雷达高度表回波模拟及扩展目标算法

雷达高度表回波信号具有时域和多普勒域二维展宽特性,将该特性作为目标检测器的先验信息是提高弹载雷达高度表检测性能的重要方法之一。将目标回波看作是若干个散射点回波信号的矢量合成,并考虑载体高速运动对各个散射点回波信号的多普勒调制,提高了目标回波仿真的可信度。仿真模拟了不同地形地貌、不同高度条件下的回波信号,分析了目标回波在时域和多普勒域的展宽及起伏特性。通过在时频域对目标散射点二维分布的估计,设计了一种适用于弹载雷达高度表的改进BS-GLRT检测算法。仿真表明,该检测算法的性能优于现有的检测算法。     

一种基于RSPWVD-Hough 变换的无源雷达多普勒展宽补偿方法

无源雷达信号处理中常通过长时间相干积累获取增益以检测微弱目标。但目标高速运动会引起距离徙动及多普勒展宽。现有研究方法可通过keystone 变换校正径向速度引起的距离徙动,然而目标的切向运动引起的多普勒展宽现象仍会引起能量损失,需对其进行补偿。该文通过推导回波信号模型,分析了目标切向运动引起多普勒展宽的原理,并提出一种基于RSPWVD-Hough 变换的多普勒展宽补偿方法,针对多目标场景下的处理性能进行了分析。仿真实验及结果分析表明该方法能够针对多目标场景进行多普勒展宽补偿,并得到较好的效果,且适用于微弱目标,因而能够提高系统对微弱目标的探测能力。      

Radon-Wigner变换法加速目标多普勒回波提取

目标加速运动会使雷达回波多普勒频谱展宽,导致傅里叶频谱分析方法信噪比下降、分辨率降低。为此给出了基于Radon-Wigner变换(RWT)的加速目标脉冲多普勒回波提取方法。论述了加速机动目标的脉冲多普勒雷达回波模型和傅里叶变换频谱分析方法,给出了基于RWT的雷达多普勒二次相位信号提取方法。对傅里叶变换和RWT方法进行了仿真比较,表明RWT具有较强的输出信噪比和速度加速度分辨能力。     

高频地波舰载超视距雷达的海杂波对消

高频地波超视距雷达在舰载条件下探测舰船目标面临着诸多挑战.其中之一是雷达平台运动导致的一阶Bragg谱线的展宽将淹没多普勒频率落入此展宽区的目标.本文首先利用合成孔径原理分析了展宽谱的性能.在此基础上,论证了通过空间滤波对消海杂波而留存目标回波的实际可行性.最后给出的实验结果进一步证明了本文所提方法的有效性.     

飞机尾流的频域CFAR检测性能分析

飞机尾流探测是一个崭新的研究方向,飞机尾流回波经过傅里叶变换后,其多普勒谱是展宽的.对微弱的尾流目标回波,对展宽的多普勒单元进行分布目标的恒虚警(CFAR)处理有利于充分利用频谱能量,提高检测概率.文中利用矩母函数的定义得到了Г分布杂波背景下分布目标检测器的虚警概率和检测概率的解析表达式,并提出了检测单元个数选择的依据.针对不同的杂波功率,算法可以自适应地选择合适的检测单元个数.文中的分析可以用于频域检测器设计,并对检测性能进行分析.     

基于Hough变换的伪码调相信号检测算法

由于伪码调相信号目标多普勒频率的连续展宽特性,在进行弹道测量时,回波目标在时频图中以“直线”形式出现,传统的基于点检测的恒虚警检测算法会产生大量的虚警。鉴于此,根据伪码调相信号目标多普勒频谱特性,提出了一种基于Hough变换直线检测的目标检测方法。该方法在传统的Hough变换基础上进行了优化,根据回波目标的“直线”特性实现目标检测。将两种算法同时对实测数据进行处理,对比结果表明,基于Hough变换的目标检测算法能够准确地分辨目标并提取目标信息。     

高频地波舰载OTH双基地雷达目标回波特性分析

在高频地波舰载OTH双基地雷达中,雷达平台的运动必然增加整个系统的复杂性。该文分析了移动双基地系统的动态几何关系,以及动态几何关系的变化对LFMICW信号的目标回波产生的影响。重点对目标回波的中频相位与雷达平台运动特性之间的关系进行了详细分析,简要地讨论了在这种复杂动态系统中目标距离和速度信息的提取方法。最后通过仿真验证了近距离目标的多普勒谱线的展宽。     

双基地多载频FMCW雷达目标加速度和速度估计方法

双基地多载频FMCW雷达采用稀布阵发射多载频FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)信号,阵列接收目标回波。受速度和加速度的调制,机动目标回波多普勒频谱展宽,导致雷达检测性能下降。该文分析了双基地多载频FMCW雷达的信号模型,提出将多项相位变换和相位差法结合来实现目标加速度和速度高精度估计的方法。分析了该方法在不同数据分段情况下的性能。仿真结果表明,该方法能够以较小的运算量对目标加速度和速度进行高精度估计。     

地球自转对天基雷达杂波特性影响分析

与机载平台雷达探测时的空时二维耦合杂波特性不同,天基平台雷达探测时地球自转对杂波的多普勒谱调制影响,导致杂波频谱进一步展宽,杂波抑制变得更加复杂。文中主要研究地球自转对PD体制天基平台雷达杂波回波特性的影响,并进行了仿真,首次得到PD体制下天基平台杂波回波的距离多普勒谱图,为天基雷达杂波抑制和目标检测提供理论基础和依据。     

基于目标展宽特征的欺骗干扰识别方法

常见的欺骗干扰识别方法大都利用目标的信号级特征进行识别.提出一种基于回波信息的欺骗干扰识别方法,分析真假目标回波的距离展宽、方位展宽的差异,通过回波的量测信息分布差异对欺骗干式进行识别.仿真实验表明,该方法能够有效识别欺骗干扰.     

平面地标导引下的红外建筑物目标间接识别技术研究

在某些情况下,如目标处于远距离、目标 局部对比度低、目标被遮挡、目标区模式频繁出现等,采用 直接识别方法难以正确识别目标。为此,提出了一种基 于平面地标间接定位的典型地面建筑物目标识别方法。在地面准 备阶段进行地标选取以及参考图制备。在飞行阶段,用匹配算法 对地标进行自动捕获、识别和定位,然后利用地标与目标的空间约束关系,间接 定位包含目标的局部感兴趣区。当局部感兴趣区的对比度显著 时,启动最后阶段的基于形态学处理框架的直接识别操作。通 过仿真实验测试分析了该算法的适应性。     

目标一维距离像特征提取和识别方法之研究

目标一维距离像揭示了目标径向结构的分布特性,但它敏感于目标姿态的变化,故直接将一维距离像用于目标识别很难取得好的效果.本文把一维距离像作为随姿态变化的序列,提出了强散射中心维数、目标特征尺寸、散射中心分布熵三个概念,并把这三个特征作为RBF神经网络的输入进行目标识别实验,取得了较好的识别效果.     

基于模糊聚类的测量图像目标识别方法

针对红外测量图像目标边缘灰度变化平缓,梯度小,造成目标边缘难以确认的问题.提出了一种新的测量图像目标识别方法,首先利用模板匹配方法进行目标区域粗定位,并利用最大类间法求出此区域的大致像素数.然后,利用遗传算法确定分类数,依据此分类数采用聚类法对图像进行分类,反复进行,直到已求出的目标区域像素数与某一类像素数最接近,此类即为目标图像的准确区域.试验证明:此方法对多帧目标进行识别时,目标轮廓位置稳定,具有较高的定位精度.     

雷达目标检测概率简化算法及应用分析

介绍了典型雷达目标的RCS起伏模型,阐述了由雷达目标起伏造成的信噪比损失,分析了雷达发现概率、虚警概率和信噪比之间的关系,绘制了仿真曲线。对非起伏目标和起伏目标之间在相同检测概率下的所需信噪比的不同,给出了一种等效算法,并针对非起伏目标的检测概率复杂度大的问题,给出了一种简化模型,并对简化后的误差进行了分析,最后对模型在雷达检飞试验中的应用进行了简要分析。     

距离扩展目标极化检测的比较研究

针对非起伏目标和瑞利起伏目标的单脉冲检测问题,建立了距离扩展目标的极化检测模型,导出了相应的极化检测器及其检测性能的解析表达式。在此基础上研究了雷达带宽、目标回波极化和目标径向尺度估计误差对检测性能的影响,并将本文的检测算法与二进制积累极化检测算法进行了比较研究。主要结论有:在特定的信噪比条件下,存在最佳带宽使得瑞利目标检测概率最大;窄带条件下确定极化和随机极化目标的检测性能差异较为显著,大带宽条件下二者检测性能相差约13dB;相对于过高估计目标径向尺度的情况,瑞利目标检测性能对目标径向尺度的过低估计更为敏感;二进制积累检测性能一般不及径向积累检测,但其性能差异较小。      

编队目标的仅方位跟踪

编队目标跟踪是多目标跟踪领域中的一个特殊问题.一般认为,在巡航状态下编队中的所有目标以同样的速度和航向匀速运动.这一事实可以用来帮助目标跟踪器改善跟踪效果.给出了在仅方位测量条件下编队目标跟踪的3种模型:分开模型、耦合模型和协作模型.分开模型实质上是多个单目标的同时跟踪,与单目标跟踪没有区别;耦合模型是将多个目标的待估状态耦合成一个综合的目标状态,各目标的测量信息也是合在一起使用;协作模型则是利用跟踪效果好的目标的速度和航向解算结果来帮助跟踪效果差的目标.对这3种方法进行的理论和仿真比较分析的结果表明,协作模型更有优势.     

一种用于毫米波雷达目标的成象与识别算法

针对宽带高距离分辨率全极化雷达工作的体制背景,分析和研究了在该体制下,雷达目标散射信号模型、高分辨率谱估计成象算法以及在此基础上相应雷达二维图象的特征提取与目标识别,构造了一种由雷达成象、特征提取以及目标识别组成的先进自动雷达目标图象识别系统,最后,归纳了雷达目标散射特性与识别的关系。     

基于时间-调频率分布的多目标ISAR成像

由于不同目标相对雷达的平动不同,单目标运动补偿方法不能同时完成各个目标的平动补偿,因而无法获得清晰的多目标ISAR像。文中提出了一种对同一雷达波束内距离不能分辨的多个运动目标进行ISAR成像的方法,根据不同目标的平动多普勒近似线性变化且变化历程不同的特点,采用CLEAN技术,基于回波信号的时间-调频率分布得到各个目标对应的调频率,分离不同目标的信号分量,从而将对多目标成像转变成了对多个单目标成像,利用单目标运动补偿和成像方法获得各个目标的ISAR像。仿真结果验证了该方法的有效性。     

Consolidation of Subtasks for Target Task in Pipelined NLP Model

Most natural language processing tasks depend on the outputs of some other tasks. Thus, they involve other tasks as subtasks. The main problem of this type of pipelined model is that the optimality of the subtasks that are trained with their own data is not guaranteed in the final target task, since the subtasks are not optimized with respect to the target task. As a solution to this problem, this paper proposes a consolidation of subtasks for a target task (CST²). In CST², all parameters of a target task and its subtasks are optimized to fulfill the objective of the target task. CST² finds such optimized parameters through a backpropagation algorithm. In experiments in which text chunking is a target task and part‐of‐speech tagging is its subtask, CST² outperforms a traditional pipelined text chunker. The experimental results prove the effectiveness of optimizing subtasks with respect to the target task.     

基于不完全信息动态博弈的动态目标防御最优策略选取研究

针对动态目标防御的最优策略选取问题,分析了动态目标防御环境下的攻防对抗特点,提出了动态目标防御策略的收益量化方法,基于不完全信息动态博弈构建了面向动态目标防御的单阶段和多阶段博弈模型,给出了精炼贝叶斯均衡求解算法和先验信念修正方法,获得了不同安全态势下的最优动态目标防御策略.最后,通过实例说明和验证了上述模型和方法的可行性和有效性,总结了利用动态目标防御策略进行网络防御的一般性规律.