基于红外区截法的高炮射弹初速测量技术研究

针对高炮初速闭环校射中炮弹初速测量的需要,研究了利用红外区截法实现高炮射弹初速实时随动测量技术。在炮口后效区设置两个相邻的光电靶,利用炮弹出炮口飞行时对红外线信号的遮挡效应,检测炮弹经过两个光电靶的时刻,经过解算得到射弹的炮口初速。经外场实弹射击试验证明,该技术可在后效区内实现射弹初速测量。     

毫米波雷达直升机旋翼回波匹配滤波研究

针对低重频毫米波雷达直升机旋翼回波信号检测中旋翼回波信噪比低的问题,本文采用发射大时宽带宽的线性调频信号,接收匹配滤波处理以增加旋翼回波信号的信噪比,并推导了线性调频旋翼回波模型。由于旋翼旋转对雷达回波产生调幅效应,使其对线性调频匹配滤波器失配,造成信噪比的下降。本文利用匹配滤波的概念,用旋翼匹配滤波器组近似达到了旋翼匹配滤波的性能,提高后端旋翼回波检测的信噪比。     

毫米波雷达对直升机旋翼回波检测研究

 针对毫米波雷达直升机旋翼回波信号能量低以至检测困难的问题,本文根据旋翼回波数学模型分析了旋翼回波、地杂波和目标杂波的时域及频域特性,提出频域杂波滤除后时域检测的思路.针对直升机识别应用的现状,提出通过旋翼回波恒虚警检测保证直升机检测和识别结果信度的思想,研究了频域杂波滤除后杂波剩余和噪声的统计分布,引入滑窗检测将观测向量分为检测单元和杂波干扰参考单元以完成旋翼回波的恒虚警检测.仿真结果表明杂波滤除方法可以有效滤除地杂波和目标杂波,提高检测时的旋翼回波信杂噪比.本文设计的旋翼回波时域检测器可以在信杂噪比较低的情况下完成旋翼回波检测.     

色噪声环境下GTD模型的参数估计

本文将能够精确描述高频电磁散射的GTD信号模型引入MUSIC算法,并对MUSIC算法做了相应改进。提出利用特征分析方法中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。本文采用基于四阶累量的MUSIC算法,在一定程度上克服了高斯色噪声对MUSIC算法的影响,拓宽了GTD 模型参数求解的条件。     

运动图像序列中遮挡现象的频谱分析

本文在一维图像信号遮挡现象分析的基础上，通过对信号频率分量复杂程度的分析，指出当图像信号由较多复杂频率所构成的情况下（如自然图像序列），遮挡现象的频谱中失真项因为不同频率分量能量的叠加而不能用采区分遮挡运动速度和被遮挡运动速度。     

作战飞机对雷达的无源对抗及其仿真建模

无源干扰在高科技战争中发挥着重要作用。针对无源干扰物的运动特性及频率特性进行仿真建模 ,并将其用于我军防空兵的模拟训练有着重要意义。该文介绍了几种无源干扰方式 ,并对箔条干扰建模 ,用于一个基于分布交互仿真技术的模拟训练系统。     

基于稀疏表示的SAR地面目标分割技术

提出了一种引入先验约束的合成孔径雷达(SAR)图像的目标分割技术,以解决强杂波背景干扰下的目标分割困难问题。不同于基于统计理论的目标检测,文中利用目标图像切片在图像域的稀疏性,通过稀疏分解的方法构建目标特征窗函数实现目标的检测,并引入目标的形状先验对目标区域进行修正;然后,利用目标阴影的空间约束对基于统计检测的阴影区域进行修正,实现目标的分割;最后,基于实测数据验证了算法的有效性。     

高炮校射中弹目图像的滤波方法研究

运用基于数字图像处理技术进行高炮武器系统射击诸元校正工作中,针对弹丸与目标的图像在获取和传输过程中会受到来自电气系统和外界的干扰而产生一定的噪声信号,需要首先对图像进行预处理,滤除噪声信号这一问题,在综合分析目前典型地滤波方法的基础上,提出了采用自适应中值滤波算法进行弹目图像预处理,制定了具体的滤波算法工作流程,并通过滤波算法的仿真效果对比,证明了自适应中值滤波算法能够有效地滤除图像中的噪声,是一种快速有效的弹目图像预处理方法。     

直升机的雷达回波仿真研究

针对雷达在悬停直升机检测和直升机识别研究等的需要,研究了宽带调频雷达的直升机回波仿真方法.在旋翼单频回波模型基础上提出了旋翼宽带调频回波模型.根据现有雷达的实际情况,将机身回波等效为机身上若干散射中心散射回波的相干迭加.采用加性高斯白噪声模拟雷达环境噪声及接收机热噪声.直升机的雷达仿真回波可由旋翼回波、机身回波和高斯白噪声几部分相干合成得到.仿真的直升机雷达回波与理论分析较为相符.在外场数据较为缺乏的情况下,仿真结果可用于直升机雷达回波特性研究,进而在悬停直升机检测和直升机识别工程应用中发挥重要的作用.     

毫米波雷达高压线检测技术的研究进展

高压线是威胁飞行器低空安全飞行的主要障碍,高压线的准确检测和有效预警是毫米波低空防撞雷达最重要的功能需求之一。首先介绍了毫米波雷达高压线检测技术的研究现状,其次重点分析了高压线的电磁散射特性、检测算法和检测系统三个主要方面的研究进展,提出了毫米波防撞雷达应具备大空域扫描、高数据更新率、高分辨率、小目标检测和抗杂波干扰等特点,最后指出了高压线检测技术的未来发展趋势,即基于多传感器信息融合检测、自主学习的智能化检测和深度信息检测。