基于分数阶模糊函数的海面运动弱目标检测

通过推导单频信号、线性调频信号和含有三次项信号的正负对称旋转角的分数阶模糊函数,得到一个有用的结论:单频信号和线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号正负对称旋转角的分数阶模糊函数模函数处处相等,而对于含有三次项的回波信号,其模幅度差别很大。根据此特性提出了一种海杂波背景下的基于正负旋转角的分数阶模糊函数模函数对消的运动弱目标检测方法。通过对智能像素处理（intelligent pixel-processing, IPIX)雷达实测数据验证表明,所提方法在增加目标与杂波分数阶模糊函数峰值差、提高信杂比等方面都明显优于仅对回波作分数阶模糊函数。采用双参数恒虚警检测方法设置适当的门限,文中研究的检测方法能够达到更好的检测效果。     

RTQC误差配准算法性能分析

RTQC算法是一种已应用于工程中的经典的误差配准技术，但是该算法是在没有考虑随机量测误差的情况下给出的，没有揭示出随机量测误差对误差配准精度的影响规律。以雷达组网的误差配准为研究对象，推导了RTQC配准算法的准确形式，给出了随机量测误差为高斯分布条件下，RTQC配准算法的估计精度，从理论上分析了随机量测误差对算法性能的影响规律，纠正了人们对这一问题认识的偏颇。最后，通过仿真对理论分析的结果进行了验证。     

雷达低可观测动目标精细化处理及应用

 雷达探测环境复杂、探测对象特征多样,回波具有低可观测性,雷达探测性能难以满足实际需求,面临着复杂环境下微弱目标检测难题。本文论述了低可观测动目标的内涵、特征、雷达探测面临的挑战以及精细化处理的关键技术,结合雷达实测数据给出了工程应用的途径,并展望了对精细化处理的发展方向。     

基于进离场容量转化的航班地面等待程序

为实现对机场进离场容量和空中交通需求的动态平衡管理,先通过分析进离场容量转化曲线 ,建立基于进离场容量转化的航班地面等待程序模型,并结合RBS排序和Compress寻优算法对等待策略采用动态规划求解,最后对模型进行了数值仿真分析,计算结果证明了在航班地面等待程序中进行进离场容量转化可以有效的减少延误,增大流量,提高效益.     

一种改进的雷达组网误差配准算法

雷达组网系统首先要解决误差配准问题，来准确地估计和消除系统误差。对一种经典的误差配准技术广义最小二乘估计GLSE配准算法进行了研究，讨论了系统偏差增大时，配准精度退化的原因，并针对这一问题提出了一种改进的误差配准算法(MGLSE算法)。通过循环配准，MGLSE算法不但可以对真实的系统偏差进行逼近，而且当GLSE算法失效时，可以自动退出配准循环，放弃配准。仿真结果表明，系统偏差较大时MGLSE算法优于GLSE算法和其他传统的配准算法，并具有配准效果自动检验功能，防止配准后系统偏差反而增大。     

集中式多传感器群目标灰色精细航迹起始算法

为解决多传感器群内目标精细航迹起始的难题,提出一种集中式多传感器群目标灰色精细航迹起始算法。该算法首先基于循环阈值模型、群中心点完成群的预分割、预互联,然后将预互联成功的群按传感器分成子群,基于灰色精细互联模型剔除同一传感器子群内的虚假量测,并利用量测合并模型消除群内多传感器对同一目标的冗余信息,最后基于灰色精细互联模型、航迹得分完成群内量测的精细互联和航迹输出。经仿真验证,与分布式多传感器修正逻辑法、基于聚类和Hough变换的集中式多传感器多编队航迹起始算法相比,该算法综合性能更优。     

M701F4联合循环机组脱硝系统改造及实践

【目的】随着新能源发电技术的发展，燃气蒸汽联合循环机组已成为主要调峰电站机组之一，安全环保运行越来越重要，要对SCR脱硝技术还原剂液氨的安全问题进行研究。【方法】以江苏华电扬州发电有限公司M701F4联合循环机组为研究对象，开展脱硝还原剂液氨改尿素水解制氨改造工程。【结果】阐述燃机NOx产生过程、影响因素和控制策略，并阐明SCR脱硝系统、尿素水解制氨系统和工程设计及运行中的注意事项。【结论】在机组完成脱硝还原剂系统改造后，从机组启机过程和实际运行过程的数据得出，尿素制氨技术稳定可靠，能在燃机烟气治理中广泛运用，且脱硝还原剂氨量和脱硝效率有所保障。     

多传感器异步融合技术研究

多传感器信息融合理论大都是在无系统偏差和量测同步的理想条件下给出的，而实际的工程背景却并非如此。因此，在实际的工程实践中发现融合的效果并不理想，有的甚至不如融合前的效果好。为解决这一问题，研究了系统偏差条件下的多传感器异步融合问题。针对不同的工程背景，提出了两种异步融合算法：异步卡尔曼滤波（asynchronous Kalman filter, ASKF)算法和扩展异步卡尔曼滤波（generalized asynchronous Kalman filter， GASKF）算法。仿真表明，两种算法实现了异步量测条件下目标状态和系统偏差的有效跟踪。     

CNN海况等级分类方法的性能

采用经典的LeNet网络对实测IPIX雷达数据、SPPR-50雷达数据、一型试验雷达数据通过多种组合方式进行交叉实验验证，分析训练集和测试集采用相同类型实测数据、不同类型实测数据时对分类准确率的影响，从而分析网络对雷达信号层数据处理的泛化能力。实验结果表明，不同类型的实测数据对分类准确率影响较为明显，并且当数据具有一定的相似性时分类效果显著。因此，在样本数据集不足时，可考虑通过迁移学习来加快并优化模型的学习效率，提高神经网络模型分类的准确率。     

一种新的红外舰船图像分割方法

为了能够较好地分割出舰船目标，实现后续的目标检测和识别，提出一种基于显著性检测的红外舰船图像分割方法。首先利用AC算法和FT算法对图像进行处理，将两种方法处理后的显著图合并，提高目标轮廓亮度，然后利用选大恒虚警检测的原理对图像进行二值化分割。通过对比其他几种分割算法，证明此算法有更强的抗干扰能力，分割效果更好。