TOPSIS Evaluation Method on "Have Both Hard and Soft" Systems

In "Have Both Hard and Soft" systems, the soft targets and hard targets are divided into twodistinct target system. The measured results of soft target system are regarded as a matrix with intervalnumbers. On the basis of Topsis method, we discuss a new Topsis evaluation method on "Have Both Hardand Soft" systems, which combined soft targets with hard targets.     

一种改进的"当前"统计模型及其自适应滤波算法

简要讨论了“当前”统计模型的机动目标建模与自适应跟踪的机理，针对“当前”统计模型中的加速度“当前”均值在采样周期内被假设为常数的不尽合理性，将假设条件放宽为：加速度“当前”均值在采样周期内连续可导，由此提出一种改进的“当前”统计模型及其自适应滤波算法。Monte Carlo仿真结果表明了新算法的有效性和优越性。     

舰船红外成像目标实时识别与跟踪系统研究

同时考虑硬件设计、算法研究、软件实现三个方面,成功高效地设计了一个舰船红外成像目标实时识别与跟踪系统。硬件上采用主从式结构,主机为控制计算机,从机为TMS320C6201芯片及其外围电路构成的图像处理系统。算法研究尽量实用化,提出了一种新的目标识别和跟踪算法。软件实现时,基于硬件和软件采取了许多优化措施。该系统已成功应用于光电干扰效果评定实验中。     

TOPSISEvaluation Method on″Have Both Hardand Soft″Systems

1　Topsis Synthetical Evaluation MethodIn multiobjective decision making,if schemes are limit in number,then Topsis method isoften used.It can arrange order to each decision making scheme which is its advantage,Topsis method is as follows:1 ) Construct decision making matrix AA =x1 1 x1 2 … x1 mx2 1 x2 2 … x2 mxn1 xn2 … xnmHere,xijis value of j-th for i-th appraisal object,i=1 ,2 ,… ,n,j=1 ,2 ,… ,m.2 ) Construct normal decision making matrix YY =y1 1 y1 2 … y1 my2 1 y2 2 … y2 myn1 y…     

复杂背景下红外小目标检测技术研究

在复杂红外背景中如果红外点目标所占的像素少,通常的检测方法就很难将目标检测出来,且往往会含有较多假目标。首先对图像进行预处理,利用图像本身的灰度级别对小目标进行初步筛选,然后利用可能目标点的信息对假目标进行剔除。实验结果表明,此方法对复杂背景中小目标检测有较好的效果。     

空间目标的雷达识别技术

空间雷达目标识别在航天技术和战略预警中具有广阔的应用前景 ,它也是目前雷达目标识别技术应用较为成功的领域。总结了目前国内外该领域已有的研究成果 ,结合空间目标的动力学特性和电磁散射特性 ,探讨了在窄带和宽带雷达信号体制下的各种空间目标识别方法 ,并展望了该领域的技术发展趋势。     

基于拖曳长线阵的水下目标模拟系统

水下目标模拟系统对于水下航行体试验与训练、舰艇水声对抗与安全防御等具有十分重要的意义。基于水下目标声学多亮点回波理论,给出了多亮点目标宽带回波信号模型。通过计算机仿真,验证了目标回波各重要特征和目标回波信号模型的有效性。基于拖曳长线阵和高速数字信号处理技术构建了水下目标模拟系统,根据目标回波信号模型综合模拟了水下分布式多亮点运动目标声散射特性,准确模拟了目标不同部位声学亮点的空间方位分布特征。分别对点源目标、真实大尺度目标、拖曳长线阵目标模拟系统进行了声纳目标识别试验,结果表明,拖曳长线阵目标模拟系统的目标特性明显不同于点源目标,而与实际大尺度目标一致。     

基于修正熵的距离扩展目标检测器

针对采用球不变随机向量(spherically invariant random vector, SIRV)建模的非高斯杂波背景下，目标散射点个数估计失配时，修正的依赖于散射点密度的检测器（modified scatter density dependent, MSDD)检测距离扩展目标存在一定的信噪比损失问题，提出了一种基于修正熵的MSDD检测器（modified entropy-MSDD, ME-MSDD）。ME-MSDD先采用修正熵对目标强散射点个数进行估计，然后对目标强散射点进行积累形成检测统计量。最后，针对不同的目标模型及实测目标一维距离像对检测器性能进行评估，结果表明，与不依赖于散射点密度的检测器（non-scatter density dependent, NSDD)、基于动态阈值的检测器（dynamic threshold, DT)和MSDD相比，ME-MSDD能根据实际观测值自适应地估计目标散射点个数，具有更好的检测性能和鲁棒性。     

空间目标ISAR成像与识别对抗研究

阐述了空间目标的雷达对抗措施,通过仿真研究了对抗条件下的空间中段目标ISAR成像与识别,分析了对抗手段对ISAR成像质量与识别性能的影响,指出对ISAR的二维压缩机理进行破坏是实施有效干扰的关键所在。仿真结果表明,通过对抗手段能有效降低ISAR的成像质量,破坏ISAR的识别性能。实验结果对于增强中段突防目标的突防能力有较重要的参考价值。     

New computing method of weighted coefficients for tracking a maneuvering target using PDAF in the presence of clutter

To avoid or reduce the influence of unpredictable motion mode on data association, a new computing method of weighted coefficients of measurements for PDAF is presented in which it is assumed that the current turn rate of a maneuvering target changes within a limited range and its turn may be in arbitrary direction during data association. Thus, the predicted center for computing the weighted coefficients is a curved surface in 3-D space, which differs from the predicted center for setting up a validation gate, namely, a point in 3-D space. The distance between a measurement and the curved surface is used to compute its weighted coefficient. To reduce the computational complexity of weighted coefficients, the formulas for computing the maneuvering direction angle and turn rate corresponding to a measurement are presented. Simulation results show the proposed method reduces the percentage of lost tracks and improves the state estimation accuracy in tracking a maneuvering target using PDAF in the presence of clutter.     

雷达目标远区角闪烁线偏差与观察距离无关的一般性证明

和利用高频区散射中心模型计算目标角闪烁不同,直接从Stratton-Chu积分公式出发给出了目标散射场分量随观察距离的变化关系,并证明在远区近似条件下任意目标的远区角闪烁线偏差与目标观察距离无关,只跟目标本身电尺寸、形状及观察目标方向有关。利用驻相法说明所提方法和散射中心建模方法在高频区的结果是一致的,而所提方法适合在全频带上分析目标角闪烁,更具一般性。最后利用电场积分方程结合矩量法计算了有限大导体平板和有限长导体圆柱的角闪烁线偏差,验证了目标远区角闪烁线偏差与观察距离无关。     

雷达目标微动分辨

研究了基于微多普勒的目标微动分辨,以Wigner-Ville分布为工具,给出了提取微多普勒的方法,然后由微多普勒和微多普勒率的傅里叶变换实现目标的微转动和微平动分辨,提出了基于微多普勒滤波的目标微动分辨技术,使用仿真数据和蒙特.卡洛实验演示了目标微动分辨技术的性能,仿真结果证明了基于微多普勒滤波的目标微动分辨技术的有效性。     

以目标类型为主的一种威胁评估方法

结合现代防空作战的特点和指挥自动化系统的工作要求，对影响目标威胁评估的属性进行了分析，根据多属性决策理论和方法，提出了一种目标威胁评估方法。首先对目标类型进行分类；然后对影响目标威胁评估的各个属性进行划分；最后依据多属性决策方法，建立了目标威胁评估的数学模型，并通过示例介绍了威胁评估的求解过程。仿真结果表明，该模型能够有效目标威胁评估问题，能够有助于指挥员进行目标分配和提高防空武器系统性能。     

水下体目标回波空间方位特性仿真研究

分析并给出了水下尺度目标回波的亮点结构模型和稳态反射亮点与随机散射亮点数字时间序列生成方法。提出了一种利用布放在消声水池中的弧形阵同步发射经时变投影矩阵加权变换的多亮点声波时间序列来仿真水下体目标回波特性的方法。将该方法应用于实现自导仿真试验系统,仿真试验结果表明该方法能够较好地模拟目标空间尺度,除了能够模拟普通靶标的多亮点延迟重发,还具备模拟包括平滑连续、阶跳及其组合等在内的复杂目标空间方位变化的能力,并能够用于水下航行体制导系统的半实物仿真。     

一种有效的SAR图像分割与目标识别方法

在基于模板匹配的合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)目标识别中,一个关键问题就是如何从带有杂波的SAR图像中将目标正确分割出来,以便形成高质量的模板。针对这一问题提出了一种基于对数变换的自适应SAR图像分割方法并将其用于由美国国防高级研究计划署(DefenseAdvancedResearchProjectAgency,DARPA)和空军研究室(AirForceResearchLaboratory,AFRL)提供的实测SAR目标图像识别中。实验结果证明,经有效的目标分割后,不但提高了目标的正确识别率,还有效地提高了对假目标的拒识率,具有良好的鲁棒特性。     

弹道目标中段雷达成像仿真研究

对弹道目标进行ISAR成像识别是分辨真假目标的重要手段。本文研究了中段弹道目标成像仿真问题。简介ISAR成像技术后，仿真了中段弹道。研究了中段弹道目标成像，分析了在有无调姿两种情形下和不同弹道阶段对相干积累时间的要求。仿真结果表明，在不同情形下，雷达必须适当调整脉冲积累时间和改变脉冲重复频率才能实现有效成像。     

基于相依网络的异质目标智能排序模型

随着战争复杂性的不断提升，目标排序模型必须能够从体系的角度出发，对战场中的异质目标进行综合排序，并满足动态、对抗、可进化的要求.首先基于相依网络理论，从对抗的角度出发，综合考虑敌我双方的能力构建目标体系；然后，提出两阶段的目标排序算法，实现了对作用于不同空间的异质类目标的动态综合排序；最后，设计面向历史对抗数据的目标体系权值调整算法，确保了目标排序模型的适应性.通过在某战役级兵棋系统进行实验并与人类指挥员的经验数据对比，验证了所提出模型的有效性.     

应用无人机跟踪地面目标——最新研究进展

应用无人机跟踪移动目标具有广泛的应用价值,平台移动能力在使目标跟踪性能得到提升的同时,也给目标信息处理增加了难度,并带来了新的问题,即如何控制传感器的运动才能获得更好的目标跟踪性能。分析了无人机目标跟踪问题中存在的技术障碍;从目标定位、目标跟踪、同步定位与跟踪、协作式目标跟踪等方面对国内外的研究现状进行阐述;重点分析了实现移动目标跟踪的两项关键技术:目标状态估计与在线航迹规划;对未来的发展趋势进行了展望。     

引信目标回波模拟器的建模与实现

针对脉冲多普勒调制引信的目标回波进行了建模与仿真,并在此基础上研制成功了引信目标回波模拟器。该引信目标回波模型基于多散射中心来模拟的方法,并将环境因素的影响引入模型。引信目标回波模拟器的每个通道的控制均基于FPGA器件,结合并口通信和SRAM存储器并通过DDS的回波合成实现引信目标单散射点回波的模拟,并采用多路并行的方式来实现模拟目标的多散射中心。实际的测试结果验证了目标模型的建模及回波模拟器实现的可行性与正确性。     

空袭目标威胁程度的综合评估与排序模型

提出了空袭目标威胁程度判断的基本准则,针对实战中地空导弹武器系统进行威胁评估时,有不少因素不可能完全明确、带有一定模糊的特点,利用层次分析法和模糊评判法(analytical hierarchy process and fuzzyevaluation,AHP-Fuzzy),建立了空袭目标威胁评估与排序模型。通过实例验证了该模型的合理性和有效性。