地表穿透合成孔径雷达浅地表金属地雷二维电磁特征研究

利用机载或车载地表穿透合成孔径雷达(GPSAR)可以实现地雷和雷场的远距离大区域快速探测,是探雷的发展趋势.为了降低地雷检测中的虚警,需要基于地雷和杂波电磁特征设计有效的检测器.本文提出了GPSAR浅地表金属地雷二维电磁特征计算方法,理论计算结果与Rail-GPSAR实测数据基本吻合.电磁建模结果表明,浅地表金属地雷图像具有双峰特征,它将有效的提高地雷检测性能.     

埋地金属地雷电磁散射计算

目前超宽带SAR探雷实用化的主要问题是虚警率过高,为了降低地雷检测的虚警,需要根据地雷的电磁散射特性设计检测器.本文把金属地雷等效为双圆柱结构,利用旋转体的结构特征用矩量法计算了半空间地雷的电磁散射,并与轨道地表穿透SAR实测数据进行了比较,两者结果基本吻合,验证了计算方法的有效性.     

地雷对土壤表面红外辐射的影响

地雷排除一直是较难解决的问题。利用红外系统对地雷进行探测,主要取决于地雷与背景间的红外辐射差异。首先通过热平衡方程分析了影响地表温度的主要因素,以一维热传导方程为模型分析了埋设地雷对地表温度的影响。计算了地雷上方土壤与周围土壤的表面温度在一天中随时间的变化,并且与实际测量值进行了比较。在此基础上,利用高斯模型对实验数据进行了拟合分析,通过拟合模型可得到地表温度随时间的变化关系。结果表明,仿真地雷会使土壤层之间正常的热传导被阻断,造成地雷上方的土壤与周围土壤之间存在一定的温度差异;这种温度差异可以通过红外技术进行分辨。     

GPSAR浅地表目标电磁特性分析

利用机载或车载地表穿透合成孔径雷达可以实现远距离大区域地表目标快速探测.为了降低虚警,需要根据目标的电磁特征设计检测器来区分目标和杂波.提出运用时域有限差分方法结合傅里叶变换进行地表穿透合成孔径雷达浅地表目标电磁特征计算的方法.首先根据复杂背景媒质的散射特性获取目标的激励场,然后分析复杂背景下目标的电磁特性.利用该方法模拟了平坦地面下的金属地雷的散射特性,并与矩量法的计算结果进行了比较,结果基本一致.我们模拟了高斯起伏地面下的M6A1金属地雷,理论数值计算结果与实测数据结果基本吻合.模拟结果显示浅地表金属地雷图像具有双峰特征,它将有效地提高地雷检测性能.     

微粗糙面下埋地地雷目标的极化滤波增强

首先采用了二维分数布朗运动来模拟实际地面,利用微扰法给出了微粗糙表面的散射矩阵;其次计算了微粗糙面下某型号地雷目标的极化散射特性,并与平坦地表下的极化特性进行了比较;最后,在考虑地杂波干扰时,研究了杂波环境中埋地地雷目标的极化滤波增强技术,给出了收／发天线的最优极化状态。     

基于差分形态滤波和Kmeans++聚类的多地雷目标红外图像处理

针对复杂背景条件下较难完成掩埋式地雷目标红外图像分割的问题,利用地雷外形特征和雷场多个地雷目标相似的特点,提出了一种基于形态学和聚类算法的感兴趣区域（Region of Interest, ROI）选取方法。对原始图像消除噪声并通过差分形态滤波抑制背景后,缩小了目标所在区域的范围;再利用多目标在一定区域内的相似特征对可疑区域进行聚类过滤,进一步缩小目标所在范围并将其作为图像ROI分别进行阈值分割;最后根据目标的相关特征完成识别。对实测图像的处理结果表明,该方法对掩埋式多地雷目标具有较好的分割效果和较高的定位精度,同时算法的计算速度较快,能满足实际探雷需求。     

一种复杂背景下浅地表金属地雷识别方法

提出运用时域有限差分(FDTD)方法结合遗传算法进行机载或车载地表穿透合成孔径雷达(CPSAR)浅地表金属地雷识别的方法.该方法利用地雷的一维散射中心个数及其相对位置的匹配函数获取地雷结构信息,从而将真实目标分辨出来.利用FDTD法建立了浅地表地雷的散射模型,为了验证该模型,模拟了高斯起伏地面下M6A1金属地雷的散射特性,仿真数据和测试数据基本吻合.对高斯起伏地面下两类金属地雷目标的分类识别,表明该方法具有良好的目标识别能力.     

地雷声控激光引信

本文介绍采用声音控制激光器输出,在坦克行进地雷上方时,激光束经底甲反射、接收后起爆.扩大了地雷的截击宽度3倍,节省了地雷90%.     

线缆耦合对地雷WB-HPM辐照效应试验影响分析

高功率微波主要通过后门耦合对地雷造成损伤,而引入外接线缆会影响耦合到地雷内部感应电流测试数据的准确性。本文通过仿真分析得到了宽谱高功率微波(WB-HPM)作用在线缆上的感应电流与不同场强、入射角、线缆半径等之间的规律,并使用屏蔽盒对地雷上的外接线缆进行防护,比较分析了屏蔽前后线缆上的感应电流以及对地雷内部场强的影响,屏蔽后的感应电流峰值为1.8mA,屏蔽接地后地雷内部场强与未加屏蔽盒时相差仅8.6%。因此可采用接地完好的屏蔽盒对外接线缆进行防护,并为后续开展地雷辐照效应试验奠定了基础。     

基于核方法的探地雷达目标特征提取方法

把核方法引入探地雷达目标特征提取中,先对雷达特征数据进行基于核的非线性变换投影到高维空间;然后在高维空间应用传统的探地雷达目标特征提取方法（LDA方法和PCA方法）提取雷达数据特征。对PCA、LDA、基于核方法的PCA和基于核方法的LDA四种探地雷达目标特征提取方法进行对比研究,对实测数据处理的结果表明：无监督的学习方法不适合探地雷达目标特征提取,所提基于核方法的LDA探地雷达目标特征提取方法效果最好。并详细阐述了基于核方法的LDA探地雷达目标特征提取方法。