基于多特征的密集假目标干扰融合识别与抑制

密集假目标干扰通过产生大量虚假回波扰乱雷达对真实目标的有效检测和识别,由于虚假回波信号与真实信号的高度相关性,雷达很难对其进行有效识别和抑制。针对该问题,提出了基于信号数据多特征的脉冲多普勒雷达密集假目标干扰融合识别与抑制技术,通过速度量测统计分布特征提取、峰值邻域谱线抑制、谱线分布信号幅度基本概率赋值构建及D-S证据理论融合判别实现了干扰的识别与抑制,仿真验证了该方法的有效性。     

图像编码技术的发展

本文回顾了常规的图像编码技术及其进展，介绍了近年来迅猛发展起来的新的图像编码技术，并讨论了这些技术的发展前景。     

基于PF-EKF的多机器人合作定位方法

研究了多机器人群在未知环境中进行合作定位的方法.机器人利用相对观测信息以及必要的信息交换,完成信息的共享及自身的定位.在初始阶段,机器人都不知道其自身的位置,当具有全局定位能力的机器人获得定位信息后,其他机器人利用粒子滤波（PF）方法融合相对观测量,各自维护着一个代表其位置分布的粒子集合,当粒子集合逐步收敛到接近Gauss分布时,则转而利用扩展Kalman滤波（EKF）方法进行位置的跟踪.仿真结果及实验表明,PF-EKF方法结合粒子滤波器的鲁棒性、适应性与EKF的高效率和实时性,机器人群中各成员可共享全局定位信息,能有效地在未知环境中确定自身的位置.     

一种基于运动学原理的单星对星无源测距定位方法

在对卫星的无源定位跟踪研究中,目标距离的获得是关键问题。测角类的定位方法不能即时测距,且存在收敛慢、精度低的不足。根据运动学原理和卫星运动动力学方程,推导无源测距方程并给出解法,从而提出一种无源测距方法。在此基础上,结合测距分解观测模型,给出基于运动学原理的单星对星无源测距定位方法。仿真实例验证了测距方法及基于测距的定位跟踪方法的正确性和有效性。与已有的基于几何定位原理的测角类定位方法相比,该方法具有更高的定位精度和更快的收敛速度,可实现快速定位。     

一种新的采用神经网络的图像分类方法研究

本文论述了神经网络对图像分类的一种方法──Ｚｅｒｎｉｋｅ矩方法。该方法提取图像特征方便，分类精度高，而且容错性相当好，有较强的实用性。实验结果证实了这些结论。     

雷达低空目标俯仰角偏轴测量的C2算法研究

由于多径信号的干扰,单脉冲比幅测角体制的雷达在对低空目标俯仰角测量时,会带来很大的偏差。应用多目标分辨算法(C2算法),对其在某相控阵雷达系统中低空目标俯仰角偏轴跟踪测量性能进行了分析和仿真,为雷达系统的设计提供依据。通过对不同场景下的仿真结果分析,表明该算法具有比较优良的抗多径干扰性能,可以提高俯仰角的测量精度,该算法运算比较简单,适宜应用于单脉冲比幅测角体制雷达低空目标俯仰角的实时跟踪测量。     

一种单星对星仅测角无源定轨跟踪方法

在星对星无源定轨跟踪中,由于卫星运动方程的非线性和隐函数性,如何建立适合递推滤波的状态预测方程和状态转移矩阵是个首要的问题.根据卫星运动的动力学和几何学条件,推导准确的状态预测方程及其对应的状态转移矩阵,并给出了相应的计算方法.根据单站无源定位理论,提出了一种新的基于准确状态预测模型的仅测角单星对星无源定轨跟踪方法.仿真实例表明,与已有的采用近似状态预测模型的定轨方法相比,该方法具有更高的估计精度和更快的收敛速度,且两者计算耗时相当.     

时空相关K分布海杂波的建模与仿真

给出了K分布海杂波概率分布特性、时间相关特性分析和空间相关特性分析,结合球不变随机过程（SIRP）,提出了一种生成时空相关K分布海杂波的仿真方法,并对其时间相关特性、空间相关特性进行了理论分析和仿真。结果表明,该方法能够生成满足要求的时空相关K分布杂波序列,生成杂波序列的概率密度函数（PDF）和功率谱密度与理想的K分布海杂波吻合较好。     

江西省墒情监测刍议

江西省地处长江中下游,独特的自然地理条件决定,除有地方性雷阵雨及偶有台风雨外,全省年均雨水稀少,旱灾比较多,直接影响全省农业生产。建设墒情监测系统是防旱抗汗的有力措施,也是当务之急。墒情监测应因地制宜,措施得当。     

基于SIS的不完全测量数据处理方法研究

针对单站无源定位系统目标航迹跟踪滤波中常见的测量数据不完全问题,提出了一种新的不完全测量数据处理方法。该方法采用序贯重要性采样的思想,对各种测量数据进行融合滤波。当发生部分数据缺失的情况,系统只需要通过正交投影方法将观测空间降维,而不需要改变观测模型,也不需要重新对跟踪滤波器进行初始化。仿真试验表明,该方法可以大大降低目标的跟踪丢失概率,提高系统的适应性和稳定度,具有较高的工程应用价值。