基于粒子滤波改进的VTS微弱目标检测前跟踪算法

舰船交通服务系统是民用雷达的信息集成系统,探测微弱目标存在RCS小、回波弱、杂波强等问题,导致信噪比低,难以实现有效检测跟踪。基于粒子滤波的检测前跟踪技术对低信噪比下微弱目标信息积累和探测有良好效果。通过采集单设备实测数据,构建遗忘因子和收敛因子以增加重采样的效率,引入虚拟采样保持粒子的多样性,提升粒子滤波对微弱目标的探测能力。仿真试验表明,改进后的算法可实现舰船交通服务系统对微弱目标的有效探测,并能获得较精准的目标状态估计值。     

基于多通道雷达的对侦察接收机截获距离压制设计

低截获概率(LPI)雷达为了达到低截获的目的,雷达通常会采取很多措施,包括可变的重频,复杂的脉内调制,甚至于载频捷变等等,但是,从根本上来说,这些措施只是增加了侦察机的分选识别难度,间接地降低截获概率,真正想要获得很好的低截获概率,通常需要雷达控制探测距离。在LPI雷达作用距离不变的条件下,采用多通道的设计方法,根据灵敏度的计算给出了获得较大安全探测距离的方法,从而压制侦察接收机的截获距离。     

超短波电台网模型研究

超短波通信是军事通信中广泛应用的通信方式,如何根据应用需要建立适合的网络与通信模型是作战建模与仿真中经常遇到和需要解决的问题。分析了当前超短波通信建模研究的现状,在详细探讨建模需求的基础上,提出了超短波电台网网络模型,给出了有效通信距离简化模型,以及考虑战场电磁环境和地理环境的通信链路质量模型,最后进行了仿真实验验证。该模型能够有效解决作战模拟中超短波通信效果对于作战效能影响分析的问题,简化了模型设计,提高了模型应用性,也为短波、微波、卫星等其他类型网络模型设计提供了参考建模方法。     

基于Hough变换的叶簇环境下SAR/GMTI动目标检测算法

叶簇环境下,当动杂波比较复杂时,常规的目标检测算法CFAR和DPCA不能有效地滤除杂波。提出了一种基于Hough变换的叶簇环境下SAR/GMTI动目标检测算法(HD),该算法在叶簇杂波比较复杂的情况下能够有效滤除动杂波,提取出动目标。首先,介绍了叶簇扰动环境下的场景建模,并且给出了建模分析和建模场景仿真;其次,给出了HD算法推导过程;最后,在建模基础上对该算法和常规算法进行了对比仿真实验。实验结果表明,该算法在较低信噪比情况下也能保持较高的检测概率。     

卫星通信干扰信号的检测方法

卫星通信系统较易受到各种干扰,尤其是人为干扰,为了抑制干扰,需对信号进行正确的干扰检测。就几种常见的卫星干扰信号,对其进行 Matlab仿真实验,研究不同干扰类型信号的特点,提出一种改进的CME算法用于检测干扰信号是否存在。与能量检测法和传统的CME方法相比,它具有较好的检测性能。仿真结果表明,提出的CME方法可以有效用于干扰检测。     

基于MIMO技术的山体滑坡雷达

现有山体滑坡雷达是轨道式的,这样就需要精确控制雷达的运动来获得高方位向分辨率,因此,硬件设备要求极高。利用多输入多输出(MIMO)技术通过分时发射和接收信号来获取高方位向分辨率,可以免去雷达运动,从而简化了雷达设备和降低雷达成本。此外,结合步进频连续波技术可以使山体滑坡雷达保持高距离向分辨率的同时进一步降低对硬件的要求,更易于工程实现,成本更低。通过MATLAB仿真初步验证了该方案的可行性。     

时频分析方法及其在自导信号检测中的应用

首先引入时频分析的概念,介绍了短时傅里叶变换、Wigner—Ville分布和连续小波变换的数学表示和性质.其次基于经典检测理论,讨论并比较了它们在高斯白噪声背景下对确知信号的检测问题.最后对它们在自导信号检测应用中的有关问题进行了分析,并指出了需进一步研究的方向.     

火炮模拟终端对目标毁伤定量计算研究

计算火炮毁伤半径及对目标毁伤程度是实兵对抗训练系统的重要研究内容之一,对实兵对抗训练中火力毁伤建模具有重要意义。根据实际项目应用情况,提出一种火炮对目标毁伤定量计算方法,该方法通过计算炮弹爆炸时产生的冲击波超压,进而计算火炮毁伤半径及对目标产生的毁伤程度,提高了模拟火力打击的可信度和科学性,能较准确地体现火炮模拟终端在实兵对抗训练中火力打击的作用,贴近实战。     

基于功能分解组合的协同防空作战体系效能评估

协同防空作战体系各要素具有复杂耦合特性,所提出的功能分解-组合效能分析方法可以分析各要素对协同防空体系作战效能的贡献。首先利用功能分解提取出态势数据共享、集中式目标分配、火控级目标数据共享、协同制导4种特征功能,然后组合形成分区防空、集中指挥、协同探测、协同作战4种不同协同级别的防空样式,建立了包含效用指标和代价指标的效能指标体系,通过蒙特卡罗仿真获取了可以互相参考对比的规律性的效能指标规律,为复杂作战体系效能评估提供了一种思路。     

一种新的红外图像目标检测方法

提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标检测算法,算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度特性,将要检测的图像分解到不同频率的多个尺度上,再采用形态学的背景估计和形态滤波技术,对分解后的子图像进行处理、小波重构。仿真实验表明,该算法可较强地抑制云层、海浪以及海天线的强杂波背景和强噪声的干扰,可检测出信杂比(SCR)为2的目标,适用于舰载红外警戒系统。