窄带雷达高速多目标检测研究

高速运动目标速度快,会产生严重的距离走动,而且由于雷达的脉冲重复频率较低往往导致欠采样．因此传统的Keystone变换失效,这些都对目标能量的有效积累不利;同时由于各个目标的距离走动率不同,也不利于多目标的检测．针对以上问题提出一种基于Clean技术的窄带雷达高速多目标检测方法．首先,对距离压缩后的信号进行Keystone变换并补偿最强目标的距离走动函数,然后搜索并补偿二次相位项,接着运用方位快速傅里叶变换进行检测,最后将最强目标滤除并检测下一个可能的目标．仿真和实测数据这种所提方法运算简单且有效．     

雷达目标双谱特征分析与分类方法研究

利用复信号双谱估计技术分析了常规相参雷达实测飞机目标回波信号,研究指出目标回波是典型的非高斯信号,且其双谱分布区域信息较好地反映了目标的部分散射调制特性,可作为目标分类特征．在此基础上,提出一种目标双谱特征抽取和模板构造方法．利用双谱经阈值化处理后的二值特征图,分别定义了“核”和“域”来表征目标双谱分布区域的共性和范围,并用其构造目标模板．实测数据实验结果表明了该方法在分类效果和特征降维方面的有效性．     

基于分维特征的舰船目标的检测

在分析少引目标雷达回波与海杂波分维特性的基础上,提出了一种基于海面散射分维特性的检测方法,该方法以分数布朗运动作为数学模型,提取出海杂波与目标回波在分形模型拟合误差和分维尺度变化量这两方面的特征,并利用产的固有差异进行检测,实验表明,该方法具有较高的可靠性和准确性。     

基于HOS的雷达目标分类新算法

提出一种基于高阶谱（HOS）的雷达目标分类方法,将双谱概念从频域推广到时域和距离域,并给出了将双谱和双相干函数的“均值”及“重心”作为特征量的特征提取新算法,在目标散射信号中含有加性噪声和指数噪声的情况下,进行了模拟,同时对BSB(Brain State in Box)模型的人工神经网络进行了学习训练和分类仿真,结果证明本方法具有很好的性能和一定的实用价值。     

基于AOK时频分析的窄带雷达目标架次分辨方法

针对非平稳运动编队目标的分辨问题,基于ISAR技术和非平稳分析时频分析理论,研究了一种基于自适应最优核（AOK）的窄带雷达目标架次分辨方法,给出了窄带雷达目标架次分辨处理过程和算法步骤.不同于传统方法,该方法主要利用目标相对于雷达的转动引起的多普勒差异来分辨目标,并考虑了交叉干扰的抑制性、信号能量的聚集性,可获得更优的分辨效果.基于实测数据的对比实验结果证明了该方法的有效性.     

基于雷达任务驱动的信号模拟研究

针对传统雷达信号模拟器输出信号难以体现多功能雷达信号变化规律的问题,提出了一种基于雷达任务驱动的信号模拟方法.首先给出了模拟器结构组成,然后详细介绍了跟踪管理算法的原理与实现,最后对数据率参数进行了分析.该方法不仅可以产生多种样式的雷达信号,而且重点考虑了不同样式信号的变化规律.模拟结果符合多功能雷达的发射信号特征,可为多功能雷达信号的模拟研究提供参考.     

基于改进MUSIC算法的OTHR舰船目标检测

针对天波超视距雷达(OTHR)在短相干积累时间条件下的舰船目标检测问题,提出了一种改进的高分辨谱估计方法.相对于传统方法,该方法具有更高的分辨力,能在低信噪比或目标多普勒频率靠近一阶海杂波Brgg峰的情况下有效地估计多普勒谱.理论分析与计算机仿真结果验证了该方法的有效性.     

天波超视距雷达舰船目标检测特点及难点分析

为研究天波超视距雷达(OTHR)舰船目标检测问题,系统分析了目标特性、高频海杂波特性、电离层特性和干扰噪声特性,在此基础上讨论了OTHR舰船目标检测的特点和难点,并结合计算机仿真给出了相应的结论.本文工作为后续研究OTHR舰船目标检测方法提供了理论基础.     

基于目标形状卷积神经网络在舰船分类中的应用

针对传统卷积神经网络采用通用卷积核提取目标特征造成更高的时间和空间开销的问题,提出一种适应目标几何形状的卷积核结构以替代通用卷积核,可使单个卷积核充分提取目标特征,简化目标提取过程,减少冗余计算。实验以网上收集的舰船可见光图像数据集为研究对象,实验结果表明:本方法在舰船目标识别任务中达到了99.7%的分类准确率,与目前通用的分类模型进行对比要高出约1%,训练速度是通用模型中收敛速度最快的模型的3倍。     

雷达目标双谱持征分析与分类方法研究

利用复信号双谱估计技术分析了常规相参雷达实测飞机目标回波信号,研究指出目标回波是典型的非高斯信号,且其双谱分布区域信息较好地反映了目标的部分散射调是特性,可作为目标分类特征,在此基础上,提出一种目标双谱特征抽取和模板构造方法。利用双谱经阈值化处理后的二值特征图,分别定义了“核”和“域”来表征目标双谱分布区域的共性和范围,并用其构造目标模板,实测数据实验结果表明了该方法在分类效果和特征降维方面的有效     

Parameter estimation method for the cone-shaped target under narrow-band radar observation

The parameter estimation for the space cone-shaped target based on precession is very important for target discrimination. This paper proposes a novel parameter estimation method via the scattering centers' micro-Doppler frequency contained in the narrowband echo. After the establishment of the target's precession model, the theoretical variation of top and bottom scattering centers' micro-Doppler frequency are derived, and then the micro-Doppler frequency of the bottom scattering center is expanded, and the relationship between the expansion coefficients and the target's size and precession parameter is analyzed. Finally, a linear system of equations is established to solve the expansion coefficients with the top and bottom scattering centers' micro-Doppler frequencies, and then the target's size and precession parameters are calculated based on the coefficients. Experiments based on electromagnetic computation data indicate that the proposed method is valid and accurate.     

毫米波单脉冲雷达目标二维结构成像方法

基于步进频率距离高分辨技术和单脉冲偏轴测角技术,研究了一种在杂波背景下雷达目标高分辨二维结构成像的方法,并给出了地面坦克目标的成像实例．该方法具有算法简便、实时性强、杂波抑制能力强等特点,为毫米波雷达在强杂波背景中识别目标提供了一条有效途径．     

近海船长分布建模与雷达舰船分类能力评估

雷达高分辨距离像径向尺寸估计和航向角估计是舰船分类的主要技术手段,其分类性能与雷达分辨率、径向尺寸估计精度以及不同海域的舰船长度先验分布密切相关.通过中国船讯网采集了我国近海四大海域约30 000艘舰船的船舶自动识别系统信息,并提取了舰船长度数据.通过对舰船长度的分布拟合,发现韦布尔分布能够很好地拟合各海域的船长分布,...     

一种新的宽带目标识别雷达杂波抑制方法

宽带雷达相邻回波间会出现越距离单元走动现象,传统杂波抑制方法不适用．针对这一情况,提出一种在频率域-多普勒域宽带雷达杂波抑制方法．在目标速度未知时,采用改进的Hough变换将目标信息提取出来,等同于完成对杂波的抑制过程; 如果有目标速度的先验信息,则可以先进行运动补偿,然后提取目标信息,上述两种提取目标信息的途径避免了虑除杂波过程中对目标信号能量的损失．计算机仿真结果表明,该方法在输入信杂比为-10dB(速度未知)或-15dB(速度已知)的情况下仍可保持较高的识别性能,并且在输入信噪比为-5dB时,算法依然保持稳定的性能,对噪声有较好的稳健性．     

ISAR舰船目标成像时间段选取

定义了图像对比度准则,并提出一种基于该准则的成像时刻和成像积累时间选取的快速算法.针对ISAR舰船目标成像特点,提出一种简化算法确定舰船目标的最优俯视图或侧视图的成像时刻.从该时刻开始积累回波,通过使图像对比度最大来获得最佳成像积累时间.实测数据处理的结果验证了本文算法的有效性和实用性.     

一种用于不平衡数据的分类算法

为提高不平衡数据集中少数类的分类性能,本研究提出一种改进的AdaBoost算法(UnAdaBoost算法)来解决数据不平衡问题。该方法首先改进基分类器,使其在损失一定程度的多数类分类性能的情况下提高少数类的分类性能,而多数类分类性能的损失可通过后面的多个分类器集成弥补回来,这样既提高了少数类的分类性能又不会损失多数类的分类精度。本研究把改进的朴素贝叶斯方法作为基分类器,用改进投票权值的AdaBoost算法对基分类器进行融合。实验结果表明,与传统的Adaboost算法相比,该方法可以有效地提高不平衡数据的分类性能。     

复杂探测背景下的LFMCW雷达动目标二维检测方法

为了提高线性调频连续波雷达在复杂探测背景下的动目标检测能力,分析了线性调频连续波雷达回波信号的一维和二维频谱特点,提出了一种基于二维信号变换的动目标检测处理方法.该方法对雷达回波信号进行距离-速度二维变换,将变换结果作为二维恒虚警检测器的输入参考单元来检测淹没在一维距离谱中的运动目标,降低了复杂探测背景对动目标检测的影响,并在目标检测后利用二维变换信息提取了目标距离、速度和方位角度,测量了目标运动轨迹.     

船体零部件补偿量的计算方法研究

船体建造精度控制是当代造船生产的关键技术之一,也是现代化造船科学管理的重要组成部分,其目的是最大限度地减少建造过程中的现场重复和修正作业量,缩短建造周期,降低造船成本.从船体建造精度控制的技术层面上看,如何能合理准确地给出船体零部件的补偿量,是船体建造精度控制方法需要研究的重要课题之一.船体零部件加工尺寸补偿就是在各零部件的基本尺寸上增加一个确定的量,以代替其工艺余量.文中开发了船体零部件加工测量数据库,应用统计质量控制理论建立了船体零部件加工补偿量数据统计的计算方法,应用尺寸链理论研究了船体零部件公差补偿量的计算方法.     

A new autofocus method for inverse synthetic aperture radar

Motion compensation is a key and difficult step in inverse synthetic aperture radar (ISAR). The calibration of initial phase errors, which is well known as autofocus, requires very high precision, so it determines the quality of the reconstructed image to a great extent. A new autofocus method called the local dominant scatterer synthesis (LDSS) is presented. It has the capability to sufficiently reduce the erros induced by clutter and noise, and the advantage of having wide applications. Experiments of real measured data have shown its effectiveness.