基于改进“当前”统计模型的非线性机动目标跟踪算法

＂当前＂统计模型算法对目标加速度极限值及机动频率的依赖性这一缺点,导致该算法在跟踪弱机动目标及高机动目标时,跟踪性能会明显恶化.本文在当前统计（CS）模型的基础上,通过加权一个以残差方差的迹为参数的活化函数,对加速度方差和机动频率进行自适应处理,实现了对＂当前＂统计模型的改进;同时,采用UKF（unscented Kalman filter）对非线性目标进行跟踪滤波,构造出基于改进＂当前＂统计模型的非线性机动目标跟踪算法,仿真结果表明,改进的＂当前＂统计模型不仅保留了＂当前＂统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度高的特点,而且对弱机动目标跟踪也具有更优越的性能,大大扩大了机动跟踪范围.     

基于模糊层次分析法的区域防空目标威胁等级研究

随科技的不断发展,防空目标威胁等级不断提升,对目标威胁等级进行评估,可有效应对空袭的目标,实现整体联动、科学防空.基于模糊层次分析法,构建了区域防空目标威胁等级评估模型,对目标威胁定量分析,为有效组织作战协同打下良好基础.     

基于分支定界法的相控阵雷达事件调度算法

为解决相控阵雷达事件调度问题中调度成功率、时间偏移率与算法时效性三者之间的矛盾，本文提出一种基于分支定界法的调度算法；该算法首先在现有调度结果上调取所有可执行事件，即获得若干"节点"，多步递推后由多"层"节点形成若干条备选"分支"，扩大解空间范围，提高算法性能；然后通过"删减"操作删减掉收益较低分支，将解空间控制在一适当范围内，减小搜索盲目性，降低算法计算量.仿真实验表明，与基于综合优先级算法的调度结果相比，利用本文算法调度时调度成功率提升了52%；与基于时间指针算法的调度结果相比，本身算法时间偏移率降低了61%；与基于遗传算法的调度结果相比，本文算法调度耗时仅为前者1~2%.     

基于深度学习的通信辐射源调制样式识别方法

针对自动调制分类中通信辐射源调制方式识别率低问题,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)和卷积神经网络(CNN)结合的方法.该方法首先对通信辐射源信号进行小波阈值降噪,去除混在信号中的高斯白噪声;然后经过短时傅里叶变换,将一维时域信号变换成二维时频域图像,利用临近插值法降维;将时频图输入卷积神经网络进行训练,通过对超参数的选取,得到优化的卷积神经网络;最后采用softmax函数给出识别结果.仿真结果表明,当信噪比(SNR)为0 dB时,利用本文识别方法的宏平均值达到0.874以上,其性能显著优于传统方法.     

大型相控阵雷达系统效能评估

大型相控阵雷达系统效能评估,先确定系统效能评估指标体系,再用G1法求解一级指标的权重,应用"云重心"理论对定性指标和定性、定量相结合的指标构造云模型,计算多维加权综合云的重心,最后通过云重心评价方法进行效能评估.其效能子模型涉及探测、情报处理、目标跟踪、目标编目、生存、环境适应、可靠性和维修性等方面,评估模型还包括大型相控阵雷达系统效能综合评估模型.     

基于弹丸定位精度分析的传感器布局优化方法

能否快速准确地对超声速弹丸在靶面上的弹着点进行定位,是影响智能报靶系统性能的核心因素。在通过建立弹丸入射模型获取弹丸入射点的过程中,传感器的布局形式对弹丸入射精度的求解至关重要。针对如何选取最佳的传感器布局方法,该文提出使用几何精度因子(GDOP)精度分析与优化算法相结合的弹丸入射精度分析方法,通过计算高精度下弹丸入射精度等号线的面积,在特定范围内寻找最佳的传感器布局形式。基于弹丸入射精度分析法进行多组理论可行性仿真实验,实际情况下进行有限入射范围仿真实验及拓展实验等,最后得出基于高精度弹丸入射定位中传感器布局的基本规律。通过多组实验验证可得,该文提出的弹丸定位精度分析法可有效地选取高精度的传感器布局方式,且最优的传感器布局均符合高精度传感器布局的基本规律。     

深度学习在雷达目标检测中的应用综述

雷达目标检测技术能够判断回波信号中目标存在与否,并提取目标位置信息。随着雷达图像质量的提升和人工智能技术的发展,利用雷达图像数据通过深度学习方法实现雷达目标检测功能成为一种新的思路。该文首先从雷达目标检测原理入手,对传统和现代两类检测方法进行了梳理,分析了各类检测方法的特点及适用性。然后针对现代雷达回波信号复杂性增大导致传统检测方法统计建模难的问题和机器学习方法特征提取难度大的问题,对深度学习目标检测方法进行了归纳,主要从深度学习算法、雷达回波图像数据类型和应用场景三个方面进行总结。最后分析了深度学习在雷达目标检测应用中面临的挑战,展望了未来的发展趋势。     

综合利用各类信息的红外/雷达数据关联

异类传感器数据关联是数据融合中的一个难点,综合利用角度和其他特征信息是改善异类传感器数据关联的一个重要途径.对于雷达在直角坐标系对目标进行跟踪、红外传感器在修正的球坐标系对目标进行跟踪情况,文章综合利用角度、角度变化率和ITG(Inverse-Time-to-Go)信息,构建了新的关联统计量,并进行了计算机仿真.结果表明,所给出的新关联统计量较之只利用角度或角度变化率的关联统计量有更好的关联性能.     

基于WGS-84坐标系的空地雷达最小二乘配准算法

空地雷达组网能实现二者的优势互补,特别是增强低空目标的探测跟踪能力,但其前提是实现运动的空基雷达和静止的地基雷达的配准。为贴近实际,在WGS-84(World Geodetic System)坐标系下建立空地雷达异步变数据率观测模型,采用内插外推的方法对空地观测进行时间配准,在此基础上导出适合工程应用的最小二乘配准算法进行空间配准。仿真结果表明了该算法的有效性和可实现性。