基于LOB的辐射源无源定位算法对比研究

分析了4种具有代表性的基于辐射源方位线(Lines Of Bearing,LOB)的无源定位算法,即Pages-Zamora定位算法、布朗定位算法、概率定位算法和模糊定位算法。在此基础上提出了融合-迭代定位算法,并进行了蒙特卡罗仿真对比实验,对5种算法的定位精度和运算量进行了比较分析。实验结果表明:融合-迭代定位算法的综合性能优于其他定位算法。     

基于深度迁移学习的低分辨雷达目标识别方法

针对低分辨雷达人工目标识别效率较低的问题,提出了基于深度迁移学习的雷达自动目标识别方法。该方法利用雷达回波序列轮廓像构建空中目标数据集,使用深度卷积神经网络自动提取回波数据中的深层特征,并对雷达目标进行分类识别。为了解决深度学习对样本量的巨大需求,在分类模型训练时,引入迁移学习思想,将经ImageNet数据集预训练过的初始网络模型迁移到雷达目标识别任务中,再通过空中目标数据集对模型参数进行微调,实现小样本条件下对空中目标的粗分类。实测数据的结果表明：所提方法能够在小样本条件下较为准确地对空中目标的大小和架次进行分类识别,具有良好的识别性能。     

基于DEM数据和遗传算法的对海雷达部署优化研究

针对当前雷达组网部署优化问题缺少对海探测研究,以及基于实际地形数据的遗传算法(GA)求解复杂度高的问题,开展了基于数字高程模型(DEM)数据和遗传算法的对海探测部署优化研究。基于预先阵地和对海探测雷达威力模型,所提的算法可有效减少遗传算法寻优空间,极大提高优化求解速度。仿真表明,该算法可获得和遍历法近似的最优结果,随着部署规模的增大,具有明显的速度优势。     

雷达对抗仿真推演系统的组件化设计与实现

为了提高雷达对抗仿真推演系统的可扩展性、可重用性,以适应现代战场的应用需求,对其进行了组件化的设计与开发。首先,分析了雷达对抗仿真推演系统组件化设计的基本思想,给出了组件化仿真系统的开发流程,在此基础上,分别从功能需求分析、仿真架构设计、仿真组件开发,系统集成运行等4个方面对组件化雷达对抗仿真推演系统进行了分析与设计,最后给出了运行实例。实践表明,这种开发模式是有效可行的。     

小子样下火炮连发密集度的分析与评估

针对火炮连发模式下射弹散布不完全服从正态分布,而缺乏有效密集度估计方法的问题,提出了基于二维云模型和蒙特卡罗方法相结合的火炮连发密集度估计新方法。首先应用蒙特卡罗抽样解决火炮射击样本量少的问题,然后应用二维逆向云算法对火炮射击结果进行密集度估计,最后用二维正向云发生器模拟生成新的射弹散布数据,进而直观地看出弹点分布情况。实例分析表明,该方法更符合火炮连发射弹散布真实情形,分析结果更准确可靠,从而为基地火炮连发密集度试验数据分析与评估提供了一种有效的方法。     

一种用于 C~3I 系统的异类传感器数据融合算法

在文献〔８〕和〔９〕基础上研究了在不等样本情况下的异类传感器——雷达与ＥＳＭ——的航迹相关问题。首先,基于模糊综合函数找出两个最可能的雷达与ＥＳＭ航迹相关对,然后,利用统计理论并采用多门限决策方法进行雷达与ＥＳＭ航迹相关判决。仿真结果表明,与文献〔８〕的方法相比,在雷达航迹比较多的情况下,本文所提出的在不等样本情况下的雷达与ＥＳＭ相关算法具有与其很相近的性能,但计算量明显减少;而与文献〔９〕的方法相比,这里采用多门限决策方法又可同时减小两类错误概率。     

雨天毫米波制导导弹打击岛礁区水面目标研究

岛礁区作战中,具有二次开机的雷达制导导弹开机后极有可能漏捕目标而错捕岛屿。针对该问题,研究利用适量降雨衰减毫米波雷达的作用距离,使得导引头在全程搜索飞行的过程中先捕目标而不捕岛,到达与末制导雷达提前开机一样的作战效果。基于雨天背景,分析了降雨对毫米波雷达作用距离衰减的影响,总结了毫米波制导导弹打击岛礁区附近目标作战的具体步骤和方法,对反舰导弹岛礁区作战使用具有一定的参考价值。     

基于多雷达组网IMM-GMPHDF的机动多目标检测跟踪

高斯混合概率假设密度滤波(GMPHDF)有牢固的理论基础,是解决高斯条件下跟踪强杂波环境中目标数未知的多目标问题的有效方法。但当目标发生机动时,就难以跟踪到目标,因此,在GMPHDF中引入交互多模型(IMM)算法,对继续存在目标的运动模型进行建模,根据计算的模型概率融合各模型滤波器估计得到的继续存在目标概率假设密度,解决了运动模型机动问题。仿真实验表明,IMM-GMPHDF能实时跟踪到强机动超音速多目标,在多雷达组网系统中跟踪强机动超音速多目标精度(OSPA距离均方根误差)能达到70 m,满足了工程使用要求。     

多平台感知数据融合的被动检测系统研究

电子对抗技术和隐身技术的发展给空、天安全带来日益严重的威胁,全方位获取目标信息的态势感知系统将有利于及时、准确地作出决策以适应现代化战争发展的趋势。本文基于无源雷达和无线传感器网络的发展提出一种面向多平台感知数据融合的被动检测系统,通过贝叶斯网络技术分析监测区域中电磁环境和物理环境的有效数据,用以最大化提升目标检测性能,仿真结果验证了该系统能为防空防天系统的监测、评估和预警提供技术支持。     

利用时间谱信息融合的空中目标分类算法

时间谱信息(目标的航迹、速度、机动性、空间坐标信息)揭示了目标空间状态随时间的变化特性,从而可利用目标的时谱简化(或缩小)待识别目标的范围。将低分辨雷达测量得到的高度、速度、加速度作为目标特征,建立典型空中目标对各特征的模糊隶属函数,进而采用改进的证据推理进行分类判决。结果表明利用时间谱信息可为雷达空中目标识别提供有效辅助手段。