信息融合技术在雷达组网中的应用

雷达组网是防空预警系统发展的一个重要发展方向, 其核心是信息融合技术.给出了雷达组网的概念、特点和结构模型,划分了信息融合在雷达组网中各个层次,重点阐述了雷达组网系统中检测与跟踪融合技术的应用,最后讨论了雷达组网中信息融合技术的发展前景.     

An infrared target intrusion detection method based on feature fusion and enhancement

Infrared target intrusion detection has significant applications in the fields of military defence and intelligent warning. In view of the characteristics of intrusion targets as well as inspection difficulties, an infrared target intrusion detection algorithm based on feature fusion and enhancement was proposed. This algorithm combines static target mode analysis and dynamic multi-frame correlation detection to extract infrared target features at different levels. Among them, LBP texture analysis can be used to effectively identify the posterior feature patterns which have been contained in the target library, while motion frame difference method can detect the moving regions of the image, improve the integrity of target regions such as camouflage, sheltering and deformation. In order to integrate the advantages of the two methods, the enhanced convolutional neural network was designed and the feature images obtained by the two methods were fused and enhanced. The enhancement module of the network strengthened and screened the targets, and realized the background suppression of infrared images. Based on the experiments, the effect of the proposed method and the comparison method on the background suppression and detection performance was evaluated, and the results showed that the SCRG and BSF values of the method in this paper had a better performance in multiple data sets, and it’s detection performance was far better than the comparison algorithm. The experiment results indicated that, compared with traditional infrared target detection methods, the proposed method could detect the infrared invasion target more accurately, and suppress the background noise more effectively.     

基于预报误差分布拟合的卫星历史机动检测方法

轨道机动会引起在轨卫星的轨道异常,是空间态势感知的重点关注对象之一。为此,提出一种从卫星的两行轨道要素编目数据中检测历史机动的方法。通过分析预报误差检测轨道参数的异常编目值,进而获得相应的历史机动信息。对卫星的两行轨道要素编目数据两两预报求差得到预报误差的样本数据后,利用期望最大化算法可以拟合得到以高斯混合模型表达的预报误差的概率分布模型;以此为基础,可以确定利用预报误差检测轨道参数异常编目值的门限;利用轨道机动与异常编目值之间的对应关系,最终实现机动检测。对典型活动卫星的机动检测结果表明,所提方法能够在准确检出历史机动事件的同时保持较低的误检率。     

基于特征值的单矢量水听器目标检测算法

针对水下目标检测在低信噪比与非平稳背景噪声情况下性能下降的问题,结合特征值检测算法原理,给出一种单矢量水听器联合信息互相关检测算法。该算法利用电子旋转导向角度与振速信息构成一种组合振速,并结合声压信息得到一种互相关值,在大快拍无信号条件下,该值满足渐进高斯分布;将该值除以解析振速与声压信息的协方差矩阵最小特征值,得到一种检测统计量;通过与门限值比较,实现目标检测。理论分析可见,所提检测算法无须背景噪声的先验信息,并且可以通过调节导向角度提高检测性能;在单目标情况下,利用检测统计量与导向角度的对应关系可实现目标方位估计。仿真与实测数据结果表明,相比于单矢量水听器最大最小特征值检测算法与能量检测算法,所提算法检测性能优良,适合于单矢量水听器目标预警检测。     

基于特征提取的三维流线分布算法

特征提取与清晰表达是三维流场可视化研究中的两个主要问题.提出了一种基于特征提取的三维流线分布算法,既保障了流场临界点附近的特征结构得以正确描述,同时又使输出结果具有良好的清晰性.该算法分为三个步骤:首先,在临界点的快速检测基础上,根据临界点处Jacobian矩阵特征值对临界点进行分类,并对临界点与种子点模板进行匹配;其次,种子点依照优先规则排序,并从这些种子点出发在物理空间计算出流线;最后,在图像空间由预先设置的阈值对流线进行间距控制,并根据深度检测来保留离视点最近的流线,使得屏幕上的输出结果清晰.     

基于粒子群优化的稀疏序列Bayes反卷积方法研究

在地下目标低频声波探测中,由于探测信号的混叠,难以判读反射目标的空间位置.应用信号处理方法求解时,目标信号是稀疏序列,求解方程是病态的.运用Bayes反卷积方法修正其病态性,并采用优化的粒子群算法求解,提高了系统的探测分辨率,同时降低了计算量.实际应用表明,该方法是有效的.     

一种宽带多维雷达信号设计

设计了一种宽带多维雷达信号,在宽带噪声调频信号中通过频率捷变的方式融合非线性调频信号,将探测信号隐匿于宽带噪声调频信号中,对敌方雷达进行干扰的同时实现对目标的探测。仿真表明该信号具有较好的隐蔽性,且兼具探测与干扰的双重功能。     

基于IMM-RUASFF的网络化目标跟踪算法

针对目前网络化目标跟踪算法存在实时性差、精度低等问题进行了研究。首先,基于网络信息共享需求,建立了网络探测节点的目标跟踪模型;其次,网络探测节点目标跟踪需求和实战要求发现目标经常是有多种运动状态并存,而单一模型的滤波器不能满足对机动目标跟踪性能的要求,采用了基于交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)的有反馈实时更新的异步状态融合算法。最后,针对多个探测节点目标跟踪的状态融合估计问题,提出了一种有反馈实时更新的异步状态融合算法,通过仿真验证了算法的有效性。     

红外多光谱图像弹道目标检测算法

在红外多光谱图像中,弹道导弹尾焰拥有两大特征,一是由强烈红外辐射引起的灰度差异,二是独特的光谱特性。然而,传统的单波段检测技术只利用了尾焰强烈的辐射特性,而近些年发展起来的多光谱检测技术则只利用了尾焰独特的光谱特性。为了充分利用导弹尾焰的两大特征,将单波段检测技术和多光谱检测技术结合起来,提出三种检测算法,并从算法的检测效果、运算量和鲁棒性三方面详细分析它们的优缺点。采用人工合成的红外多光谱图像进行验证,实验结果表明,相比单独使用单波段或多光谱的检测算法,融合算法的检测性能更好。     

基于聚类分析的入侵检测算法?

聚类技术在入侵检测中被广泛研究,但是传统的K?means算法对初始值敏感,无法取得理想的效果;层次聚类算法时间复杂度高,性能较差。针对这些问题,设计了一种改进的K?means算法：算法优化孤立点和噪声处理能力,根据有效性指标获得最优K值,在此基础上,动态选取初始聚类中心进行聚类,可以取得较好的聚类效果。采用数据集KDD Cup99将改进的算法应用于入侵检测,进行仿真实验。实验结果表明,改进的算法有效地提高了检测率和降低了误检率,与现有算法相比具有一定的优势。