一种改进的线性调频步进信号目标抽取算法

针对线性调频步进信号一维成像算法中的目标抽取问题,提出一种改进的目标抽取算法. 在保证目标最强散射点被抽取到的前提下,该算法对最强散射点所在采样点的抽取区所有可能的位置进行遍历,根据每个可能的位置反推出一个抽取起始点,获取多组目标一维高分辨距离像(HRRP),并对各HRRP进行散射点提取,最终选择各强散射点能量累加值最大的那组HRRP作为目标的HRRP. 经实测数据验证,该方法抽取效果优于逆向舍弃法.      

基于灰关联分析的双通道雷达目标距离像研究

针对高分辨雷达在目标成像过程中存在的目标散射点越距离走动问题,利用双通道探测的有利条件对各通道散射点回波信号进行数学建模,根据双通道接收到回波信号的包络走动,引入了灰关联分析方法来研究回波信号包络间的关联度,根据分析结果分配各距离单元对目标距离像的影响权值,结果表明该方法可以有效地降低发生越距离走动散射点的影响。     

面向成像任务的宽带MIMO雷达认知波形设计

为了利用最少的带宽资源,获取多个方向目标满意的成像结果,提出了一种信号带宽动态调整的宽带MIMO雷达认知波形设计方法。通过建立目标一维距离像与发射信号带宽之间的闭环反馈,使雷达可根据目标的粗分辨一维距离像,设计在距离向上每一个散射点所需的最小发射信号带宽。在此基础上,综合考虑发射方向图和在目标方向所合成发射信号的带宽要求,建立波形认知优化模型并对其进行求解,最终实现了多目标观测时发射信号带宽的动态调整。仿真实验表明,在信噪比为-10dB条件下,该方法可以准确计算出各目标在距离向上最近两散射点之间的距离,并且可在最少消耗带宽资源的条件下实现目标逆合成孔径雷达成像,该成像结果与大带宽线性调频信号的成像结果十分相近。     

基于RBF网络与OMP重构算法的空间自旋目标成像

针对空间自旋目标的回波特性,提出了一种基于径向基函数(RBF)网络与正交匹配追踪(OMP)算法的自旋目标成像方法,并分析了该方法的成像质量.当空间目标自旋运动时,其等效视角的变化容易产生散射点的周期性遮挡和散射强度显著起伏,而已有的基于散射点投影路径逐点匹配方法未考虑这些效应而导致成像效果的下降.为此采用RBF网络建立了发生散射点遮挡与起伏效应后目标空间到回波序列的非线性投影过程,并利用OMP算法对一维距离像序列进行反投影匹配,实现了结构较复杂的空间自旋目标的成像(目标空间的全局优化解).最后结合电磁仿真软件产生的空间目标回波数据进行了仿真,仿真结果验证了该方法的有效性.     

一种新的弹道目标成像匹配识别算法

为了能充分利用目标的散射中心对弹道目标进行识别,提出利用解线频调的方法,通过对距离向和方位向进行快速傅里叶变换,实现对目标散射中心成像,然后从目标ISAR像中提取目标特征信息,提出了一种新的匹配识别的方法实现对目标的分类识别。该方法利用提取的散射中心的位置和幅度信息,通过构造匹配度矩阵,进而与预设门限比较,判定目标类别。仿真实验及识别性能评估表明,该方法在设定情况下具有良好的目标识别能力。     

电大矩形深腔的散射中心模型研究

深腔是飞行器类目标的必要几何构成,如进气道、深腔是隐身飞行器重要的散射源之一,也是识别该类目标的重要特征之一,因此对深腔散射中心模型研究具有重要的应用意义.本文针对电大矩形深腔的散射中心建模进行了研究,利用射线追踪确定多次反射等效散射中心的位置,并以全波数值方法数据对散射中心的幅度参数进行精确估计,获得了高精度散射中心模型,该模型具有物理性,其参数与腔体的几何参数直接相关,便于模型的实际使用.验证结果表明,散射中心模型可以精确模拟电大深腔目标的雷达散射截面起伏和高分辨一维距离像特征.      

基于干涉合成孔径雷达测高原理的雷达散射截面测试杂波抑制方法

针对近场扫描体制电磁散射测量中的杂波抑制问题,提出了一种基于干涉合成孔径雷达测高原理的高度向滤波方法.该方法首先通过在不同高度下的天线两次直线扫描,得到目标的两幅雷达二维像;从雷达图像中提取散射中心的幅相数据后,再利用两次测量得到的散射中心相位差并结合扫描天线高度信息,解算得到该散射中心的高度;根据被测目标的高度范围,设置高度向滤波器,滤除目标高度区以外的散射源杂波;滤波后可以重构得到目标的雷达散射截面,实现抑制杂波、提高测量精度的效果.仿真结果表明,使用该方法处理后目标RCS均值误差小于1 dB.从试验结果来看,使用该方法可从与目标散射量值接近的强杂波背景环境中准确提取目标散射中心.      

中心网页中主题网页链接的自动抽取

基于扩展标记树,提出了一种从中心网页中自动抽取主题网页链接的方法。首先构建链接有序表,利用链接前缀树发现主题网页链接拒绝规则,实现对网页链接类型的预判定;其次,通过分组分割和相似分组重新合并,把页面中的链接归入到不同分组之中,进而识别分组的类型和核心区域所在的分组,最终把链接归入三类链接集合之中。实验结果表明该方法无需训练即可实现中心网页中主题网页链接的高精度抽取。     

车载FMCW雷达准确检测多目标的一种有效方法

针对传统调频连续波（FMCW）雷达难以实现多目标准确配对的问题,提出了一种变斜率FMCW雷达调制波形,能有效实现多目标的准确配对。并在此基础上,提出了一种时域抽取和频域内插方法,使得更靠近雷达的目标,能获得更优的距离和速度测量精度。仿真结果证实了该方法的有效性。     

高分辨雷达角闪烁抑制方法探讨

角闪烁是雷达测量近距离目标时的主要误差。要提高角度测量和角跟踪精度,就必须对角闪烁进行抑制,距离高分辨为抑制角闪烁提供了有效途径。分析了基于距离高分辨的单脉冲测角方法;并在此基础上提出了基于目标几何中心的角度信息处理方法。与幅度加权处理方法不同,该方法利用散射点的距离信息对目标几何中心进行准确估计,从而提高角度测量精度、抑制角闪烁。经仿真实验分析表明,几何中心法可以有效提高测角精度,表现出具有更好的角闪烁抑制性能。     

基于多项相位变换的FMCW-ISAR微多普勒特征提取方法

主要研究了调频连续波逆合成孔径雷达(FMCW-ISAR)目标的微多普勒特征及其提取方法。在FMCW-ISAR系统中,脉冲持续时间内微动目标的连续运动将导致一维距离像产生走动和主瓣展宽,由此引入的误差将影响到后续的微多普勒特征提取以及成像,利用现有的微多普勒特征提取方法不能得到真实的目标微动特征。针对该问题,本文首先详细分析了FMCW-ISAR目标微多普勒效应的具体表现形式及其特点,应用多项相位变换的方法对导致一维距离像主瓣展宽和走动的误差相位进行了补偿,结合扩展Hough变换,提出了一种基于多项相位变换的FMCW-ISAR微多普勒特征参数提取方法。论文所提方法在微多普勒曲线产生展宽和走动的情况下,能准确提取出旋转目标的微多普勒特征参数,最后仿真实验验证了理论分析结果及所提方法的有效性。     

基于极化不变量的谐波雷达导引头目标识别算法

为解决基于目标谐波散射系数的FFT识别算法无法有效识别目标全弹道谐波散射特性的问题,采用了基于极化不变量的目标识别算法.根据目标的半导体模型拟合出目标的谐波散射系数,用卡尔曼滤波器对谐波散射系数进行估计.将估计结果作为酉矩阵的对角元素,建立了目标谐波极化散射矩阵及与其对应的功率矩阵,通过就不同的目标进行谐波散射极化计算得到了仿真结果.结果表明,与基于目标谐波散射系数的FFT识别算法相比,目标谐波极化散射矩阵行列式的值及功率矩阵的迹能反映出目标的全弹道谐波散射特性,二者可以作为有效的目标识别特征量.      

一种改进的毫米波雷达聚类算法

针对毫米波雷达数据均匀性差,数据量小,噪点多等问题,提出一种基于DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise)的雷达自适应聚类算法.改进算法能够根据K近邻距离和目标反射截面自适应调整聚类半径.首先给出一种聚类半径根据K近邻距离动态调整的机制:目标第K个近邻的距离与阈值相比较,以确定阈值半径取值.再提取雷达提供的目标反射截面,基于该值计算目标假象半径作为聚类半径的补充量.实现根据目标反射截面与数据稀疏程度自适应聚类的效果.将改进算法与不同参数的DBSCAN聚类算法在真实雷达点云数据进行实验对比.相较于选取合适参数的DBSCAN算法,改进算法能够更好适应毫米波雷达点云特征,对行人目标识别准确率提高4.18％,对车辆目标识别准确率提高5.63％.     

成排连铸坯端面中心坐标视觉自动提取方法

为了实现成排连铸坯端面机器人贴标时各连铸坯端面中心坐标的快速提取,提出了先提取连铸坯端面图像角点像面坐标,再计算各连铸坯端面中心像面坐标的研究方案。首先,提出了一种改进型SUSAN角点检测算法,解决了图像中相邻连铸坯端面图像边界间距离过小和连铸坯端面图像角为弧形角所造成的角点漏检问题;然后,提取角点的像面坐标,并确定各封闭区域所包含连铸坯端面个数;最后,采用一种倾斜连铸坯端面图像中心像面坐标的提取方法,计算各连铸坯端面中心像面坐标。应用以上方法进行成排连铸坯端面机器人贴标实验,实验结果表明,连铸坯端面水平和竖直方向贴标位置误差范围分别为-0.625～0.850 mm和-0.550～0.875 mm,完全满足企业对多根连铸坯端面自动贴标位置误差允许值1 mm的要求。所提视觉方法在理论和实际应用上都是可行的,不仅为连铸坯端面贴标机器人提供了准确的贴标位置,而且为矩形图像元素的中心坐标提取提供了一种可靠的方法,具有一定的应用价值。     

基于6自由度平台的体感模拟算法研究

针对模拟驾驶器对动感逼真度和平台工作空间的需求,将基于洗出算法的体感模拟控制策略应用于6自由度并联式运动模拟器.首先对系统进行了整体设计及数学建模,然后通过分析人体感知机理,提出了基于加速度控制的体感模拟洗出算法;随后具体研究了模拟驾驶过程中可能存在的多种复杂工况及对应的加速度控制模式;最后,通过联合仿真与实验验证了所提出控制算法的可行性及控制效果,结果显示平台在有限运动范围内动感逼真度得到了显著提升.      

对称三角线性调频连续波雷达目标微动特征分析与提取

建立了对称三角线性调频连续波(STLFMCW)雷达目标的微动模型,通过对微动目标回波信号的分析,推导了微动目标的微多普勒表现形式,分析表明微动目标在扫频周期内的连续运动会导致目标的微多普勒曲线出现走动和展宽现象。针对该问题,进一步提出了一种微多普勒曲线展宽抑制及距离走动补偿的方法,完成了对相位的校正,并利用扩展Hough变换提取出了目标的微动参数。最后通过仿真实验验证了文中所提方法的有效性。     

运动目标最优角点选择算法*

针对传统角点提取算法应用于运动目标优质角点选取上,较难平衡检测精度和检测速率的问题,提出一种稳健的角点选择新算法。首先将图像分块,用子块在相邻帧间的灰度差对其进行聚类,并分割出运动区域块作为角点的搜索区域;然后引入邻域块重新构造Moravec算法的能量变化计算方法,并用之检测目标上的角点;最后对检测到的所有角点进行动态过滤,剔除掉质量低的角点,留下质量高的角点代表运动目标的局部显著特征。将本算法应用于目标跟踪系统进行测试,测试结果表明它有较好的稳健性,较强的的抗噪能力和较快的检测速度,且能保证跟踪的准确性,可以很好地满足交通场景中对行人检测实时性和可靠性的要求。     

基于圆形阵列标定板的张氏相机标定法

提出了一种基于圆形阵列标定板的张氏相机标定法.利用大恒水星系列相机对不同方向和不同姿态的圆形特征标定板进行20次拍摄,并利用亚像素边缘检测算法对图像视野中的特征进行边缘检测;接着对得到的边缘封闭的特征分别进行圆度、偏心率和凸度的条件限制,提取出图像中符合要求的圆形特征;最后通过标定板上圆形特征的圆心像素坐标与世界坐标的对应关系来进行相机标定.实验结果显示,圆形特征的圆心坐标平均重投影误差在0.007个像素以内,表明了该算法的可行性.