反辐射导弹及其对抗措施研究

反辐射导弹的快速发展给防空系统雷达及其它辐射源造成极大威胁。针对反辐射导弹技术战术特点,综合分析研究了反辐射导弹的作战使用弱点,从技术、战术、指挥三个方面着手,提出了对抗反辐射导弹的几种方法和措施,这些方法和措施可较好地满足防空兵部队抗反辐射导弹的作战与训练要求。     

雷达网探测概率与分形的应用

针对雷达组网探测的特点,运用分形理论和自相似性理论探讨了雷达网探测概率的分布变化情况.采用了经典的正六边形布站方式,应用了分形维数来表示开机雷达的分布情况,比较了强弱两种不同的探测要求时,防区内探测概率随雷达开机概率的变化情况,得出了满足雷达网探测要求的最低雷达开机概率,阐明了防区内开机雷达的数量、分布方式与探测概率之间的关系.     

虚拟战场电磁环境雷达信号建模方法

针对典型地空反辐射导弹武器仿真系统中虚拟战场电磁环境仿真分系统的实际需求,以典型机载雷达AN/APS-145为例,在对其信号载频、脉宽、重频、脉冲幅度等主要性能参数进行系统分析的基础上,研究了应用于虚拟战场电磁环境仿真系统的雷达信号建模方法,仿真实验验证了该方法的正确性与可实现性。     

适配子在生化分析中的应用进展

适配子具有亲和力高、特异性强、靶分子范围广、稳定性好、制备及修饰容易、可重复利用等优点,可以作为与抗体竞争的一类分子识别物质用于亲和PCR、生物传感器、适配子信标、色谱法、质谱法、毛细管电泳、流式细胞分析及荧光偏振等分析领域,显示出广阔的应用前景。     

纹理影像特征选择及K-means聚类优化方法

Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。     

双站协同侦察雷达信号分选新方法

针对复杂信号环境下雷达对抗情报侦察面临的信号分选问题,提出一种基于双站协同侦察的雷达信号分选新方法。根据不同位置雷达的脉冲信号到达两个侦察接收站的时间差不同进行信号分选。在满足误差的要求下,求解该方法的分选模糊区域,分析分选性能。调整布站,优化分选性能,提高分选准确性。理论分析和计算机仿真表明,该方法可以较好地解决制约雷达对抗情报获取中的信号分选瓶颈难题。     

基于时频分布的弹道导弹目标识别方法

在弹道导弹目标识别中,微动特征是重要的识别手段。从弹道导弹微动特性时频分析出发,提出一种基于时频分布的弹道导弹目标识别方法。该方法将时频分布图的伪Zeinike不变矩特征作为识别特征。首先对回波信号进行时频变换以获取时频图像;然后为了降低噪声的影响,对其进行图形预处理;最后给出了伪Zernike不变矩提取步骤及识别特征的选取原则。通过仿真实验,分析了不同特征组合对识别率的影响,评估了不同信噪比下识别方法的稳定性。实验结果表明,该方法具有一定稳定性,可用于弹道导弹目标识别。     

针对舰船目标高分辨距离像的特征选择方法

为了提高基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别率,首先通过目标区域提取来解决HRRP的幅度敏感性和平移敏感性的问题;然后根据传统的特征提取方法,提取出15个较好的特征进行多特征综合识别;最后在基于Fisher准则的特征选择方法上进行改进,提出了一种基于特征互补性的特征选择方法,选择一个最优特征子集。通过仿真实验验证了提出的特征选择方法,同时选择出一个最佳分类器。     

基于CUDA GPU的多摄像机场面航空器识别加速算法

基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。