基于地面雷达目标一维距离像的距离段检测方法

探讨了一种基于地面雷达目标一维距离像的距离段检测方法，通过对地杂波和地面目标探测概率的分析，确定第一次对距离像检测的门限，再通过对已经过第一次检测的回波幅度序列位置信息的掌握进行二次检测来进行对地面目标的识别。     

激光雷达-维距离像的特征提取与目标识别算法研究

针对激光雷达一维距离像的目标识别,提出了利用最小二乘估计器和线性滑动更新器构造滤波器的算法.并根据目标本身形态的总体尺度范围特征,设定滤波窗口,很好地实现了对目标的识别过程.利用该算法,在信噪比为1.6:1时,目标识别的正确率达到86%.     

步进频率雷达目标距离像拼接技术研究

针对步进频率雷达目标一维距离像中产生像分裂现象的原因进行了研究。给出两种采用冗余处理解决像分裂的方法，分析了这两种方法的性能。并用计算机仿真结果验证了两种方法的有效性。     

弹道导弹中段目标群及识别技术研究

弹道导弹中段是导弹防御的关键阶段,随着各种突防技术的不断发展,弹道导弹中段目标特性也在不断变化。梳理了弹道导弹中段目标群的构成,根据弹道导弹在中段的目标特性和识别特征,从目标识别方法的角度,分析了中段目标识别的主要技术以及不足。最后,分析了弹道导弹识别技术的发展方向。     

基于多特征和多阶段的雷达距离像识别

讨论了用新的识别系统识别高分辨雷达距离像 ( HRRP)。它分为两个阶段 :( 1 )在 K- L变换对距离像进行特征压缩后 ,用聚类法进行识别或采用某个规则排除某些不可能的种类。 ( 2 )对于第一阶段不能识别的模式 ,用种类少时效果较好的最佳鉴别准则对模式进行特征提取 ,并用 BP网络组作为分类器进行识别。实验表明该方法比常规的单分类器的方法有更高的识别率。     

基于雷达高分辨距离像序列识别的研究综述

为了解雷达目标更多的详细信息,对基于高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)序列的目标 识别方法进行分析。对隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)、卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)等面向序 列识别的分类器进行阐述和讨论,分析不同分类器用于HRRP 目标识别的发展历程,指出不同识别方法的优缺点及 适用性条件。结果表明,该研究可为不同识别场景下应用合适的分类器提供一些思路。     

一维距离像识别的相关向量机法

针对雷达目标样本缺乏以及高输入模式维数的分类问题,提出利用一种稀疏概率模型--相关向量机(RVM)对雷达目标的一维距离像进行识别.与支持向量机(SVM)相比,其训练是在贝叶斯框架下进行的,不仅解更稀疏,而且无需调整模型参数.使用RVM与SVM识别同样的雷达目标一维距离像,结果表明:RVM模型更为简单,减少了运算量,但能获得更精确的分类结果.     

基于小波变换和神经网络的毫米波一维距离像识别

将小波和神经网络理论结合，并将小波神经网络用于毫米波频率步进雷达目标一维距离像识别，提出了基于小波分析的能量特征矢量法，分类识别效果有了很大的提高．     

基于微动特征的弹道导弹目标识别仿真分析

为解决弹道导弹防御系统中真假目标识别的问题,引入了微多普勒概念,分析了弹道目标微动的原理;建立了目标不同微动情况下的雷达回波和微多普勒模型,针对不同的微动给出了相应的微动参数提取方法。通过仿真得到的目标微动特征为弹道导弹真假目标识别提出了依据。     

近程高精度弹道导弹飞行性能

基于大量的飞行数值仿真对同发射条件下常规弹道导弹和制导滑翔增程弹两种导弹的弹道特征,飞行速度、轨迹倾角的变化规律及不同角度发射时制导滑翔增程弹的滑翔距离、脱靶量、可攻击区的大小进行了研究.经仿真计算可知该制导滑翔增程弹的攻击精度高于常规弹道导弹的攻击精度,最后得到其最优发射角度.     

液氮冷屏蔽罩对弹道导弹红外特性抑制的分析

为了获得液氮冷屏蔽罩对弹道导弹中段弹头红外辐射特性的抑制效果,研究了液氮冷屏蔽罩内的流动与换热机理,综合考虑各种影响弹头与冷屏蔽罩温度分布和红外辐射特征的因素,建立了用于中段弹头的冷屏蔽罩温度与红外辐射模型,得到了冷屏蔽罩外表面与内部流体的温度分布以及红外辐射亮度,分析了冷屏蔽罩的红外辐射抑制效果.计算结果表明,冷屏蔽罩可有效降低弹道导弹中段弹头的红外辐射特征.     

弹道导弹再入段大气参数修正

为了提高弹头落点精度,在分析大气参数偏差对弹头再入精度的影响和实际大气参数与标准大气参数差异的基础上,运用实测大气参数,拟合建立了再入大气参数的修正模型,并分析了模型的可靠性.通过弹道仿真计算表明,建立的修正模型有效地提高了弹头再入落点精度,该修正模型是切实可行的.     

反导仿真弹道计算方法

在分析发射坐标系下来袭导弹的发动机推力、重力和空气动力的基础上,建立了反导仿真过程所需的相关参考坐标系下弹道导弹各飞行段(主动段、被动段和再入段)较为精确的弹道计算模型,研究了导弹来袭仿真、预警探测仿真和来袭导弹弹道预报等过程之间的信息流传递.该研究成果已应用于仿真试验并得到了试验验证,结果表明该方法对反导仿真系统的构建具有重要的指导意义.     

靶道空间三点法标定与误差分析

为了避免现有激光准直标定系统在激光光斑对准过程中的困难,简化标定系统组成,提高标定效率和标定精度,增强标定系统的场地适应性。利用空间内任意不共线的三点分别在标定坐标系和靶道坐标系下的坐标构造过渡坐标系,得到标定坐标系到靶道坐标系的转换关系。研究标定坐标系下标定点的位置偏差以及靶道坐标系下对应点的测量误差对最终待测点测量误差自协方差的影响,通过雅克比矩阵得到相应的误差模型,导出坐标测量误差均值和方差的表达式。依据向量范数和矩阵范数之间的关系以及Cauchy-Schwarz不等式研究测量误差均值与方差的增益系数的理论上限。通过实弹击发实验,考察三点标定方法的实践效果。研究结果表明：最终测量误差均值向量的模长等于被测点在标定坐标系下均值向量的模长;确定标定坐标系到靶道坐标系转换关系的任意不共线三点之间距离及其包围的面积越大,则测量误差的自协方差增益系数越小;将过渡坐标系原点靠近预计弹道线有利于减小测量误差的自协方差增益系数;取决于测量方法及其误差形式,随着标定坐标系原点远离靶道坐标系原点,与靶道坐标系中三点坐标测量误差相关的被测点测量误差自协方差增益有所不同;基于三点标定方法,使用常见的通用仪器、设备就可以完成标定过程,且经过三点法标定的靶道测量数据质量较高。     

弹道目标跟踪的自适应多维分配相关算法

研究了弹道目标防御雷达的多目标跟踪数据关联方法,提出了一种弹道目标跟踪的自适应多雏分配相关算法.在对多传感器探测覆盖区域进行分区处理的基础上,进行多目标跟踪模式的判断,根据跟踪模式选取不同维数的多维分配相关算法进行相关处理,分析了多维分配算法存在的问题,给出了算法实现的伪代码.仿真实验结果表明,利用该算法能够很好地跟踪弹道目标.     

基于模糊综合评判的弹道中段目标识别技术

对弹道中段目标和诱饵红外辐射特性差异进行了分析,提取了目标的温度特征、谱特征、辐射强度特征、运动特征和能量特征,建立了模糊综合评判综合模型,提出了基于模糊综合评判弹道中段目标识别方法。     

遭毁伤导弹弹道特性仿真分析

针对结构毁伤引起导弹偏航问题,进行了遭毁伤导弹六自由度全弹道数字仿真分析.建立了导弹六自由度运动方程组,在Matlab/Simulink实时仿真平台下开发了导弹全弹道数字仿真系统,进行了遭毁伤导弹终点状态和飞行轨迹特性分析,研究结果对新型反导技术发展具有一定参考价值.