基于平均模板的HRRP自动目标识别

给出了一种结合幂变换的高分辨率距离像（High Resolution Range Profile,简称HRRP）的预处理新方法，根据时域－频域能量等价性，利用功率平均形成一种频域平均模板。基于美国MSTAR（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)实测数据的实验结果证明了新方法的有效性。     

雷达目标识别技术综述

针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的4类目标识别方法：基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法，同时讨论了应用于雷达目标识别中的4种模式识别技术：统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及神经网络模式识别方法。最后分析了问题的可能解决思路。     

一种基于CMKF建立跟踪初始估计的方法

针对极坐标观测条件下的目标跟踪，本文基于去偏转换测量卡尔曼滤波算法(CMKF-D)，提出了一种建立跟踪初始估计的方法：目标初始状态由前两点观测值估计，初始估计误差协方差由状态方程和CMKF-D中观测误差协方差计算得到。仿真结果表明，使用该方法建屯初始估计，能使滤波器迅速收敛至稳态，提高滤波初始阶段的跟踪精度。     

基于强跟踪滤波器的抗“飞点”容错滤波

由于雷达数据在获取和传输中受干扰的影响，数据融合中心接收到的雷达测量数据中常常含有“飞点”。这种测量数据中的异常数据对Kalman滤波具有较严重的不利影响。本文利用强跟踪滤波算法，构造容错策略，使之既可以充分利用正常新息(innovations)确保滤波的精度，又可以有效抑制异常新息的不利影响，从而达到对“飞点”数据的容错能力，保持目标跟踪的性能。最后，通过仿真计算验证了该算法的有效性。     

目标被动式跟踪评述

首先介绍了目标被动跟踪的发展状况，然后按照不同的量测源分别对现有的被动跟踪方法进行讨论，并给出了各种方法的适用范围和各自的优缺点。最后试探性地给出目标被动跟踪的发展趋势，及其需要解决的重点、难点问题。     

超电大复杂目标RCS缩比模型预估方法

本文提出用缩比模型计算电大目标雷达散射截面（RCS）的理论。通过复杂目标近远场电磁散射理论模型的分析得到，目标的雷达截面和目标的几何尺寸及工作波长有关系。当电尺寸相同时，目标雷达散射截面和其几何尺寸的平方成正比，缩比模型计算既适用于近场，也适用于远场。     

一种基于HMM模型的弱小点目标的检测算法

讨论复杂背景、强干扰条件下移动平台下弱小目标的检测，提出一种基于隐Markov模型的快速检测算法，该算法通过计算摄像机视场的运动，消除背景的干扰，通过计算模型中的目标转移概率和似然函数，确定点目标的运动轨迹，实验表明了该算法的有效性。     

多传感器系统动态性能指标的研究

文章在对多传感器数据融合系统的性能评价与多目标跟踪系统的性能评估技术进行探讨的基础上，给了了多传感器系统动态性能指标的建立方法，最后给出这些指标的设计和应用，取得了令人满意的仿真结果。     

红外目标模拟器校准系统的研制与应用

采用标准辐射和红外目标模拟器的辐射交替折转进入红外光谱辐射计的方法，研制的红外目标模拟器校准系统可以对红外目标模拟器进行直接校准．该系统由标准准直辐射源，光束偏转装置和红外光谱辐射计组成．标准准直辐射源由工作温度为50℃～1050℃的标准黑体和口径300mm的离轴抛物面作主镜的准直光管组成．光束偏转装置由口径465mm的反射镜和定位精度5″的转台组成．红外光谱辐射计采用圆形渐变滤光片CVF对入射的辐射分光，3个光谱工作区间为1μm～3μm，3μm～5μm和8μm～14μm。3个区间的测试数据显示了最小可校准的光谱辐照度低于10^-11／cm^2，系统的相对标准不确定度为2％．     

基于数学形态学的红外图像小目标检测

针对红外成像跟踪系统的低信噪比、背景和噪声干扰严重的小目标图像,以及后续的目标识别处理需要目标的灰度信息的特点,设计了一种基于数学形态学的红外灰度图像小目标检测算法,并用FPGA硬件实现。实验表明,数学形态学滤波能够大大提高目标的信噪比,去除背景和噪声干扰,保留目标的灰度信息,满足系统实时性要求,是一种有效的红外灰度图像小目标检测算法。