混沌时间序列预测方法

针对混沌时间序列预测问题,深入分析了基于径向基神经网络与基于记忆库两种预测方法,进而应用两种方法分别对Logistic序列、Kent序列进行预测,仿真结果表明:输入节点个数严重影响RBF神经网络预测性能,样本容量的增大与预测精度提高只是在一定范围内呈正比;选取系统的关联维数作为预测阶数时,基于记忆库预测方法的平均预测误差较小,且其预测误差随样本容量的增多而减小.     

宽带微波被动/红外复合制导数据管理策略研究

多传感器数据管理策略是多模复合制导数据融合的核心问题之一.实际战场环境中传感器数据状态复杂多变,为了充分利用各传感器资源使系统性能达到优化,需要根据不同的数据状态采取相应的管理策略来有效控制和管理这些传感器.提出了基于多传感器实时测量数据状态的数据管理策略问题并分析了其重要性和复杂性.在分析宽带微波被动/红外复合制导数据融合处理流程的基础上进行了数据管理策略的分解和设计.最后通过仿真实验验证了该策略的有效性.     

弹道中段目标多普勒成像算法研究

弹道中段目标成像技术是弹道导弹防御系统的核心技术。利用传统的宽带ISAR雷达对弹道中段目标成像无法利用统一的相位补偿函数进行相位补偿,导致成像结果的模糊。该文提出一种提取时频骨架线的信号处理算法,算法通过对提取的弹道中段目标窄带回波的时频多普勒骨架线进行幅度增强,提高目标多普勒成像分辨率,仿真数据和暗室测量数据试验表明,该算法能够实现基于窄带雷达回波多普勒信息的弹道中段目标二维成像。     

修正的PDA算法

在无目标量测条件下,PDA算法用状态预测方差近似替代状态估计方差参与更新,这一近似直接影响了滤波器的跟踪性能.针对以上问题,重新推导了跟踪门内没有源于目标的量测时的状态预测方差表达式,进而得出了正确的状态估计方差的更新公式,得到了修正的PDA(MPDA).仿真结果表明MPDA不仅在跟踪精度方面有所提高,且对其进行性能估计也更加准确.     

一种噪声环境下的雷达目标高分辨率距离像鲁棒识别方法

随着深度学习技术被应用于雷达目标识别领域,其自动提取目标特征的特性大大提高了识别的准确率和鲁棒性,但噪声环境下的鲁棒性有待进一步研究。该文提出了一种在噪声环境下基于卷积神经网络(CNN)的雷达高分辨率距离像(HRRP)数据识别方法,通过增强训练集和使用残差块、inception结构和降噪自编码层增强网络结构,实现了在较宽信噪比范围下的较高识别率,其中在信噪比为0 dB的瑞利噪声条件下,识别率达到96.14%,并分析了网络结构和噪声类型对结果的影响。      

一种GTD模型参数估计的新方法

本文将能够精确描述高频电磁散射的几何绕射(GTD)模型取代传统的多重信号分类(MUSIC)算法所采用的指数和模型,并对MUSIC算法做了相应改进.提出利用特征分析方法的信号与噪声子空间正交特性,使改进后的MUSIC算法既能够精确估计目标散射中心位置,又能估计散射中心类型,取得了较好的效果.本文针对各种空间平滑预处理方法对噪声子空间与信号正交特性的影响进行了仿真,指出空间平滑预处理方法会影响噪声子空间及信号子空间结构,进而影响散射中心类型的估计,所以应对散射中心类型的最终结果进行修正.     

微进动弹道导弹目标雷达特征提取

该文总结了弹道导弹目标雷达识别的研究现状,引入微进动和微RCS的概念,推导了进动锥体目标对雷达波的姿态角计算公式,分析了微RCS和姿态角的关系,使用进动锥体目标的微RCS序列估计目标进动参数和惯量比。以惯量比为特征,提出了识别弹头和诱饵的方法。最后给出了仿真结果。     

基于测地线流式核的雷达目标高分辨距离像鲁棒识别方法

非合作目标识别常常面临少量不完备的训练样本、训练样本与测试样本信噪比不一致等现象,本文为此提出了一种基于测地线流式核的雷达目标高分辨距离像鲁棒识别方法 .该方法沿格拉斯曼流形中测地线积分提取不变特征,且通过核函数映射可获得解析特征提取表达式.该方法还可作为预处理手段对数据降噪,进一步提高其他算法的识别准确率.实验结果表明,对于信噪比失配和少量不完备样本等问题,该方法都具有鲁棒目标识别能力,并且满足实时性要求.     

微动目标OFDM雷达回波调制机理分析

 微动目标对雷达回波产生调制,不同的信号形式调制效应也不同.正交频分复用(OFDM)雷达信号同时具有宽带距离分辨和窄带多普勒分辨能力,能更全面深入地揭示微动的调制效应.本文在建立微动散射点目标OFDM雷达回波模型的基础上,从高分辨距离像和微多普勒两个方面推导了微动对OFDM雷达回波的调制机理,并分析了调制效应与雷达参数、微动参数之间的关系,指出OFDM雷达信号结合了线性调频信号与脉冲多普勒雷达信号在微动分析方面的优势,为微动特征提取与目标识别提供了更有利的条件.仿真试验和暗室测量数据分析验证了结论的合理性.     

基于模糊综合评判的目标识别效果评估

针对目标识别效果评估,选取了评估指标及测度方法,使用模糊综合评判建立了一种开放的评估模型,该模型可以给出客观、定量化的评估结果,最后结合实测数据完成了仿真。