基于Bayes网络的微波视频融合车辆分类

车辆分类系统是智能交通系统中的一个重要组成部分,其功能是检测车辆类型,为道路监控和交通规划提供信息。该文提出了一种基于Bayes网络的传感器融合车辆分类系统,通过微波和视频传感器分别得到车辆的高度轮廓和平面轮廓,采用混合Gauss分布对提取的车辆特征建模,然后在Bayes网络的框架下对7类车辆进行分类。实验表明:该分类系统可以将车辆分类的准确率从单微波传感器的79%提高到融合传感器的87%,特别是中小型车辆和大型车辆之间的重大分类错误率从9%降低到2%。     

基于BP神经网络的海上目标检测

为了减少展宽的一阶海杂波谱对空间超分辨谱估计技术的影响,提高MUSIC算法的检测性能,用BP神经网络实现海杂波预测和对消.利用神经网络的可对任意非线性函数模拟的特性,对展宽的海杂波进行模拟.用模拟后的结果实现一阶海杂波的对消,来满足MUSIC算法的应用条件.最后,用MUSIC算法分辨海上目标的方位信息.实验结果表明,对消前后目标背景噪声子空间特征值发生改变,对消后更接近于MUSIC算法的假设条件,提高了MUSIC算法的检测性能,扩大了MU-SIC算法的应用范围,实现在非高斯噪声背景条件下应用MUSIC算法检测目标.     

C~3I系统可靠性、抗毁性和抗干扰的统一评测

以模糊可靠性和隶属云思想为基础，建立了系统的能力雷达图模型，通过半实物模拟对可靠性、抗毁性和抗干扰进行统一评测，考核方法具有可操作性.     

基于改进三线性分解的单基地十字阵MIMO雷达二维角度估计

研究单基地十字阵多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达中目标二维角度参数估计的问题。已有的算法往往忽略了信源矩阵中的类Vandermonde结构,而这种特殊的结构可以提升参数估计精度。基于均匀线形阵列(uniform linear array,ULA)的中心对称特性和目标参数矩阵中的类Vandermonde结构,提出一种基于改进的三线性分解的二维角度估计算法。首先利用酉变换的方法构造阵列增广输出矩阵,再将二维角度估计与三线性模型相联系。由于增广输出使得阵列的虚拟孔径增大,因而本文所提算法的参数估计精度要优于传统三线性估计算法。此外,本文提及的改进算法不需进行谱峰搜索及奇异值分解,并且能对估计的二维目标角度自动配对,最后的仿真结果验证了本文算法的有效性。     

基于角域特征PSO的海面目标HRRP识别方法

针对特征空间中各类海面目标特征混叠严重和高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)的角度特征利用率低的问题,提出了一种基于角域特征粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的海面目标HRRP识别方法。该方法引入HRRP的角度信息优化特征空间,增加特征空间的整体可分性;利用自适应分帧算法对特征空间进行角域划分,增加特征空间的局部可分性,并利用PSO算法确定特征空间角域划分时最优的单帧最小样本数目,增强方法的鲁棒性与适用性。实验结果表明,通过将特征空间优化和区域划分进行结合,可以有效提升多类海面目标的分类识别性能,PSO算法可以有效增强方法的抗误差性和抗噪鲁棒性。     

单目标解模糊

本文指出了余值为实数的同余方程组有解的充分必要条件,并结合最大似然准则和误差的高斯分布给出了多ＰＲＦ解模糊的算式及误差分析,总结了实际应用中的计算过程。此外,还讨论了采用ＦＦＴ算法时产生的新的模糊及产生条件。     

宽带宽角扫描相控阵雷达技术研究

针对大型相控阵雷达工作在宽带、宽角扫描的情况下,瞬时信号带宽受孔径度越时间限制的问题,从理论上分析了影响相控阵雷达线瞬时带宽提高的因素和接收通道幅相误差对系统性能的影响,提出了采用射频延迟和视频延迟方法提高相控阵天线瞬时带宽的两种技术途径。并给出在微波暗室里进行的相控阵试验雷达工作在宽带角电扫描情况下成像试验的部分结果,验证了理论分析的正确性。     

防空导弹主动雷达导引头低空性能分析

雷达导引头低空性能主要受地杂波和多路径效应的影响。本文利用雷达不可分辨双源理论重点分析了单脉冲雷达导引头在有多路径效应存在时的角跟踪性能,并通过实例建立了利用布儒斯特角效应和目标与镜像的多普勒频率差从多路径干扰中分辨真实目标的定量分析方法。     

一种机载前视雷达杂波距离依赖性补偿方法

针对机载前视阵雷达近程回波距离依赖性严重,直接距离采样估计杂波协方差矩阵会导致地面动目标检测(ground moving target indication, GMTI)性能下降,提出了一种完全基于数据的前视阵雷达处理新方法。该方法利用最小二乘准则对近程的杂波进行变换,然后再进行空时自适应处理(space time adaptive processing, STAP)。该方法不需要知道雷达的先验参数,在存在误差的情况下具有稳健性。基于计算机仿真数据的实验结果表明了方法的有效性。     

基于目标不变信息量的模糊航迹对准关联算法

探讨了在组网雷达存在系统误差情况时的目标航迹对准关联问题。通过将探测系统误差对目标航迹的影响表示为各目标航迹数据的旋转和平移,从而说明了目标之间的相对拓扑关系不受系统误差影响;由此提出了一种雷达组网模糊航迹对准关联算法,该算法通过提取包括目标间拓扑信息在内的各种不受系统误差影响的目标不变信息量,采用模糊信息处理理论来解决目标航迹的对准关联问题,从而较好地实现了误差配准前的准确航迹对准关联。