可识别目标方位的毫米波自适应引信技术

本文针对一种可识别目标方位的毫米波（ＭＭＷ）自适应探测技术，提出了研究和的方向，阐述了引信的功能与特点，对波形设计和模糊函数进行了分析和比较；简述了国内外无线电引信及基仃关技术的研究现状和发展方向，对自适应引信的总体概念和技术本质给予了描述。     

电容近炸引信目标定方位探测技术途径研究

在分析双电极的电容近炸引信探测方向性特征的基础上，对利用按不同方位分布的电极阵列来实现目标的定向探测进行了理论分析。依据所设计的多电极电容探测器对铸铁板目标的目标特性，建立了能确定目标方位的信号识别准则，提出了利用单片机技术实现目标定向识别的基本途径。     

电容近炸引信目标定方位探测技术途径研究

在分析双电极的电容近炸引信探测方向性特征的基础上，对利用按不同方位分布的电极阵列来实现目标的定向探测进行了理论分析。依据所设计的多电极电容探测器对铸铁板目标的目标特性，建立了能确定目标方位的信号识别准则，提出了利用单片机技术实现目标定向识别的基本途径。     

被动式静电引信在对空弹药中的应用

首先分析了空中目标静电电荷的产生机理,分析指出了利用目标自身产生的静电场来探测目标是可能的。在对国外被动式静电引信研究现状分析的基础上,分析了检测电流式静电引信的原理、探测性能和目标识别能力。最后分析了被动式静电引信的优点。     

飞机静电场特性及其探测原理

阐述了飞机静电场的产生机理,并从静电引信目标识别和抗干扰的角度分析了飞机静电场的特性以及进行定距的指导思想,最后论述了静电引信探测原理及具体实现途径。     

窄脉冲调制的无线电引信信息实时快速处理系统设计

引信信息处理系统直接决定目标能否被探测识别、引信是否具有抗干扰能力和最佳自适应炸点等，本文设计了一个窄脉冲调制的无线电引信信息实时速处理系统。它主要由视频相关器，高速Ａ／Ｄ电路、ＴＭＳ３２０Ｃ５０信息处理板、快速硬件数字滤波器，ＦＦＴ电路组成。     

基于DSP技术的引信信号处理模块研究

对引信信号采用数字信号处理技术．可以提高引信的探测精度和抗干扰能力。提出一个通用的信号处理模块,实现连续波多卜勒引信和调频引信通用数字信号处理．用于近炸无线电引信定高及炸点精确控制。实现了DSP硬件设计、DSP抗干扰技术、算法研究、算法的软件实现等工作。在基本不改变硬件结构的条件下,通过编程适应不同体制引信的目标识别和炸点控制要求。     

复合引信的信号处理设计及实现

反辐射导弹引信为适应较高的攻击速度多采用近程激光探测体制,但容易受到烟尘、烟雾等干扰.通过对引信与目标交会状态的分析,利用复合探测体制综合处理激光与无线电信息,采用时频分析方式完成目标识别、抗干扰,并给出了引信信号处理工作原理和组成、信息处理流程和软硬件实现.     

静电引信探测模型的建立与分析

首先介绍了被动式静电引信的工作原理，采用检测电流式探测方法，分析了其特点，根据目标，环境，引信三者关系，建立了探测模型，并指出提高探测灵敏度的途径。     

双电极静电引信起爆控制技术研究

静电引信是一种通过探测目标周围的静电场来获取目标信息并进行起爆控制的新型近感引信,为了解决双电极静电引信的起爆控制问题,通过对目标特性曲线特征的分析,提出了一种用于静电引信起爆控制的方法。采用实验的方法对双电极静电引信起爆控制技术进行了验证。实验结果表明,当控制电路可检测nA级电流时,在几十米左右的探测距离内该方法能够准确识别目标特征,并在最佳炸点位置给出起爆信号。     

末制导雷达目标检测概率的仿真计算

应用Nrad修正的海面回波反射强度GIT模型,对不同海况级数和不同海面风向角条件下的海面回波反射强度进行了计算,在此基础之上根据瑞利海杂波分布背景下雷达目标检测概率的计算模型,给出某型末制导雷达目标检测概率与海浪级数、风向角以及目标雷达截面积之间的变化关系曲线.     

基于无迹变换的协同探测与速度方向控制制导律一体化设计

飞行器协同探测相比于单飞行器探测具有精度更高、抗干扰能力更强的优势。传统制导控制设计过程中通常将目标定位跟踪和制导算法进行解耦设计,但实际上制导算法需要实时估计的目标位置等参数作为输入,而制导算法也会影响目标跟踪状态和测量方程的构建以及观测条件,两者存在较高的耦合度。解耦分别设计会造成一定的信息缺失,降低估计和制导精度。针对这一问题,本文构建了一种基于无迹变换的协同探测与制导一体化设计方法,一方面将协同探测目标定位算法引入制导律中,利用融合的目标位置估计均值和方差作为制导算法的输入,将制导过程作为一个随机矢量的非线性传播过程,利用无迹变换获取飞行控制角的均值和方差。仿真实验验证了该方法与传统的速度方向控制滤波算法定位相比,既能提升探测精度,同时满足较低的过载,较好地对飞行器的速度方向和姿态进行控制。     

基于深度学习的小样本目标检测综述

针对在小样本情况下目标检测的问题,对当前小样本条件下的目标检测方法进行归纳总结。列举4 类小 样本学习方法并介绍其优缺点,介绍目前这几类方法的典型算法;进行小样本目标检测实验设计,通过分析各方法 的特点得出其可应用方向;对目前的小样本图像目标检测存在的问题进行讨论。结果表明,该分析能为相关领域的 研究者提供更多的思路。     

非协同方式多微小型飞行器区域覆盖多目标的弹道建模与设计

为提高微小型飞行器（MAV）群对作战目标侦察攻击的适应能力,建立多MAV非协同方式区域覆盖多目标问题模型。应用云模型模拟MAV的起飞点坐标值,应用蒙特卡洛方法模拟起飞方向角度值,建立与问题模型相关的目标区域模型、MAV探测模型、起飞点模型、初始飞行方向模型和弹道模型。为提高优化设计效率,在对期望覆盖率指标进行了稳定性分析的基础上,确定计算期望覆盖率的最小模拟次数。应用多目标遗传算法对建立的多目标问题模型进行了求解,得到了非协同方式条件下多MAV区域覆盖的弹道设计方案。从MAV的探测半径与目标区域半径的比例关系出发,对这些方案适于解决的问题进行了分析。该弹道降低了MAV控制难度,兼顾了覆盖率、MAV数量和航程3个目标。     

一种新的空谱联合稀疏高光谱目标检测方法

目标检测是高光谱数据处理的重要应用之一,高光谱图像中空间和光谱信息的充分利用对于目标检测率的有效提升非常关键。提出一种新的联合稀疏表示的目标检测方法,将混合范数理论和算法应用于高光谱目标检测,在联合高光谱图像空间和光谱信息的基础上,建立了基于联合稀疏性约束的混合范数正则化数学模型,并利用交替方向乘子法对模型进行了优化求解。仿真实验结果表明,该方法能有效提高高光谱目标检测的准确性,降低虚警率。     

基于鲁棒主成分分析的红外图像小目标检测

鲁棒的小目标检测是红外目标搜索与跟踪的关键技术,提出一种改进的单帧红外图像小目标检测算法。该方法将原始红外图像通过预处理变换到新的红外块图像模式,在红外块图像上,将红外图像小目标检测问题转换为低秩矩阵和稀疏矩阵分离的鲁棒主成分分析(RPCA)问题。考虑到红外图像中噪声和杂波的存在,用交替方向方法求解带噪声的RPCA问题,获得稀疏目标图像,并对获得的稀疏目标图像采用简单的图像分割算法进行目标检测。对空天、海天、天云、海面4种不 同场景的红外图像小目标检测,进行仿真实验,结果验证了所提出算法的有效性。     

基于全相位预处理的低旁瓣波束形成方法

为降低常规波束形成输出旁瓣级和背景噪声对弱目标检测的影响,依据波束形成指向性函数在目标波达方向上输出值为1、在非目标方向上输出值为小于1的特性,提出一种基于全相位预处理的低旁瓣波束形成方法。对水平直线阵接收数据进行分组处理;按搜索角度对各组数据进行相移预处理,并对各组数据相移预处理结果进行组合,得到一组新数据;对该组新数据进行相移、求和,可得到该搜索角度对应波束值。理论推导分析和仿真实验结果均表明：相比常规波束形成方法,新方法对水平直线阵接收数据进行分组组合处理,波束形成指向性函数发生了变化,旁瓣级得到13 dB以上的改善,信噪比提高1.7 dB,有效降低了旁瓣级和背景噪声对弱目标检测的影响,并消除了搜索角度与波达方向不一致时的波束域数据相位不一致性;新方法在没有进行Chebyshev滤波和其他约束优化情况下,只通过相移预处理就能够优化波束形成指向性函数。     

单声束周向旋转扫描探测技术

针对阵列式超声探测系统空间限制和固有盲区的问题,提出了一种新型的超声波周向扫描方案.设计了可以实现调节声波信号发射角度和转速旋转扫描机构,该结构简单可靠.对超声波声场进行仿真,使用具有增强声场和指向性的超声传感器.在同步扫描系统的基础上,对单声束探测目标车辆信息、回波信号和脉冲频率与转速匹配关系进行数值仿真分析,确定信号脉冲频率与电机扫描转速的最佳匹配参数.使用原理样机进行扫描探测实验,结果表明:当超声脉冲频率f≥27 Hz,周向扫描转速范围n=233 r/min,周向扫描探测系统能捕获速度低于70km/h的目标车辆,同时验证了超声波周向扫描探测可行性,为单束超声周向探测系统设计提供依据.     

多弹丸时空散布参数测试方法仿真研究

针对高射速武器多弹丸同时着靶时立靶密集度无法测量的情况,提出一种基于双CCD靶面的多弹丸时空散布参数测试方法。两个CCD靶面在竖直方向上互成一定角度,当多发弹丸同时到达靶面Ⅰ时,非水平方向上的并行弹丸由于飞行距离不同而在靶面Ⅱ中的成像时间分离,水平方向上的并行弹丸按照两个线阵CCD相机上弹丸成像像素位置顺序匹配原则进行像素配对而消除虚假目标的影响。通过双靶面对多弹丸的坐标投影和时空匹配,解算出带弹序的多弹丸着靶坐标、飞行速度。经仿真验证,测试方法能够有效解决多弹丸齐至而单个CCD靶面无法剔除假目标的问题。     

一种改进的运动目标检测算法

提出一种改进的运动目标检测算法,首先将视频序列中的一整幅画面进行分割,对分割产生的每块图像进行连续检测,一旦检测到有变化,即提取运动目标。接着将连续2帧差图像和背景差图像直接相乘,再将相乘的结果进行二值化处理得到运动检测结果,从而将运动目标从背景图像中分离出来,最终得到视频序列图像中运动存在与否的一个二值运动模板,由此提高运动目标检测的效果。