一种改进的渐进直推式支持向量机分类学习算法

基于支持向量机的直推式学习是统计学习理论中一个较新的研究领域。较之传统的归纳式学习方法而言,直推式学习往往更具有普遍性和实际意义。针对渐进直推式支持向量机学习算法存在的缺陷,提出了一种改进算法。该算法利用区域标注法取代前者的成对标注法,在继承了其渐进赋值和动态调整的规则的同时,提高了算法的速度;根据每个无标签样本的标注可信度自适应地对其赋予不同的影响因子,从而控制训练误差的传递和积累,提高了算法的性能。雷达实测数据实验结果表明该算法是有效的。     

一种基于时频分解的ISAR图像理解与处理方法

逆合成孔径雷达(ISAR)图像的自动理解是应用其进行自动目标识别(ATR)的基础.文中提出一种基于改进的自适应高斯表示(AGR)的ISAR图像理解与处理方法.该方法对目标ISAR图像中点散射与非点散射效应并存的现象给以有效的参数化的描述,进而消除非点散射在图像中造成的模糊展布,并提取到可用于目标识别的成像目标散射中心特征.基于飞机目标实测数据的实验验证了该方法的有效性.     

光学区雷达目标空间极化结构特性描述及识别研究

本文在全极化、高距离分辨力雷达体制背景下，利用零极化描述了光学区复杂目标空间极化结构的类属特性和稳定程度。在此基础上对四类飞机目标进行了识别实验研究，获得了良好的目标分类识别效果。     

RLS自适应噪声消除器设计研究

噪声消除在信号处理中占有重要地位。该文详细讲述了一种修正的RLS自适应噪声消除器设计及仿真,并将修正前后噪声消除器的性能进行了比较。理论推导和实验结果表明,该设计方案显著地改进了RIS自适应噪声消除器的性能。     

基于模糊方法的频率分集制雷达可靠性数学模型优化

本文采用模糊方法优经了频率分集制雷达的可靠性数学模型，引入适当隶属度拓展系统状态变量取值，充分考虑了部分冗余单元失效对系统性能退化的影响，给出了具体的计算公式及改善因子，并结合实例子分析结果表明了本文所提出的方法是有效可行的。     

Kalman自适应噪声消除器设计研究

详细论述了Kalman自适应噪声消除器设计方法，并提出了一种有效的修正模式。理论推导和实验结果表明，本设计方案显著地改进了自适应噪声消除器的性能。     

一种应用模糊聚类分析的目标识别效果评估方法

针对识别效果评估,选取了评估指标及测度方法,将模糊聚类分析引入识别效果评估,建立了一种开放的评估模型,该模型可以给出客观的、定量化的评估结果。最后,结合实测数据完成了仿真。     

Non-fluctuating target detection in low-grazing angle with MIMO radar

The non-fluctuating target detection in low-grazing angle using multiple-input multiple-output(MIMO) radar systems was studied, where the multipath effects are very abundant. The performance of detection can be improved via utilizing the multipath echoes. First, the reflection coefficient considering the curved earth effect is derived. Then, the general signal model for MIMO radar is introduced for non-fluctuating target in low-grazing angle. Using the generalized likelihood ratio test(GLRT) criterion, the detector of non-fluctuating target with multipath was analyzed. The simulation results demonstrate that the MIMO radar outperforms the conventional radar in non-fluctuating target detection and show that the performance can be enhanced markedly when the multipath effects are considered.     

基于四阶混合累积量的衰减指数模型估计

定义了衰减指数模型的四阶混合累积量，给出了单样本有限长数据条件下的样本估计，提出了高斯色噪声条件下估计模型参数的两种有效方法。仿真实验结果表明：四阶混合累积量能明显提高KTProny、MP和ESPRIT方法在高斯色噪声条件下的估计性能，且后两种方法的估计性能优于第一种方法。     

一种新兴的雷达体制——MIMO雷达

MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)雷达作为一种新型雷达体制在21世纪初正式提出后,引起了国内外众多学者和研究机构的浓厚兴趣.本文从现有的研究成果出发,首先对MIMO雷达基本理论进行了概要性总结;而后从MIMO雷达系统结构、信号设计、目标检测、参数估计以及高分辨性能五方面探究其潜能本质,同时指出MIMO雷达走向实用化所面临的制约因素;最后在综合分析的基础上展望了MIMO雷达的发展趋势.