雷达信号处理机并行自动测试系统设计

为了测试和评价某型雷达信号处理机的功能与性能,提供了一种以PCI总线为基础,结合虚拟仪器、数据库和直接数字频率合成等技术的多机并行自动测试系统设计,实现了为雷达信号处理机提供雷达回波模拟、高稳定度ADC采集时钟和多通道多类型信号输入,重点完成对雷达信号处理机多类型通讯总线测试和关键性能实时检测与分析,结合典型产品定量给出测试结果并分析,验证了测试系统的有效性。     

有源压制干扰下的相控阵雷达多目标跟踪时间资源优化配置算法

针对有源压制干扰下的相控阵雷达（Phased array radar, PAR）多目标跟踪时间资源优化配置问题,提出了一种基于互信息（Mutual information, MI）的配置算法。采用MI准则作为目标跟踪性能量化指标,推导了包含时间变量的雷达回波与路径增益矩阵MI表达式,建立了时间资源优化配置模型,并采用改进的遗传算法实现了模型求解。仿真结果表明,该算法能在有源压制干扰条件下最大化有效跟踪目标数,并提高有效跟踪目标的整体跟踪性能。     

采用两步法实现马赛克块内多雷达的最佳选择

针对目前国内外空中交通自动化系统中雷达数据处理采用的马赛克处理方法所存在雷达航迹掉点问题，提出了两步法，首先在所关心的马赛克区域内排除作用距离不在该区域的雷达。其次，通过对雷达数据进行实时质量监控的方法，将各局部节点雷达数据所共有的关键参数作为系统的检测指标，分别计算所选样本空间中各局部节点这些指标检测系数，按照检测系数的大小给出各局部节点雷达自动排序结果，解决了目前马赛克块内雷达排序方法中存在不足。     

采用两步法实现马赛克块内多雷达的最佳选择

针对目前国内外空中交通自动化系统中雷达数据处理采用的马赛克处理方法所存在雷达航迹掉点问题,提出了两步法,首先在所关心的马赛克区域内排除作用距离不在该区域的雷达.其次,通过对雷达数据进行实时质量监控的方法,将各局部节点雷达数据所共有的关键参数作为系统的检测指标,分别计算所选样本空间中各局部节点这些指标检测系数,按照检测系数的大小给出各局部节点雷达自动排序结果,解决了目前马赛克块内雷达排序方法中存在不足.     

跟踪微分器在生物雷达中的应用

在探测废墟下存活的人体时,生物雷达很难找到理想的参考信号对采集的信号进行处理.对已有生物雷达信号处理方法性能分析,提出了基于微分跟踪器（TD）的信号处理方法.该方法不需要理想的信号作为参考信号,且收敛性能和鲁棒性好、稳态误差小.MATLAB仿真分析证明了该算法应用于生物雷达信号处理的有效性.     

某型数字射频存储器的设计研究

数字射频存储器（DRFM）采用高速采样和数字存储作为其技术基础,具有对射频和微波信号的存储和再现能力,可实现对雷达设备性能的无线检测.但DRFM系统设计中存在着高速高精度信号采集与回放、高速大容量数据实时存储等诸多设计难点.本文以实际工程项目为背景,论述了某型DRFM系统的技术要求、总体设计及系统的测试验证,并着重论述了在本项目中解决DRFM系统设计中诸多难题的方法.     

一种毫米波雷达和图像特征级融合的目标检测方法

论文为了降低复杂场景中基于单一传感器进行目标检测的局限性,提出了一种特征级的毫米波雷达和图像融合的目标检测方法（SPCRF-Net）。该方法将毫米波雷达原始数据预处理成固定大小的线段并映射到图像中,引入金字塔池化处理毫米波雷达数据;对图像采用VGG16作为主干网络进行特征提取,并在每一层中融合毫米波雷达特征和图像特征。在融合层次中引入SE注意力模块增强高级别特征感知能力,并构建了一种融合结构（PFPN）强化特征提取。实验表明该方法有效减少了目标的漏检情况,提升了模型目标检测的性能。     

基于欠采样技术的小型化雷达发射机测试仪

针对某型空管二次雷达发射机外场测试中,对测试设备小型化与低成本的要求,文中首先基于软件无线电技术与带通欠采样理论,提出了一种采用低速数字示波卡对特定脉宽调制信号的功率、频率与脉冲包络指标进行快速、低成本测量的方法;然后根据该方法,采用虚拟仪器的思路基于PXI平台构建了小型化的发射机测试仪原型系统;最终在实验室环境下通过对原型系统测量数据的采集和分析验证了方法和设计的有效性.     

合成孔径与实孔径雷达谱域成像算法对比分析

讨论了合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)和实孔径雷达(Real aperture radar,RAR)一维扫描方式下的谱域成像实现问题.文中从SAR和RAR扫描下的波数域波散关系入手,分析了这两种扫描方式下的谱域填充区域和成像分辨率,指出了二者的异同,导出了相应的成像算法.单目标和组合目标的雷达成像仿真实验验证了两种扫描方式下成像算法的有效性和理论分析结果.     

雷达视频回波信号实时采集、压缩转发装置

介绍了一种基于FPGA和DSP的六通道雷达视频回波实时信号采集、压缩转发装置,该装置单通道采样率为20MSPS,采样精度为12bit,采集后的数据经过DSP压缩处理后再转化为2Mbps的PCM码流,实时发送给遥测发射机进行遥测下传和实时检测;并对相位一致性控制、基于流水线的数据处理方法等关键技术做了详细介绍;该装置已成功应用于某飞行器综合匹配试验,其性能和指标均优于应用要求。     

雷达抗干扰性能评估指标分析与测试平台设计

复杂电磁环境下雷达抗干扰性能外场实验通常具有复杂度高、设备代价高昂的问题。通过分析雷达电磁环境组成和相关评估指标,在综合一系列雷达对抗想定的基础上,提出了雷达对抗性能测试系统设计方案。该系统利用高速DSP和ARM终端显示控制灵活实现雷达干扰样式选择和参数设置。有效地解决了雷达状态信息采集、回波信号实时模拟以及战场环境想定的显控终端控制。研究了多种性能评估指标的具体测试方法,分析了影响干扰效果的关键性因素。结合具体雷达设备进行了雷达抗干扰半实物仿真实验,实验和数据处理结果证明了测试方法的有效性和可行性。该方法为解决有限设备条件下雷达抗干扰性能评估、雷达系统改进提供了参考依据。     

一种基于雷达图表示的数值型数据的CNN分类方法

卷积神经网络（convolutional neural networks， CNN）是一种广泛用于分析视觉图像的分类方法.由于数值数据存在着非线性、耦合性等复杂的空间关系，因此基于CNN的数值型数据的研究较少.本文的目的是找到一种可行的方法，将CNN的应用领域扩展到数值数据.于是提出了一种基于雷达图表示的数值型数据的CNN分类方法（Radar-CNN）.该算法首先将数值数据表示成雷达图形式，然后将其输入CNN中构建分类模型.为了进一步研究特征尺度和序列对性能的影响，提出了两种改进算法Rank Radar-CNN和SFS Radar-CNN.为了验证所提算法的有效性，引入TE化工过程数据集进行实验测试并比较，实验结果表明Radar-CNN及其改进算法具有优异的性能.     

Cluster ensemble selection based on relative validity indexes

Cluster ensemble aims at producing high quality data partitions by combining a set of different partitions produced from the same data. Diversity and quality are claimed to be critical for the selection of the partitions to be combined. To enhance these characteristics, methods can be applied to evaluate and select a subset of the partitions that provide ensemble results similar or better than those based on the full set of partitions. Previous studies have shown that this selection can significantly improve the quality of the final partitions. For such, an appropriate evaluation of the candidate partitions to be combined must be performed. In this work, several methods to evaluate and select partitions are investigated, most of them based on relative clustering validity indexes. These indexes select the partitions with the highest quality to participate in the ensemble. However, each relative index can be more suitable for particular data conformations. Thus, distinct relative indexes are combined to create a final evaluation that tends to be robust to changes in the application scenario, as the majority of the combined indexes may compensate the poor performance of some individual indexes. We also investigate the impact of the diversity among partitions used for the ensemble. A comparative evaluation of results obtained from an extensive collection of experiments involving state-of-the-art methods and statistical tests is presented. Based on the obtained results, a practical design approach is proposed to support cluster ensemble selection. This approach was successfully applied to real public domain data sets.     

基于并行Boosting算法的雷达目标跟踪检测系统设计

目前的雷达目标跟踪检测系统跟踪路线与实际路线相差较大,泛化误差率高。基于并行Boosting算法设计了一种新的雷达目标跟踪检测系统,硬件内部引入数据多处理器,对收集的雷达位置数据集中处理,连接I/O接口,配置数据过滤器,将雷达位置信息数据的状态参数录入过滤器元件中。在软件部分,利用并行Boosting算法的内部学习融合方式调节不同的雷达目标追踪系统状态,通过信息处理、航迹分析、落脚点判断来整合相应的跟踪检测信息,构建检验方程式防止外来无关数据的侵扰,最终得到雷达目标跟踪数据操作状态,完成目标跟踪检测。实验结果表明,基于并行Boosting算法的雷达目标跟踪检测系统设定的检测路线与实际路线吻合度高达99.21%,泛化误差远远低于传统目标跟踪检测系统,实用性更强。     

Cluster validity index based on Jeffrey divergence

Cluster validity indexes are very important tools designed for two purposes: comparing the performance of clustering algorithms and determining the number of clusters that best fits the data. These indexes are in general constructed by combining a measure of compactness and a measure of separation. A classical measure of compactness is the variance. As for separation, the distance between cluster centers is used. However, such a distance does not always reflect the quality of the partition between clusters and sometimes gives misleading results. In this paper, we propose a new cluster validity index for which Jeffrey divergence is used to measure separation between clusters. Experimental results are conducted using different types of data and comparison with widely used cluster validity indexes demonstrates the outperformance of the proposed index.     

侧扫雷达的流速测验不确定度分析与研究

针对提高侧扫雷达测流系统河流表面流速测验精度,关键在于确定影响侧扫雷达流速测验不确定度因素的情况,结合雷达系统理论设计,分析侧扫雷达产生不确定性的理论原因,包括收发宽波束带来的天线方向展宽效应、河面随机起伏及系统参数设计引起的不确定度等。对侧扫雷达实测数据进行分析,证实系统不确定度的产生对雷达数据频谱的影响,验证不确定度在测流时对测量信号谱宽的影响效应。针对采样不确定度,采用基于点模式的数据采集方法和分析策略,通过配置不同采样的数据集,有效降低测流不确定度,提高雷达数据质量。测站侧扫雷达系统的实测流速数据分析表明：按照相关理论对应要求设置参数,侧扫雷达可取得较好的表面流速测验精度和稳定性,能够满足水文测验的要求,更好地服务于水文测报工作。     

Improving performance of node clustering in wireless sensor networks using meta-heuristic algorithms and a novel validity index

The use of wireless sensor networks has significantly increased in the last decade. These networks consist of a large number of small sensors, which are efficient tools for data collection from different environments. The data collected by these sensors will be usually transmitted to a base station that will provide the end user’s data. In order to improve scalability of such networks, sensor nodes can be grouped into non-overlapped clusters. These clusters create a hierarchical design in wireless sensor networks that leads to better energy utilization and thus increase the network’s lifetime. Using validity indexes and meta-heuristic algorithms are common ways to improve performance of clustering. In this paper, we provide a new validity index called ASCS by enhancing the Chou and Su (CS) validity index, and improve the performance of the meta-heuristic algorithms for clustering using this new validity index as their objective functions. Differential evolution and harmony search are two algorithms that will be used for this purpose. The experimental results show the better performance of ASCS index comparing to Davies and Bouldin (DB) and CS validity indexes in determining appropriate number of clusters and determining proper clusters’ members.

     

浅析工程应用软件的可靠性测试技术实施

本文通过对软件可靠性模型的分析探讨，对工程应用软件的样本测试提出了检验性测试和验证性测试的思路。根据该思路的测试步骤，论述了测试中案例的选取和运行轨道，以及与测试相关的测试策略和评判标准，并借助实际工程应用软件样本，对测试结果进行了综合评定。     

Empirical Research on the Application of a Structure-Based Software Reliability Model

Reliability engineering implemented early in the development process has a significant impact on improving software quality. It can assist in the design of architecture and guide later testing, which is beyond the scope of traditional reliability analysis methods. Structural reliability models work for this, but most of them remain tested in only simulation case studies due to lack of actual data. Here we use software metrics for reliability modeling which are collected from source codes of post versions. Through the proposed strategy, redundant metric elements are filtered out and the rest are aggregated to represent the module reliability. We further propose a framework to automatically apply the module value and calculate overall reliability by introducing formal methods. The experimental results from an actual project show that reliability analysis at the design and development stage can be close to the validity of analysis at the test stage through reasonable application of metric data. The study also demonstrates that the proposed methods have good applicability.      

粗糙集在电力变压器故障诊断中的应用

电力变压器是一种比较复杂的系统,在实际故障诊断中要想获得完备的实验数据比较困难。针对该问题,提出了一种基于粗糙集的电力变压器故障诊断新方法,即分析搜集到的电力变压器历史故障数据,确定条件属性集和决策属性集;对条件属性集进行约简,去除冗余信息,提取关键信息,得到相应的规则集;利用该规则集对电力变压器进行故障诊断。实例分析验证了该方法的正确性和有效性。