时空相关杂波下多目标步进频参数估计

提出了时空相关复合高斯分布海杂波下步进频雷达运动目标参数估计的方法.根据复合高斯分布杂波的散斑分量与纹理分量的分布特性,推导出步进频体制高分辨雷达的运动目标距离与速度的最大似然估计;提出目标误差函数的定义,基于目标误差函数最小化的准则,通过对距离进行搜索找到距离的估计值,并通过距离的估计值,求解出速度的最优最大似然估计值.仿真实验表明,该方法可以有效地估计出时空相关复合高斯分布海杂波背景下的步进频运动目标距离与速度参数.     

舰船目标雷达视景仿真研究

针对舰船目标雷达视景仿真中舰船目标实体建模和雷达视景仿真两个主要模块,在分析各个模块实现方法及原理的基础上,提出基于积木式模型结构细化分割的建模方法,探讨了三维动态海洋场景开发的方法和基于Vega的舰船目标雷达视景仿真流程.仿真结果表明建模和仿真方法具有可行性,仿真产生的雷达图像与实际图像较为接近,并符合实际成像条件下的成像规律.     

基于部件组合法的电大尺寸长方体目标RCS计算

介绍了高频法的物理光学法和物理绕射理论。针对特殊的电大尺寸目标,使用部件组合法对长方体目标雷达散射截面计算进行了相关推导、仿真。仿真结果与相关文献提供的结果相吻合,说明该方法对解决此类问题的RCS计算方法可行。     

自适应噪声对消及其在雷达目标识别中的应用

简述了利用波形综合法进行雷达目标识别的工作原理及产生Ｅ脉冲和Ｓ脉冲的方法，提出一种新的识别参量和识别方法。为了减少雷达回波噪声对识别的不良影响，本还提出了一种抑制不相关噪声的自适应滤波方法，并将自适应噪声对消技术用于雷达目标识别。     

动目标雷达的模拟相干补偿理论

提出的ＭＴＩ雷达模拟相干补偿理论,是以声表面波存贮相关卷积器作为中央处理单元,将每一周期发射脉冲与其回波做复共轭相关处理,并做幅度归一化,因而消除或减小由于发射系统不稳定对改善因子的限制从而使老式ＭＴＩ雷达的这到或接近全相参雷达的水平。     

OFD-LFM信号体制MIMO雷达运动目标HRRP合成方法

针对OFD-LFM信号体制MIMO雷达运动目标的高分辨距离像(HRRP)合成问题展开了相关的研究工作,首先给出了OFD-LFM信号体制MIMO高分辨雷达成像的几何关系图,在此基础上,通过严格的理论推导和详细的原理论述,提出了基于相位补偿的OFD-LFM信号体制MIMO雷达运动目标的HRRP合成方法,该方法利用了OFD-LFM信号中各子载波信号之间的正交性,可有效地合成出运动目标的HRRP。此外,还进一步分析了HRRP不发生卷绕的条件。仿真结果证明了本文方法的有效性。     

一种超宽带目标特性测量方法

为获取雷达目标丰富的频域信息,从超宽带雷达信号的概念出发,提出采用步进线性调频超宽带体制的目标特性测量方法,阐述了目标特性测量的基本原理.对于超宽带雷达目标的回波信号,采用小波变换进行回波的相关处理,并得到其仿真结果.最后给出了系统实现方案,并对技术上的一些难点作了说明.     

波纹表面金属目标散射特性分析

雷达散射截面的分析与预估是隐身/反隐身领域的一个重要课题.改变目标的几何外形是减小雷达散射截面有效途径之一.从真空中的麦克斯韦方程出发,采用交替隐式的时域有限差分方法以及时域卷积完全匹配层技术.研究了表面波纹对金属目标雷达散射截面的影响,给出了一表面加波纹金属圆柱雷达散射截面.结果表明当波长和波纹宽度相近时,金属圆柱表面加波纹可以在很大的空域角度内使其RCS明显减小.该方法及结果对隐身与反隐身技术的研究具有借鉴价值.     

高频区雷达目标识别模板构造方法研究

提出了将最大最小相关模板应用于高频区雷达目标模板构造的思想，这种方法的操作对象为多个距离像，即将一定姿态范围内的距离像用一个组合模板来表示，从而使得数据库中目标模板数量减少。最大最小模板具有与其所代表的距离像之间的最小相关最大的特点。     

利用高分辨距离像的雷达目标识别

雷达高分辨距离像和相关滤波器在识别目标中的联合应用中具有研究潜力。其中相关滤波器的作用是使回波相干峰的期望值最大化,本文在实验中利用3种不同地面目标的雷达模拟距离像的相关滤波器数据验证其有效性。结果显示,利用目标的方位信息是可以进行可靠的目标识别的,并且识别是以多个滤波器为基础的。     

雷达组网仿真研究与实现

针对工程中雷达组网的实际情况,研究了雷达组网技术的仿真与实现问题。首先基于分布式组网结构对雷达进行布站和组网,然后采用静态和动态相结合的仿真方法,实现了雷达探测仿真与数字地理信息系统的结合,创建了集雷达性能仿真、环境仿真、电子对抗仿真和目标仿真于一体的雷达探测模型体系;建立了雷达组网动态仿真多因子评估指标体系和评价方法。仿真试验表明,该雷达仿真系统具有优良的模拟实际作战性能。     

基于注意力模型的多模态特征融合雷达知识推荐

为了能够在数量庞大的雷达技术资料中快速准确地找到科研人员感兴趣的雷达知识信息并进行推荐,提出了一种基于注意力模型的多模态特征融合雷达知识推荐方法,学习高层次的雷达知识的多模态融合特征表示,进而实现雷达知识推荐.该方法主要包括数据预处理、多模态特征提取、多模态特征融合和雷达知识推荐4个阶段.实验结果表明:与只利用单一模态特征以及简单串联多模态特征的方法相比,利用文中方法学习到的多模态融合特征进行雷达知识推荐,推荐结果的准确率、召回率和综合评价指标(F1值)均有显著提高,表明提出的基于注意力模型的多模态特征融合方法对于知识推荐任务更加有效,体现了算法的优越性.     

基于时域模糊决策融合的雷达工作模式识别方法

在雷达工作模式识别中,侦察设备对雷达信号参数的测量误差严重影响了识别效果,针对这一问题文中提出时域模糊决策融合(TFDF)的雷达工作模式识别方法。首先分析了雷达脉冲组特征,在脉冲组层次提取雷达信号的脉冲组描述字(PGDW);然后基于联合隶属度函数改进传统的神经网络硬判决方式,实现雷达信号识别的模糊决策;最后运用DS证据理论将多个时刻的模糊决策融合,从而完成雷达工作模式的最终识别。基于时域模糊决策融合的识别方法可以有效改善参数测量误差对工作模式识别效果的影响。仿真结果以及对比实验表明,文中所提算法具有更好的抗噪性能,在雷达信号的参数测量误差为15%时仍具有90%以上的识别率。     

信息融合稳态最优Kalman平滑器

应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,在线性最小方差最优融合准则下,提出了按矩阵加权的两传感器最优融合稳态Kalman平滑器,给出了最优加权阵和最小融合误差方差阵。同单传感器Kalman平滑器相比,可提高平滑精度。一个雷达跟踪系统的仿真例子证明了其有效性。     

杂波环境下基于红外传感器和雷达融合的机动目标跟踪算法

提出一种在密集杂波环境下多传感器机动目标跟踪算法,在利用雷达测量数据的基础上,融合红外(IR)传感器获得的精确角度信息来提高机动目标跟踪性能。通过计算机仿真,该算法较传统概率数据关联(PDA)对于航迹跟踪成功率和位置估计的准确率更为有效。     

雷达组网目标定位精度分析和评估

分析了影响多雷达组网对目标跟踪精度的因素以及与单雷达的差异，提出了定义雷达网目标定位精度，以及评估多雷达组网后在目标定位精度方面带来增益的方法。推导了雷达网对目标定位精度和相应评估指标的估计公式。该文方法不要大量的计算机仿真就可以方便地评估2-D、3-D以及混合雷达网的目标定位精度和效能。通过应用实例说明了该文方法的优点和有效性。     

运动车辆的多传感融合跟踪

针对单一传感器可靠性低、有效探测范围小的缺点,提出了采用雷达与机器视觉融合来实现路面运动车辆跟踪的新方法.该方法采用动力学模型对车辆运动进行描述,考虑了车体运动与车轮速率、转向角之间的关系,比用线性模型更符合车辆实际行驶时的复杂运动状况.通过基于雷达量测的扩展卡尔曼滤波估计建立视觉窗口,再根据图像灰度信息自适应调整窗口中心位置及尺寸,有效地限制了后继图像处理的工作区域,提高了系统的实时性.新方法采用数据融合技术,充分利用雷达与图像传感的量测信息,改善了对机动目标的状态估计.实验证明,该方法能明显提高路面运动车辆位置和方向角的跟踪精度.     

基于修正扩展卡尔曼序贯滤波的信息融合算法

针对基于扩展卡尔曼滤波的融合算法存在滤波精度不高的问题,将修正扩展卡尔曼滤波算法与集中式序贯融合算法相结合,用于毫米波雷达和红外传感器目标融合跟踪。即先对毫米波雷达进行修正扩展卡尔曼滤波,再将滤波结果与红外传感器进行融合滤波。仿真结果表明该算法能够提高对机动目标的跟踪精度,增强跟踪系统对环境变化的适应能力。     

主被动雷达分层融合机动目标跟踪仿真研究

以目标跟踪为主要目的,对主被动雷达基于改进算法的分布式分层融合进行了仿真研究。仿真研究验证了基于固定指数加权模糊自适应EKF滤波算法的主被动雷达分层融合系统,能够显著提高目标跟踪精度且稳定性好。同时验证了分布式分层融合跟踪性能,明显优越于分布式平均加权融合方法。     

制导雷达组网数据融合处理精度分析

讨论了组网条件下影响制导雷达数据融合精度的主要因素,分析了若干主要误差源,采用椭球面、线偏差等高精度计算方法,推导出多测量站支援受援站的计算公式及误差协方差阵,并进行了系统仿真,仿真结果表明了该方法的有效性。