基于多普勒特征的雷达地面目标过滤方法

机载预警雷达在探测空中目标时,常面临地面目标的点干扰和航迹干扰。地面目标过滤是机载预警雷达航迹优化的重要内容,可以有效改善目标航迹质量。针对地面目标过滤问题,本文研究了基于多普勒特征的地面空中目标识别方法。首先在对交通流建模仿真的基础上,分析了地杂波背景下高速公路目标回波的多普勒特征;然后利用地面和空中目标的多普勒特征差异,设计了一种目标分类准则。仿真结果表明分类准则在确保空中目标具有较高识别概率的同时,也保证了对地面目标具有较高的识别概率,从而能够有效滤除大部分地面高速公路目标。     

一种时空联合约束的多源航迹相似性度量模型

针对传统方法无法有效度量多源异步航迹时空相似性的问题,该文提出了一种适用于多源异步航迹的相似性度量模型。基于时间和空间联合约束下寻找近似时空特征匹配点的思想,通过设置时间和空间阈值上寻找符合要求的匹配点,并通过空间相似函数度量匹配点的相似性,确定最优匹配点并计算多源航迹间的航迹时空相似度。实测数据表明,该模型可以有效度量异类传感器航迹的相似性,且时间性能较优。基于该模型的航迹关联算法在仿真的复杂多目标环境中的关联准确性优于现有算法,且在对海雷达误差估计中得到了应用。     

空中目标编队自动分析挖掘算法

针对战场态势数据分析与规律知识挖掘需求，基于掌握的战场目标历史活动信息，分析目标间深层次关联特征，运用Prim算法和模板匹配思想构建目标关联性研判、目标编队自动提取以及编队特征匹配识别模型，提出了一种快速实用的空中目标编队自动分析挖掘算法。通过若干案例仿真验证了该算法模型的可行性和有效性。所提算法能够快速有效地从海量历史活动数据中挖掘出存在关联性的目标编队，给出目标关联可信度，能够对目标间关联关系、编队类型等编队特征进行有效识别，并且该算法计算量小，易于工程实现。     

一种稳健的空中目标跟踪方法

提出了一种稳健的空中目标跟踪方法.该方法基于MAD构遣了-种新的梯度特征相似度量算法,在梯度特征空间对目标进行匹配定位.为适应跟踪过程中目标的大小变化,利用自适应调整模板尺寸的方法在跟踪过程中调整目标模板大小,增强了对具有强机动特点的空中目标跟踪的稳定性.仿真结果表明,跟踪算法能够适应飞机在短期跟踪过程中由机动动作产生的快速形变,以及由形变带来的目标自身灰度上的剧烈变化和在长期跟踪过程中的大小变化,实现了对空中目标的稳定跟踪.     

基于模糊综合函数的航迹关联算法及其应用

密集目标环境和交叉机动航迹较多的情况下,航迹统计关联方法关联正确率降低,而利用模糊关联可以减少传感器校准和延迟误差。主要研究基于模糊综合函数的多传感器多目标航迹关联算法,根据关联特点,确立隶属度函数、综合相似度和阈值判决准则,建立了仿真模型,并将其应用于两主动声纳站的航迹关联问题。仿真结果表明该算法具有较好的适应性,处理速度快的特点,适合于密集目标或交叉及机动航迹较多的环境。     

导弹预警卫星目标识别算法研究

针对导弹预警与攻防对抗中的导弹目标识别问题,提出了一种导弹预警卫星地面应用系统中对导弹目标进行识别的新算法。该算法提出用导弹发射点位置、导弹尾焰红外特征和导弹关机点特征量作为导弹目标识别的特征量,用模糊隶属度加权求和方式进行信息融合,根据融合和最大融合量的阈值判决确定导弹的类型、国别。仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于多准则交互膜进化算法的UAV三维航迹规划

针对智能优化算法在无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)三维航迹优化中搜索复杂度较高、容易陷入局部最优的问题,提出一种基于嵌套式细胞膜结构的多准则交互式多目标进化算法。以建立的多目标航迹评价模型来克服航迹评价加权求和的不足;同时在应用降维离散缩减寻优空间的基础上,采用萤火虫算法和人工蜂群算法作为不同膜内优化准则,利用膜系统计算的并行性和膜内信息交互优势提高算法性能;并对膜内进化规则进行非支配排序、搜索加权等改进,实现了UAV三维多目标航迹寻优。仿真实验表明,所提方法在有无威胁两种环境下均能快速搜索到不同侧重目标的相对最优航迹,证明了该方法的有效性。     

基于特征匹配的舰载对陆导弹目标识别模型

针对传统基于前视模板的匹配算法中难以直接识别与跟踪建筑等目标的问题, 提出基于特征匹配的对陆导弹目标识别模型。该模型通过对末制导导引头图像预处理, 利用改进YOLOv3深度学习目标检测算法和改进Deeplabv3+深度学习语义分割算法来识别目标区和烟雾区, 采用并行法排除烟雾遮挡对目标识别的干扰, 最终判别分析规则判断模型是否识别成功。仿真实验结果表明，该模型能够快速有效精确地完成对陆地目标的识别, 兼具较好的抗烟雾干扰能力, 有利于提高对陆导弹的目标识别水平与作战效果。     

态势估计系统中空中目标航迹仿真模型研究

态势估计系统中,航迹的真实性决定了目标运动行为分析模型的有效性。根据空中目标飞行控制的基本规律,首先建立了空中目标航迹分布的理论模型,并在惯性坐标系中建立了基于随机微分方程的目标运动模型。为了反映空中目标运动状态的统计特性,建立了具有统计特性的空中目标航迹模型。模型综合考虑了各种影响空中目标航迹的因素,并对飞行控制人员的控制行为进行了分析。仿真结果表明该模型能较好反映空中目标的运动行为,能用于态势估计系统模型的检验。     

一种新的双通道运动目标测速定位方法

利用双通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)数据的协方差矩阵的第二特征值,可以有效地检测地面运动目标。在此基础上,提出一种新的运动目标测速定位方法,该方法通过提取双通道SAR数据的协方差矩阵非对角元素相位信息来对运动目标进行测速和定位。仿真数据和实测数据都验证了该方法的有效性,实验结果表明该方法的测速精度优于传统沿航迹干涉(ATI)方法。     

弹道式再入目标跟踪方法对比分析

地基雷达对弹道式再入目标进行滤波跟踪时主要存在两个导致滤波误差增大的不确定因素,一是弹道系数未知,二是不可准确确定过程噪声协方差矩阵。为此,采用交互式多模型无敏滤波（iterative multiple model unscented filter, IMM UF）算法对弹道式再入目标进行跟踪,选取不同的弹道系数初值和过程噪声协方差矩阵构成合适的模型集合进行了仿真分析,并将其滤波结果与扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）和无敏滤波（unscented filter, UF）的滤波结果进行了对比分析,同时还分析比较了IMM UF和自治多模型（autonomous multiple model, AMM）UF算法的跟踪滤波性能。从仿真结果可以看出,采用的IMM UF算法和相应的模型集合可以在先验信息缺少的情况实现对弹道式再入目标更高精度的跟踪。     

基于新最速下降法的目标跟踪算法

雷达目标跟踪滤波算法是雷达信号处理的重要组成部分, 在空防预警、战场监视、导弹制导等领域起着重要的作用。本文提出了基于一种新最速下降法的目标跟踪算法。首先建立一种基于改进多项式拟合模型的运动描述模型, 接着用一种新最速下降法来求解运动模型的最优参数, 通过实时的最优运动模型对运动目标航迹进行预测跟踪, 并采用正则化思想去除噪声影响。将本文算法与目前常用的交互多模型跟踪滤波算法进行对比, 仿真结果表明在目标机动和非机动的情况下, 本文算法的精度更高、计算量更小、实时性更好。     

雷达抗自卫转发式航迹假目标欺骗干扰技术

在杂波背景下,传统的自卫转发式航迹假目标欺骗干扰识别方法的正确识别率较低,且利用单一信号特征鉴别真假目标的正确鉴别率较低。针对此问题,提出了一种新的抗自卫转发式航迹假目标欺骗干扰技术。首先,使用常规多目标跟踪算法消除杂波的影响,然后利用基于目标状态估计的角度检验和N/M逻辑准则判断雷达是否遭受自卫转发式航迹假目标欺骗干扰。若存在干扰,则提取目标信号的幅度和相位量化信息,使用多级模糊综合评判对真假目标进行联合鉴别。该技术对自卫转发式航迹假目标欺骗干扰正确识别率较高,能有效剔除形成稳定航迹的假目标。仿真结果验证了该技术的可行性和有效性。     

基于信号子空间处理的ATI误差校正方法

在机载合成孔径雷达/地面动目标指示(SAR/GMTI)应用中,各误差因素常使得沿航迹干涉(ATI)方法失效,限制其实际应用。推导并仿真了同步定时误差和姿态误差引入干涉相位误差,导致ATI动目标检测性能下降的情况,提出了一种基于信号子空间处理的解决方法,并对以上误差情况分别进行了分析和校正。仿真结果表明,该方法可使ATI对误差因素的敏感度下降,从而提高动目标检测性能,扩大ATI的适用范围,具有一定的工程参考价值。     

地面防空非对称信息对抗仿真研究

在地面防空作战中 ,地空导弹和空中目标的对抗是一个动态的对抗过程。在多目标攻击时 ,进行目标分配后 ,通过把模型分为自身状态和对对方的估计状态 ,建立了防空作战多导弹 多目标的信息对抗模型。分析了在多目标攻击的情况下 ,目标的分配原则以及导弹追击和目标逃避的控制输入的选择原则。通过仿真 ,体现了导弹和目标之间的对抗性 ,对深入研究地面防空系统对抗性建模方法具有重要意义。     

基于SAR仿真图像的地面车辆非同源目标识别

充分的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)模板数据是目标识别算法(尤其是基于深度学习的智能目标识别算法)获得优异识别性能的关键, 基于实际测量获取充分SAR数据是不现实的, 基于电磁散射建模的SAR仿真成为当前获取充分样本的一种有效途径。SAR仿真图像与实测图像为非同源数据, 由于SAR仿真的目标几何模型与实物之间差异、SAR仿真过程中的传感器模型与实际传感器性能之间差异、实物所处的背景环境与SAR仿真的环境之间差异、电磁建模方法本身误差等因素导致SAR仿真图像与实测图像存在差异, 会影响识别性能。针对这一问题, 首先采用一种基于高频渐近技术和离散射线追踪技术的SAR仿真方法获取地面车辆目标的SAR仿真图像, 再利用卷积神经网络方法、线性/非线性特征变换方法实现对MSTAR实测数据的非同源SAR目标识别性能对比分析。实验结果表明, 直接使用SAR仿真数据无法实现对实测SAR数据有效识别, 而线性/非线性特征变换可以改善非同源SAR目标识别性能, 一定程度上缓解由于SAR仿真数据与实测数据存在差异导致的识别性能差的问题。     

浮空式角反射体RCS统计特征及识别模型研究

针对浮空式角反射体新型无源干扰器材的末制导雷达目标识别问题,对其雷达截面积统计特征及识别模型进行研究。采用理论推导方式依次构建浮空式角反射体及其阵列雷达截面积模型,利用SolidWorks建模仿真软件和三维电磁场仿真软件,对两型舰艇目标进行三维建模和电磁仿真;考虑到雷达截面积随观测角度变化起伏性较强的特点,通过统计手段提取浮空式角反射体和舰船目标位置特征、散布特征和分布特征中的9个统计特征参数,作为后续目标识别特征;基于深度神经网络构建浮空式角反射体类目标识别模型。结果表明:多个浮空式角反射 体成阵列使用能够在一定程度上改变单个角反射体固有的雷达截面积方向性,同时优化神经网络模型可作为判别浮空式角反射体类假目标的有效手段,在划分训练集和测试集上分类准确度分别为97.4%和94.3%。