高分辨雷达目标极化检测仿真实验与结果分析

在宽带高分辨雷达目标极化检测的理论与模型基础上,利用某隐身飞机与某战斗机实测宽带全极化散射数据以及杂波模型,进行了两种典型情况下的高分辨极化检测仿真实验,验出了实验结果,分析验证了文献[1]中的结论.     

基于傅里叶模型的雪面辐射特性研究

根据雪面温度域以及热流的周期性特点,在雪地表面热平衡方程的基础上,建立了雪面辐射温度的傅里叶模型。利用此模型不仅可以模拟辐射温度的周期变化,而且可以模拟出雪层参数、雪层下方介质参数、风速、地表空气相对湿度以及雪地表面的不同反照率对辐射温度均值及其起伏的影响。计算中采用了ＦＦＴ算法,提高了计算速度。结果表明,雪地表面的辐射温度与上述环境因素有很大关系。     

弹道目标高分辨一维距离像运动补偿研究

弹道中段目标运动形式复杂,高速运动的同时伴随自旋、进动、翻滚等微动,该文首先针对弹道目标运动特点,建立了去斜率处理的宽带雷达回波模型,定量分析了高速运动和微动对一维距离像的影响;然后针对高速运动严重影响一维距离像质量的问题,提出了一种新的一维距离像运动补偿方法,该方法将自适应时频变换技术和粒子群优化算法相结合,通过在二维时频平面内跟踪单个散射点的多普勒变化来估计目标速度,从而实现一维距离像运动补偿。仿真实验表明,该方法估计精度高、计算量低、对噪声有很强的鲁棒性,能有效补偿高速运动对弹道目标一维距离像的影响。     

基于雷达距离象序列的循环神经网络飞机目标识别

本文应用雷达目标瞬态高分辨距离象序列来识别目标,提出了一种基于距离象序列的实时循环神经网络分类方法,并进行了三类飞机目标的分类实验研究,结果表明,该方法可以得到高的识别率。     

导弹防御系统中的目标综合识别模型

目标识别是导弹防御系统的支撑技术,本文参考导弹防御系统配置,建立了基于时空信息序贯融合的综合识别数学模型,将专家知识、环境信息以及测量信息共同纳入综合识别流程。在空间域融合中,利用层次分析法度量了各技术途径的可靠性,并基于技术途径的可靠性和识别结果的一致性提出了融合权重的概念,用于度量各技术途径参与融合识别的重要程度;在时间域融合中,将D-S证据理论应用于融合识别结果的继承和更新。仿真实验结果表明,综合识别模型能够有效融合多个技术途径的局部决策,抑制个别奇异结果,具有较好的容错性能。     

目标微动特性研究进展

目标特征控制技术的发展增加了目标探测与识别任务的技术难度.随着先进传感器的测量能力和信号处理水平的提高,对目标微动特性的测量和分析正在成为当前目标探测与识别领域的新兴研究方向.本文在目标微动的概念、目标微动对电磁波的调制效应、目标微动特征处理与分析技术进展、目标微动特性应用领域等方面做了比较深入的介绍和分析,最后对目标微动特性研究的发展趋势和技术难点进行了预测.     

一种基于灰色定权聚类的决策层融合目标识别算法

决策层融合目标识别本质上是一个不确定性信息处理问题,该文基于灰色系统理论中的灰色定权聚类方法提出了一种新的决策层融合目标识别算法。该算法将一个M 类目标识别问题转化为M个两类目标识别问题,然后对每个两类识别问题采用灰色定权聚类的方法解决,其中白化权函数通过训练样本学习确定。利用该算法对3种分类器识别5类雷达目标的结果进行融合,实验结果表明该方法能有效提高目标识别性能。     

大气光通信PAT子系统指标初步设计分析

分析了跟踪角速度，功率，跟踪精度等因素对大气激光通信系统中瞄准，捕获和跟踪子系统参数选择的影响，给出了波束发散角，扫描角范围，接收视场等主要参数的选择原则，对地面终端光通信系统设计背景提出了瞄准，捕获和跟踪了系统的相应指标。     

色噪声环境下GTD模型的参数估计

本文将能够精确描述高频电磁散射的GTD信号模型引入MUSIC算法,并对MUSIC算法做了相应改进。提出利用特征分析方法中信号与噪声子空间正交特性,使改进后的MUSIC算法既能够精确估计目标散射中心位置,又能估计散射中心类型。本文采用基于四阶累量的MUSIC算法,在一定程度上克服了高斯色噪声对MUSIC算法的影响,拓宽了GTD 模型参数求解的条件。     

群时延的新概念、测量方法及其应用

 群时延是衡量传输网络对信号传输时间延迟及信号失真影响的重要参数.基于微分(差分)的传统群时定义和测量存在如下缺点:存在分辨率与精度之间的矛盾,不能反映一定带宽内的整体相位特性,难以定量描述相位的非线性畸变.为了解决这些问题,本文从相频特性整体出发,基于Taylor展开给出了一种新的群时延的定义和测量方法.在GPS授时接收机电缆传输特性测试中的实验结果表明,新测量方法测得的群时延达到了0.01ns的测量精度,与GPS授时接收机测得的信号传输时延之间最大偏差不超过0.3ns,具有良好的对应关系.