SAR微动目标的稀疏贝叶斯成像方法

SAR微动信息能够反映出目标的属性信息,其微动图像可作为雷达目标识别的一种重要手段。基于SAR微动目标回波的稀疏特性,建立了在过完备词典下的稀疏表示模型,提出一种新的稀疏贝叶斯重构方法——方差成分扩张压缩,该方法仅赋予有重要意义的信号元素不同的方差分量,拥有更少的参数。仿真结果表明,方差成分扩张压缩方法能较精确地估计出SAR目标微动参数,同时能够获得低信噪比条件下较好的微动目标像。     

非高斯噪声下信号盲检测算法*

针对实际甚低频和超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,同时受到接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用高斯尺度混合分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的信号盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步检测信道衰落系数、噪声模型参数和信号。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测性能比较,盲检测算法性能优异,对甚低频和超低频信号接收具有重要的现实意义。     

基于虚拟检测函数下的IMM-UKF机动目标跟踪

为了有效提高对机动目标的跟踪效果,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入到交互多模型(IMM)算法框架内,加强状态估计精度;引入强跟踪滤波器(STF)到UKF算法中,避免对强机动目标的过大时间延迟和跟踪性能差的缺点;提出虚拟检测函数法,在跟踪过程中自适应调整"当前"统计模型的机动参数,加大模型集与目标真实运动模式匹配概率。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

道路约束条件下的地面运动目标跟踪

有效使用道路信息能显著提高地面运动目标跟踪性能。基于卡尔曼滤波理论,提出了道路约束条件下的滤波方法。首先建立了描述道路网中路段的数学模型,给出了将目标分配于道路的定位算法;然后推导了道路约束条件下的过程噪声矩阵;提出了路段切换时状态修正公式;在道路约束最大后验概率估计准则下,根据道路参数修正状态与协方差。蒙特卡洛仿真结果证明了该算法的优越性能,且定量分析表明其计算量是可接受的。     

复杂干扰环境下的卫星授时接收机加固技术

对目前导航卫星授时接收机面临的干扰模型和应对措施进行了归纳总结。结合授时接收机工作原理和特点,给出了授时接收机加固的通用框架。在此基础上,对授时接收机加固技术的发展趋势进行了分析,提出了基于钟差辅助和网络辅助的两种干扰检测方法。前者充分利用了多系统多卫星钟差数据的冗余性和本地时钟的特性,后者则利用了授时接收机网络具备数据通信和广域覆盖的特点。通过干扰检测结果给出完好性评估并引导授时接收机的工作模式,可以提升复杂干扰环境下卫星授时的可靠性和完好性。     

“What is dear to you?” Survey of beliefs regarding protection of critical infrastructure against terrorism

Up to the present, there is only very little research on how the population perceives terrorism and its threats, even though support from the population is crucial for effective counterterrorism. By eliciting beliefs and subjecting them to content analyses, six factors were found that determine the protection worthiness of a target in the people's view: the potential damage to “people,” “symbolism,” “economy,” “politics,” “nature,” and “image/publicity.” These empirically found factors are in line with factors specified by terrorist target selection models. They differ in the strength of their cognitive representation among participants and, thus, their subjective importance to the people. The first three factors are shared among all participants, whereas the latter ones could only be found in a part of the participant sample. People's judgments of the targets' protection worthiness differ substantially from their judgments of the targets' attractiveness to terrorists, even though the same factors seem to be involved. This study offers an insight into the people's mental model about protection worthiness of targets. Together with classical risk analysis and knowledge about terrorists, these results can form a basis for setting up a holistic scheme for critical infrastructure protection.     

防空系统建模与目标价值排序方法

针对当前防空系统模型的构建和评估偏向于定性处理以及仅考虑其结构特性而忽视了系统中目标与关系自身属性的问题,在分析现有模型与评估方法的基础上,提出了基于邻接矩阵的防空系统模型,定义了能力评估向量,采用目标对体系能力贡献程度的目标价值综合评价方法,并引用Pareto占优中等级前沿和拥挤距离的思想提出了目标等级和目标离散度的概念,形成了非劣性价值排序算法,同时使用加权以及性价比方法和其他网络评估方法排序,采用自身设计以及随机生成案例进行仿真实验,结果验证了基于邻接矩阵的防空系统模型以及价值排序算法的有效性。     

地面目标红外辐射特征测试研究

为研究地面目标红外辐射特征,进行了室内材料测试和外场地面目标测试,分析材料材质、太阳辐射、风速、空气温湿度、自身热源等因素对地面目标红外辐射特征的影响。结果表明:材料材质对红外辐射特征影响显著;冷态时,地面目标红外辐射特征主要受太阳辐射影响,其次是空气温度、材料热容量和风速;热态时,地面目标红外辐射特征主要受工作热源影响,其次是太阳辐射、空气温度、材料热容量和风速。在进行地面目标红外隐身设计时,应考虑太阳辐射、自身热源等因素的影响,并从结构设计和材料使用两方面着手。     

基于改进截断正态概率密度模型的防发散多尺度卡尔曼滤波

借鉴对机动频率建模的思想,对机动目标的截断正态概率密度模型进行改进,提出了一种改进的截断正态概率密度模型(ICN模型),并将防发散算法与多尺度估计理论结合,用克服滤波器发散的S(k)算法对基本的多尺度估计进行机动检测和相应改进,得到单模型单传感器系统的防发散多尺度估计算法,旨在减小噪声影响,减小机动目标模型不准确带来的跟踪误差,改善跟踪效果。     

基于雷达网拓扑特征的雷达目标编群算法

为有效评估战场电磁态势和实施雷达网对抗,研究雷达目标编群算法十分必要。提出了一种基于拓扑特征分析的雷达目标编群算法,在分析雷达网拓扑结构及其特征基础上,利用拓扑特征实现雷达目标群的建立和更新,完成雷达目标编群。仿真实例表明算法具有可行性和有效性,为电磁态势评估和雷达网对抗奠定了基础。