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。     

一种基于目标的雷达对抗侦察策略

传统的电子战接收系统的搜索方式主要针对参数完全未知的敌方信号,通过在频域、空域等各维度进行大范围的逐段重复搜索可在较长时间内获得较好的侦察效果,但不适合短时间内对特定目标群的搜索和验证。针对电子战接收机存在的盲目侦察接收、与作战目标结合不紧密等问题,提出了一种基于作战目标的侦察策略,能够智能引导超外差接收机进行搜索截获,有效提升了超外差接收机对重点目标的实时截获与准确识别能力。     

适用于金属物体识别的L形无芯RFID标签设计

设计了一种L形无芯射频识别标签,该标签包含6个不同尺寸的L形散射单元,利用其交叉极化方向上的反向散射场进行识别。标签基于频域特征进行编码,每个标签可携带6 bit信息。使用CST仿真软件对所设计L形无芯RFID标签进行仿真,分析了L形散射单元的尺寸变化时对标签谐振特性的影响。此外,还仿真了标签的接地板尺寸增加后的情况,证明该标签可适用于金属物体的识别或金属背景下的物体识别。     

干扰飞机空中部署的辅助决策研究

本文针对空袭作战中地面雷达网的威胁,根据地面雷达网的地理位置和工作频段,通过从空域和频域上划分的方法计算了干扰飞机的合理位置,并计算了在干扰条件下地面雷达网的合成探测区,设计了一种干扰飞机空中合理部署的算法。     

主成分分析的模糊神经网络目标识别系统

提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks,FNN)的目标识别算法.在对目标进行模糊化处理基础上,通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)提取相应的特征空间,以畸变的特征向量对系统进行训练,从而获得较高的目标变化适应性.仿真实验结果表明, 这种方法具有较强的自适应能力,抗噪性能也有所提高.     

多约束条件的雷达组网系统部署决策问题

分层次地建立了雷达组网系统的整体探测能力指标及雷达单元间的威力衔接指标模型.并对区域雷达组网系统的优化部署方法进行了深入研究和仿真验证.仿真表明,在部署决策过程中,基于所述模型,可建立科学有效的约束条件,从而大大缩小部署寻优的解空间,提高了优化部署实施的效率和可操作性.     

米波雷达阵地条件选择的分析

米波雷达在实际使用中,阵地的条件会影响到其探测威力的发挥。阵地条件的选择涉及多方面因素,对有效反射区、地面起伏高度、反射面内地物对仰角的限制、遮蔽角的限制等几种影响雷达探测性能的主要因素进行了分析,探讨了阵地条件的选择方法,并给出了相应的数学模型。模型的建立为雷达实际使用提供了理论依据,并且在实际应用中得到了检验。     

基于支持向量机的海战场辐射源威胁评估

提出一种基于支持向量机的辐射源威胁评估方法.基于统计学习理论的支持向量机方法,其在小样本情况下表现出了极好的优越性,能够较好地完成威胁评估.实验表明,支持向量机可以很好地逼近专家评价的结果,并且要优于一般的神经方法.     

基于Fuzzy CLIPS的决策层目标识别专家系统

讨论了将模糊逻辑和模糊推理技术应用于专家系统解决决策层目标识别中的不确定性的优势.探讨了在模糊逻辑方法的基础上运用专家系统工具Fuzzy CLIPS完善决策层空中目标识别专家系统的新方法,总结了模糊逻辑方法的基本步骤,重点介绍了模糊知识库的构建,给出了模糊推理的模型,结合一组可靠性高的计算公式探讨了规则在与事实进行模糊模式匹配时其匹配度的计算,并基于系统,给出了Fuzzy CLIPS中的模糊匹配算法在目标识别实例中的具体实现.     

基于步态特征的人体身份识别

步态识别是一种新兴的生物特征识别技术,具有广泛的应用前景.首先,给出了步态识别的特点;其次,根据步态序列图像的预处理、特征处理和识别分类三个阶段,阐述了目前所采用的主要技术及各种技术的主要优缺点;最后,提出了步态识别的应用前景和目前存在的主要问题.