单脉冲雷达导引头多目标检测研究

单脉冲雷达导引头搜索捕捉目标时,如果多个目标存在同一分辨单元内,导引头将难以区分,而无法检测雷达主波束内多个目标的存在就不能进行多目标的分辨,最终无法完成对既定目标的成功打击;采用基于Neyman-Person准则的广义似然比检测（Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT）方法可以对单脉冲雷达导引头同一分辨单元内多个Swerling II型目标的存在性进行检测,仿真实验证明了有效性。     

基于最大粒的悲观邻域多粒度粗糙集规则获取算法*

基于粒计算的规则获取在一定程度上弥补规则获取算法的缺陷,然而大多数算法仅适用于处理名词型数据.为了从多粒度、多层次的角度处理数值型或混合型数据,基于邻域多粒度粗糙集模型,通过计算邻域多粒度条件粒与决策粒,分析条件粒在规则获取过程中的冗余关系,进而通过剪枝规则获取过程中的冗余条件粒.在此基础上,设计较高效的基于最大粒的悲观邻域多粒度粗糙集规则获取算法.通过理论分析与实例对比验证算法的有效性和优越性.