基于地形遮蔽的自旋弹测高雷达回波建模与仿真

为解决导弹自旋运动模型复杂、建模计算量大的问题, 建立了一种新的导弹自旋运动模型。在该运动模型的基础上, 考虑了地形起伏对弹载测高雷达回波遮挡的影响, 利用仿真地形, 采用地形遮蔽算法, 建立地形遮挡下的雷达回波模型, 仿真得到不同高度下的雷达回波图和频谱图。通过对回波的分析、得到在高度为10 km, 雷达斜照射角度超过65.3°时, 地形起伏对于雷达回波有显著遮蔽影响雷达回波发生频谱搬移等若干结论。该结论与实际情况一致, 验证了模型的准确性, 为后续弹载测高雷达回波模拟提供一定的理论支撑。     

基于IPSO算法的KK分布模型参数估计

目的 提出一种IPSO (Improved Particle Swarm Optimization)算法，估计服从KK分布的海杂波建模参数，以改善复杂海况下海杂波幅度统计模型的建模精度。方法 通过设计目标损失函数、更新公式等方法，获得了IPSO算法，然后利用IPSO算法对模型参数进行最优或次优取值估计。结果与结论仿真和实测海杂波数据集实验表明，所提方法克服了KK分布的多参数难于通过解析法求解参数的问题，有效解决了非线性分布海杂波模型的重“拖尾”拟合精度偏低的问题，且该算法能够更快地收敛到理想取值。     

基于多特征信息融合的海面微弱目标检测

为改善海杂波背景下雷达检测微弱目标的性能, 提出一种基于多特征信息融合的目标检测方法。首先, 在分析时域回波信号的基础上, 给出脉冲幅值离差比的概念, 并用其表征离散回波信号的尖锐度。其次, 结合回波信号的频率峰均比和局部分形度两种特征量, 构建多特征信息融合张量。然后, 采用交叉验证法训练支持向量机(support vectors machine, SVM)分类器, 并依据分类器进行目标检测。最后, 通过对实测海杂波数据的一系列实验分析, 优选了所提方案的参数。进一步与已有传统方法对比, 结果显示所提方法具有更好的鲁棒性。