基于盲分离的空时联合处理抗复合干扰方法

提出了基于盲分离的空时联合处理抗复合干扰方法,旨在抑制兼有自卫式干扰和多个近主瓣干扰这类复合干扰。这类复合干扰在形式上可以分为噪声压制式(考虑多个近主瓣压制干扰)和转发欺骗式(考虑密集假目标干扰:包括近主瓣密集假目标干扰和自卫式密集假目标干扰)。新方法通过联合空域四通道(和差四波束)和时域双通道(相邻的两个脉冲重复间隔)得到空时联合通道作为接收通道,然后利用盲分离技术对空时联合通道内的混合信号进行分离,最终通过脉冲压缩处理来提取目标回波信号,以此达到干扰抑制的目的。新方法不需要信源的先验知识,容易工程实现。     

目标回波不连通的慢速小目标探测方法

为了探测因杂波干扰强度大、目标回波微弱等原因,导致雷达操纵员将其误当成杂波点的慢速小目标。把连续多帧雷达图像进行长时间积累,针对多帧雷达图像积累中目标回波不连通的情况,提出了一种目标回波不连通的慢速小目标探测方法。引入最小外接矩形的长宽比Fj3占空比Fj2和像素值Fj1等3个参量,运用图像标记技术提取目标回波上述参量,利用Fj1去除大片连通目标回波对慢速小目标的干扰,通过Fj2和Fj3得到的信息值H(Aj)对目标回波进行分类处理。在每个分类域中,首先去除目标回波中间隔距离大于多帧积累时间内慢速小目标运动距离的目标回波,然后通过“慢速小目标的确定”实现对慢速小目标的有效探测,最后把每个分类域中慢速小目标探测结果进行合成得到最终的慢速小目标探测效果。仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

基于DM2的体系结构数据一致性验证方法

为进行有效、规范的体系结构构建,现有体系结构大多采用美国国防部体系结构框架（Department of Defense Architecture Framework, DoDAF）作为指导,针对采用该框架构建的体系结构的数据一致性验证问题,提出了一种基于国防部体系结构框架元模型（DoDAF meta model, DM2）的验证方法。该方法直接从DM2中提取数据的一致性原则,而后利用查找出来的实体数据构建验证准则或者验证矩阵,进而完成体系结构数据一致性的判断。最后,通过一个案例进行一致性验证步骤说明和可行性分析,验证结果充分说明了该方法的有效性。     

基于混合DSm模型的组合规则评价体系

Dezert Smarandache (DSm)理论是一种处理不确定性数据的有效方法,如何对组合规则进行评价,从而在实际应用中选择合适的规则是一个重要的问题。结合DSm理论的特点,在考虑混合DSm模型的基础上,从合成性质、时序性质和工程可用性质3方面建立评价体系。通过算例对评价体系进行验证,得出的结论与定性分析一致,说明了评价体系的有效性,为分析、评价和应用DSm理论组合规则提供理论依据。     

基于IDEAS的联合论证元模型

为统一描述联合论证模式中体系结构数据,基于《国际国防企业体系结构规范》(international defense enterprise architecture specification, IDEAS)提出了联合论证元模型(joint demonstration meta-model, JDM2)。首先,介绍了业务对象参考本体(business object reference ontology, BORO)、IDEAS和国防部元模型(department of defense meta-model,DM2),从设计机理方面剖析了DM2不适用于描述联合论证内容的根本原因以及DM2概念数据模型(conceptual data model,CDM)、逻辑数据模型(logical data model, LDM)和物理交换规范(physical exchange schema, PES)3层结构的优点;然后,借鉴本体理论和DM2设计思想基于联合论证空间提出了JDM2中的概念数据模型;在概念数据模型基础上基于IDEAS规范构建了JDM2中的逻辑数据模型。最后通过实例说明了JDM2的可行性。     

基于ARSαS模型参数估计的雷达目标检测方法

由于杂波非高斯特性和相关特性的影响,传统的动目标检测(moving target detection,MTD)技术的检测性能严重下降,针对该问题,基于对称α稳定分布(symmetric α stable, SαS)杂波模型和自回归(auto regressive,AR)模型理论,提出了一种基于ARSαS模型参数估计的雷达目标检测方法。该方法基于SαS模型,通过幂变换抑制杂波的非高斯特性,以及通过基于广义尤拉〖CD*2〗沃克方程参数估计的AR模型白化杂波,应用快速傅里叶变换实现对目标信号的积累,以提高信杂比。仿真实验和实测数据验证表明,所提方法在非高斯相关杂波背景下的检测性能明显优于传统的MTD方法。     

基于SG-Alpha稳定分布模型的雷达目标Rao检测方法

非高斯相关杂波背景下的目标检测具有重要的实际意义,但在该背景下建立似然比检测模型非常困难。以SG-Alpha （subGaussian-Alpha）稳定分布作为非高斯相关杂波分布模型,导出了雷达目标的Rao检测模型。该模型适应于一般非高斯相关杂波下的目标检测,且易于实现。仿真及实测数据验证表明,在非高斯相关杂波条件下本文提出的方法明显优于传统的检测方法。     

基于道路信息的雷达地面目标过滤

地面目标过滤是机载预警雷达航迹优化的一个重要内容,可以有效地改善目标航迹质量。针对地面目标过滤问题研究了一种利用道路信息的地面空中目标识别方法。首先给出了一种将目标滤波点迹匹配到路段的快速算法,该匹配算法可以快速选择用来识别目标的路段,然后在目标沿直线道路行驶和沿折线道路转弯行驶两种情况下,设计了相应的基于航迹与道路相似度的识别规则,最后通过仿真实验验证了上述识别规则的可行性和有效性。仿真结果表明,该识别规则能以较高概率识别地面目标以及与道路相似度不大的空中目标。     

防空雷达预警监视系统建模与仿真框架及实现

针对防空雷达预警监视系统作战呈现的体系对抗特点,基于CAS理论和实体M&S方法,提出了一种由"一个核心"、"二个系统"和"四个模型"组成的防空雷达预警监视系统建模与仿真一体化框架,其中,"一个核心"为SEBI-TE(System Entity Behavior Interaction-Task Efficiency)方法,"二个系统"为真实系统和仿真系统,"四个模型"包括概念模型、数学模型、仿真概念模型和仿真模型;并简述了框架的各个组成部分;最后,通过雷达群站系统在有源压制背景下探测空中突防目标的建模与仿真实例分析,验证了该框架的有效性和优越性。     

一种基于估计理论的ISAR超分辨成像方法

针对逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像中给定合成孔径长度下方位向匹配滤波脉冲压缩输出的主瓣分辨率随雷达至等效阵列距离变化这一难题,基于线性系统理论,通过目标方位向回波信号的等效建模,提出了一种基于最小均方估计理论的超分辨成像方法。不同于传统基于谱估计的超分辨成像方法,该方法利用对目标系统方位向冲击响应的估计信号进行成像,因而能够完全消除雷达至等效阵列的距离对方位向分辨率的影响。仿真实验证实了该方法的有效性。