一种基于复加权的目标极化识别方法

针对未知和时变的杂波环境,在目标极化状态已知的情况下,探讨了极化域目标识别的问题.在全极化雷达的极化正交的双通道接收系统中,对两路极化正交回波信号进行复加权后与期望信号比较,使其均方误差达到最小,从而抑制了干扰,增强了目标信号.对抑制和增强效果在干扰分别为定极化和变极化的情况进行了仿真,仿真结果表明了该算法的有效性.对此算法中步长因子的取值范围进行了探讨.提取目标极化特征,进行目标识别,并进一步提出识别递推算法.对识别结果进行仿真,仿真结果表明了该方法的有效性.     

典型目标逆合成孔径雷达成像仿真

逆合成孔径雷达成像电磁仿真研究在目标识别、隐身与反隐身、目标成像诊断等领域很有实际意义和研究价值。本文采用电磁计算的方法分别模拟了几类典型目标逆合成孔径雷达成像所需的回波矩阵,并应用二维快速傅里叶变换对回波数据进行处理,仿真得到了几类典型目标的逆合成孔径雷达像。仿真结果表明,采用的方法可简单有效地计算出导弹目标的散射回波并对其进行逆合成孔径雷达成像。     

跟踪地面目标的小型无人机飞行控制仿真研究

对无人机跟踪地面目标时的飞行控制问题进行了研究.首先对某小型无人机跟踪地面目标时的运动状态进行了建模分析,利用自动控制理论知识设计了相应的控制律,然后采用六自由度非线性运动模型进行了控制律的仿真验证,并且分析了风的扰动对跟踪精度的影响.仿真结果表明,设计的控制律能够控制无人机对地面目标进行可靠跟踪,且对侧风扰动具有较好的抑制能力.     

预警机引导战斗机的仿真研究

预警机指挥下的空战已经成为未来中远程空战的主要发展方向。文中研究了预警机对于目标信息的测算,提出应用纯比例、平行接近、时间最优等几种不同方法对战斗机实施导引。在此基础上建立了预警机、战斗机、目标的数学模型,并对预警机引导战斗机至目标区域整个过程进行了仿真。仿真结果表明,基于时间最优的导引方法适合于预警机对现代战斗机的导引控制。     

水下目标敷设吸声材料对抗鱼雷作战效果仿真研究

研究水下目标敷设吸声材料对抗鱼雷作战效果对鱼雷和消声瓦技术的研究具有重要意义.本文从对抗角度出发,建立了水下目标敷设吸声材料对抗鱼雷效果的仿真模型和评估方法,对水下目标敷设吸声材料后对抗来袭鱼雷的作战效果以及水下目标敷设吸声材料后目标强度最佳预期降低值问题进行了仿真研究.仿真结果表明:水下目标敷设吸声材料后可使来袭鱼雷的命中概率下降,但对自导性能先进的鱼雷而言对抗效果并不明显,因此需采用软硬结合的综合对抗方法,而不能单纯依靠采用吸声材料的软对抗方式.最后基于仿真结果,本文提出了消声瓦技术的发展建议.     

二维复杂目标电磁散射的计算机仿真

采用点线模型法建立二维复杂目标的几何模型 ,运用 Mo M- CGM- FFT相结合的混合技术 ,结合可视化编程技术 ,形成“二维复杂目标的电磁极化散射的建模与仿真”软件。这使得几何模型的建立和仿真的速度有了很大地提高 ,大大降低了内存需求和仿真时间。最后运用该软件对一个复合柱体进行了仿真 ,给出了仿真结果     

跟踪运动目标背景下无人机航路的规划

现代战场中,无人机携带光电设备对运动目标进行跟踪是无人机的重要应用之一。以无人机独立执行跟踪运动目标为背景,在对其所用光电跟踪设备(CCD摄相机)进行分析的基础上,根据跟踪航路的要求,规划出了光栅式跟踪运动目标方案。对所规划方案的技术指标进行了研究,并总结出了光栅式跟踪方案的特点。最后,通过仿真对这此方案进行了验证。仿真结果表明方案可行,这对无人机执行跟踪运动目标的任务在理论上提供了一种可行方案。     

射频仿真系统中目标的研究

射频仿真系统在武器系统的研制中发挥着重要的作用。对射频仿真系统中目标模拟进行了讨论，通过建立数学模型．实现了控制目标阵列在不同的位置辐射信号来模拟目标相对于攻击武器的空间移动；对低频段目标位置精度测量误差较大进行了分析，提出了改进方法，最后通过实验对新的校准方法进行了验证。     

粒子滤波算法重采样门限值研究

目标跟踪算法的目的是对目标进行跟踪,跟踪滤波算法的好坏直接决定了能否及时地跟踪上目标。在粒子滤波算法中,重采样是很重要的一步,很多介绍粒子滤波的文献都提到了在重采样前设置一个采样门限,以此来判断在粒子滤波算法中是否进行重采样。采用实际仿真的方法研究了采样门限取值对跟踪效果包括跟踪时间以及跟踪精度的影响,采用了最经典常用的跟踪模型进行了仿真研究。     

基于去冲激响应的UWB雷达目标识别

提出了基于去冲激响应的UWB雷达目标识别方法，在理论上对该识别方法进行了详细地推导，并给出了该方法中所用到的窄脉冲的选取准则；最后，通过计算机模拟，给出了两种飞机模型不同姿态下的近似冲激响应数学模型，在此基础上对这两种飞机模型进行了识别仿真。从仿真结果来看，此识别方法效果良好。     

探地雷达目标检测中的加窗统计量定位方法

 目标检测与定位是探地雷达的一个重要问题。目前,多数检测与定位方法都是通过判断探地雷达信号中的双曲线特征实现的。在检测目标大致区域的基础上,要实现目标定位,无论是合成孔径算法还是叠加-幅度波速法,都存在计算量大的问题。现有的统计量方法还需依赖霍夫变换方法检测出双曲线,算法也较复杂。根据探测背景介质结构相似及在探测方向上利用整个A-scan进行统计量计算干扰较大的特点,提出了一种探地雷达目标快速定位方法。首先以能量和方差为统计量,在深度方向上判断出目标区域的时间窗口,而后在探测方向对A-scan加窗,只选择该窗口下的部分A-scan数据,以能量为统计量确定目标的位置。由于仅采用方差、能量两个统计量进行计算,算法实现比较简单,并且采用时间加窗方法去除了回波数据上大部分与目标无关数据的干扰,对目标的定位准确度较高。实测数据表明,该方法适用于探地雷达目标检测中对目标的快速准确定位。     

基于局部线形嵌入算法的雷达目标识别

维数约减问题出现在信息处理的许多方面,非线性方法主要有局部线性嵌入LLE (Locally Linear Embedding) 、拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmap) 、基于Hessian 矩阵的LLE 等,它们通过在高维空间中设计数据集所在流形的拓扑、几何等特性,很好地弥补了线性降维不能发现数据集非线性结构的不足.其中局部线性嵌入这种非监督学习算法应用广泛,在此基础上将其用于作为雷达目标识别的五种飞机数据,取得了很好的效果.     

基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割

散射中心是描述雷达目标高频散射机理的重要特征,准确提取雷达目标散射中心参数对解析雷达目标有着极其重要的研究意义。为了提高散射中心参数计算速度,通常将整幅SAR图分解为多个包含散射中心的小区域,对每个小区域分别进行特征提取和参数计算。根据雷达目标散射中心的特点,本文提出了一种基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割技术。首先,首先对雷达图像进行Frost滤波、LSM图像分割和面积滤波的一系列图像预处理获得目标ROI区域,然后对预处理后的图像利用局部密度聚类算法检测散射中心并进行区域分割。实验中,采用模拟数据和真实数据对本文方法和传统图像分割算法展开数值实验,实验结果验证了本文方法在雷达目标散射中心区域分割的有效性和优越性。     

基于球面单径容积准则的多雷达分布式再入目标实时跟踪算法

针对多雷达对再入目标的实时跟踪问题,提出一种基于球面单径容积准则的分布式容积卡尔曼滤波算法。首先,利用球面单径容积准则近似计算非线性高斯权重积分,然后由统计线性误差传播方法等价表示滤波过程中的互协方差矩阵;最后通过一致性算法将单雷达容积卡尔曼滤波器所得时间更新结果与邻居雷达间进行信息交互与一致化处理,得到分布式球面单径容积卡尔曼滤波算法。该算法提高了再入弹道目标跟踪精度;无信息融合中心的通信拓扑结构降低了雷达间的通信量与计算量,提高了整个系统的生存能力。数值仿真结果验证了算法的有效性。     

基于新息自适应的扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法

针对复杂环境下雷达目标跟踪系统易受外界干扰引入噪声污染分布问题,为了保证系统实时可靠,提出了一种基于新息自适应的扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法(innovation-based adaptive extended Kalman filter, IAEKF)。通过建立系统新息统计特性,构造系统与量测噪声函数,将新息协方差直接引入滤波器增益矩阵计算,在不增加计算代价的同时,改善算法的自适应性。仿真实验表明,在雷达测量系统受时变噪声污染分布影响下,IAEKF算法相比EKF算法跟踪精度高,算法可行且有效,具有一定的工程研究价值。     

多基地雷达系统中基于距离差测量的目标跟踪分析

分析了用多站雷达系统跟踪近程目标的方法。将速度矢量引入到目标运动模型,从而能更好地描述机动目标。系统量测方程建立在距离差测量的基础上,使跟踪过程与发射机位置无关,因而十分适用于发射机机动的系统布局。仿真结果表明该方法是有效的,具有跟踪速度快、稳态误差小的特点,适用于多瞳雷达系统跟踪近程目标。     

一种基于置信函数的分类器自优化雷达点迹识别算法

雷达组网协同探测中,受不同探测精度、观测维度及环境噪声影响,信息系统获取的传感数据包含一定不精确、不确定信息,导致无法对目标点迹准确分类识别。为此提出了一种基于置信函数的分类器自优化雷达点迹识别算法。首先,基于置信函数理论创建目标、杂波、不确定数据的证据识别框架,并设计可实时给定目标数据类别隶属度的深度神经网络模型分类器。然后,依托当前迭代轮次分类结果进行辅助决策证据构建,并根据点迹分布特性进行证据修正融合。最后,基于全局融合结果进行点迹类别标签更新,并重新驱动网络模型分类器进行在线学习与更新,如此迭代循环直至所有的雷达点迹数据类别标签不再发生改变。基于雷达实测数据集对算法性能进行验证分析,结果表明与传统算法相比新算法能够有效提升雷达点迹的分类正确率,而且随着样本数据的丰富算法收敛时间可急速减少,便于在后续工程中推广应用。     

基于改进优先级的相控阵雷达任务调度方法

针对相控阵雷达多目标跟踪中的资源调度的问题,提出基于改进优先级的任务调度方法。该方法将目标对雷达的威胁引入到目标任务优先级设计当中,首先,定义目标威胁度,根据目标和雷达的各项参数指标,将信息熵综合决策与主观权重法相结合,计算出目标的威胁度值;然后,将目标的威胁度值、任务工作方式优先级以及任务截止期进行综合规划,得到目标任务的综合优先级,最后对目标威胁度的计算和任务的调度分别进行仿真。仿真结果表明,方法对目标威胁程度的计算结果符合不同威胁度等级目标跟踪资源分配的需求,对高威胁任务的执行优于传统方法,具有一定的优越性。     

压制干扰下雷达网点目标概率多假设跟踪算法

针对压制干扰下雷达网跟踪中使用概率多假设跟踪(PMHT)算法航迹丢失率高的问题,提出了一种基于数据压缩的雷达网点目标概率多假设跟踪(DC-PPMHT)算法.该算法先将各雷达在压制干扰下由于检测概率下降出现目标暂消的量测数据在空间对准后进行串行合并和点迹合成,并计算数据压缩后各量测点迹的检测概率,然后把计算得到的压缩点迹和检测概率送入点目标PMHT滤波器中进行跟踪.DC-PPMHT算法在压制干扰下的雷达网跟踪中可以降低航迹丢失率,提高航迹跟踪的精度.仿真结果表明,与PMHT算法相比,DC-PPMHT算法在各雷达采取抗干扰措施前、后的航迹丢失率分别降低了4.7％和1.2％.     

远程警戒雷达自动点迹提取算法

目前广泛应用的点迹提取算法都不能很好地解决由于脉冲压缩所引起的距离展宽问题。为此作者在一维质量中心法的基础上提出了二维质量中心法 ,并结合远程警戒雷达的特点 ,设计了简化的峰值搜索算法。分析和仿真结果表明 :该文提出的算法比传统的面积中心法具有更高的估计精度。此外 ,该算法可以实现递推运算 ,占用存储空间少 ,易于工程实现。目前它已应用于某型远程警戒雷达的点迹提取系统中 ,并获得了令人满意的效果