱法,采用了一种新的配准方法对真实的机载SAR图像进行了粗配准与精配准,得到了较好的杂波相消图,并有效准确地检测出地面动目标.