无源相干脉冲雷达时间同步误差影响分析

在无源相干脉冲雷达系统中,由于直达波信号的起伏,难以实现对其脉冲重复频率实时且精确地估计,导致脉冲重复频率与采样时钟之间总是存在时间同步误差,很难满足脉冲间相参采样的条件.文中首先通过对无源相干脉冲雷达系统的中频采样过程进行建模,推导了脉冲间相对采样时刻的变化周期与时间同步误差的关系,然后定义了归一化干扰功率来分析时间同步误差对无源相干脉冲雷达系统相参处理输出的影响.在此基础上,推导了脉冲间相对采样时刻的差服从均匀分布和Gauss分布时的归一化干扰功率,并给出了相应的仿真结果.同时,推导了存在时间同步误差时Doppler频率估计的理论误差,并给出了相对采样时刻变化周期不同时Doppler频率估计的仿真实例,验证了理论分析的正确性.     

IRST对3D雷达引导性能分析

对于由红外和雷达组成的多传感器系统,分析和推导了用红外对3D雷达成功引导概率的解析表示式,给出了该成功引导概率随一些特征参数变化的七个规律,在多种情况下进行了成功引导概率的数值计算,验证了成功引导概率的性质,从而对研究和设计同地配置的红外对雷达引导系统具有一定的参考价值.     

一种修正的精确极大似然误差配准算法

基于极大似然估计的误差配准(EML)算法考虑了随机量测误差的影响,性能略优于传统的误差配准算法.但是因为算法对量测噪声的假设并不合理,给出的似然函数并不正确,影响了算法的性能.本文对该配准算法的似然函数进行了修正,提出了一种修正的精确极大似然误差配准(MEML)算法.仿真表明,提出的MEML算法优于原有的EML算法.     

基于DSmT的多传感器目标识别

在总结已有的冲突证据合成方法的基础上。提出了基于DSmT的多传感器目标识别方法。仿真表明。DSmT在系统存在伪证据（干扰）时仍然能够有效快速地识别出目标。     

一种具有自动筛选技术的恒虚警检测器及其在多目标情况下的性能

提出一种新的基于有序统计的恒虚警检测器和一种新的自动筛选技术。这种新的检测器是广义有序统计单元平均（ＧＯＳＣＡ）恒虚警算法。对这种新的恒虚警算法在斯威林２型目标假设下，我们获得了虚警概率、探测概率和度量ＡＤＴ的解析表达式。在均匀背景和强干扰存在的情况下，分析了它的探测性能，并把它与ＯＳ－ＣＦＡＲ进行了比较。分析结果表明，ＧＯＳＣＡ－ＣＦＡＲ在均匀干扰背景和多目标情况下均具有较好的探测性能，而ＧＯＳ     

一种目标状态与系统偏差的联合估计算法

研究了三维系统偏差条件下的扩维目标跟踪问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器的目标状态与系统偏差的联合估计算法,并在此基础上探讨了三种系统偏差条件下状态估计的初始化方法。Monte-Carlo仿真表明,ASEKF算法能有效地对目标状态和系统偏差进行实时联合估计。     

底界的趋势面分析

本文是趋势面分析在研究构造中的一次应用.文中简单地介绍了趋势面分析的原理;比较详细地阐述了所做工作的实际成果;初步分析了成果资料中某些局部构造在原有物探资料上未被发现的原因.最后指出,在地质变量存在某种不连续的情况下,利用趋势面分析以突出局部构造仍然是值得注意的.     

分布式OS-CPAR检测在多脉冲非相干积累条件下的性能分析

在非均匀杂波背景中和两个局部检测器的条件下,本文分析了分布式OS-CFAR检测在多脉冲非相干积累条件下的性能,与单脉冲检测,单传感器检测以及相应的最优固定阈值检测进行了对比。结果表明,多脉冲积累使分布式检测的性能有明显增强,脉冲积累数的增加使之与最优固定阈值检测的差距减小．而且尽管脉冲积累数的增加使分布式检测相对于单传感器检测的优势减弱,但是优势依然存在,并且在信噪比较低时较为明显。     

基于串行处理的动态多维分配算法

提出一基于串行处理的动态多维分配算法,将静态分配问题推广到动态跟踪中,并给出了互联测量代表元确定、航迹起始、野关联剔除等关键问题的数学模型．仿真结果表明,该算法能够对多目标进行稳定的跟踪．     

基于坐标变换与随机Hough变换的抛物线运动目标检测算法

该文提出了一种在雷达坐标平面中检测匀加速机动目标抛物线轨迹的新算法。该算法将抛物线方程的坐标变换与随机Hough变换三点检测法结合起来检测任意方向的抛物线轨迹,并利用所检测到的点迹的速度信息来消除虚假目标。Monte Carlo仿真表明,在密集杂波条件下,高检测概率会带来高的虚警概率;而在稀疏杂波条件下,检测效果比较好。