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分析了单部雷达对非起伏目标和起伏目标(Swerling Ⅰ~V)的检测概率与检测因子的关系,对多部雷达的检测概率进行融合,研究并比较了组网雷达与单部雷达的检测概率及检测范围.对基于单脉冲雷达和多脉冲积累雷达的检测概率仿真分析表明,在一定的虚警概率下,组网雷达提高了对目标的检测概率,相同的发现概率下的组网探测距离大于单部雷达探测距离. 相似文献
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雷达故障检测专家系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
新体制雷达系统的复杂性增加了雷达故障检测的难度。为保证雷达工作的可靠性和维修性能,首先根据雷达设备故障检测的特点,运用人工智能理论,提出了基于神经网络和专家系统相结合的检测技术,并把这种技术应用到雷达的故障检测中。概述了系统的基本结构,介绍了系统的功能、知识的获取和存储、推理机制、解释机制等,并给出了具体的检测实例,阐述了雷达故障检测专家系统组成和基于神经网络专家系统雷达发射系统故障检测。结果证明,利用神经网络技术建立的故障检测专家系统可提高雷达故障检测的正确性和效率。 相似文献
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该文以雷达导引头低空检测海面目标为背景,综合分析了多径环境和海杂波环境对雷达导引头目标检测的影响。通过对目标回波、多径散射的镜反射、漫反射以及海杂波进行建模,结合具体场景,仿真分析了镜反射、漫反射以及海杂波对雷达导引头接收信号的影响,进而分析了多径散射和海杂波对雷达导引头检测不同大小目标时检测性能的影响效果。仿真结果表明:雷达导引头检测RCS低于1 m2的小目标时,海杂波是影响雷达导引头检测性能的主要因素;雷达导引头检测RCS大于10 m2的目标时,多径效应是影响雷达导引头检测性能的主要因素;雷达导引头检测RCS大于104 m2的目标时,雷达导引头的检测性能不受海杂波和多径效应影响。 相似文献
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海面目标检测是雷达信号处理中的重要内容,在军事、民用领域内都有重要应用价值。在海面目标雷达信号处理中,海杂波的存在对检测算法的性能有很大影响,传统的雷达信号处理方法多基于统计理论,对于复杂环境条件和多样的目标特性检测性能下降明显。近年来深度学习技术发展迅速,为可靠的海面目标的检测方法提供了技术支持。本文对近年来目标检测算法、深度学习方法的发展进行总结,从雷达信号数据结构和维度出发,采用深度学习理论,分别提出了基于二维图像、三维视频雷达信号、多维雷达信号多通道融合的智能处理框架,并以导航雷达图像海上目标智能检测为例,提出一种Precise ROI?Faster R?CNN雷达图像检测算法,通过构建的导航雷达数据集训练和测试,相比经典恒虚警检测和Faster R?CNN检测方法有更高的检测精确度和更好的泛化能力,从而为对海雷达智能导航和目标检测提供了有效的技术途径。 相似文献
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以低空雷达导引头目标检测为背景,综合分析了杂波与热噪声对雷达导引头目标检测性能的影响效果.假定雷达导引头检测阶段依次采用匹配滤波、平方律检波、非相参积累、单元平均恒虚警率检测以及双门限检测,理论推导得到了K分布杂波与瑞利分布热噪声环境下雷达导引头虚警概率和检测概率数学表达式.在此基础上,仿真给出了多种场景下的雷达导引头检测性能,分析了杂波与热噪声对雷达检测性能的综合影响效果.分析结果表明:杂波形状参数越小、杂噪比越大,雷达导引头检测概率越低;雷达导引头检测概率下降速度随着杂波形状参数和杂噪比的减小逐渐加快;检测概率一定时,雷达导引头检测不同起伏类型目标所需的信杂噪比差异受混合背景起伏度的影响较小. 相似文献
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防空警戒雷达以一种频率对空中目标的检测概率计算 总被引:1,自引:0,他引:1
防空警戒雷达检测概率是防空警戒雷达效能评估的重要指标之一.本文通过对雷达检测概率特性的分析,给出了无干扰情况下防空警戒雷达对空中运动目标检测概率的计算方法和数学模型,然后进一步探讨了自卫干扰和远距离支援干扰情况下防空警戒雷达对空中运动目标检测概率的数学模型,为定量评估防空警戒雷达干扰效果提供了一种新的方法. 相似文献
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在复杂电磁干扰环境下,对多部雷达的检测概率进行融合,建立了组网雷达的检测概率模型.比较了在有无复杂电磁干扰环境下的组网雷达与单部雷达的检测概率及检测范围.仿真分析表明,组网雷达的检测概率优于单部雷达,在受复杂电磁干扰的条件下,其检测概率呈方向性下降.对于组网雷达,只有对网内所有雷达实施大功率干扰,才能有效降低组网雷达的探测空域. 相似文献
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雷达与雷达网的目标检测威力模型 总被引:1,自引:1,他引:0
针对飞行器面临雷达网的威胁描述问题,研究了雷达目标检测威力模型。基于雷达方程、雷达系统参数和检测概率建立了雷达目标检测模型。该模型不仅可以用于描述单部雷达的目标检测威力,还可以推广到雷达网中,用于规划飞行器突破雷达网的航迹、突防成功概率和飞行器突防雷达网临界雷达散射截面积计算。 相似文献
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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。 相似文献
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MIMO雷达是一种新体制雷达.相比传统雷达,MIMO雷达在探测能力上有很大提高.以雷达截面积的统计模型服从X2分布为基础,理论分析了慢起伏目标情况下,MIMO雷达的检测性能.并考虑了X2分布的两个特例,Swerling Ⅰ和Swerling Ⅲ目标模型下,MIMO雷达与传统相控阵雷达的检测性能比较.理论分析和数字试验得出,在高信噪比情况下,MIMO雷达的检测性能有很大改善. 相似文献
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