BP神经网络的地面雷达全寿命周期费用估算

为了对地面雷达装备全寿命周期费用做出合理,准确、有效的估算,必须选取合适的估算方法对其进行费用分析.针对一般常用的地面雷达装备全寿命费用估算方法存在费用估算工作量大、预测精度带有很强的主观性和随机不确定性、建模与仿真过程存在很大局限性等问题,从BP神经网络原理出发,提出一种基于BP神经网络的全寿命费用估算方法.该方法充分利用计算机软件资源,建立起地面雷达全寿命周期费用估算的神经网络模型,并结合实例估算.采用Matlab软件语言构造出典型网络的工具函数,根据类似地面雷达装备以往的费用数据作为样本,对费用数据进行训练,调整权值,最后根据估算好的相应数据估算实际费用.通过与传统全寿命周期费用估算方法相比较,证实该模型能够应用于新型地面雷达装备全寿命周期费用估算,减小运算工作量,提高估算精度.     

基于PCA与神经网络的雷达故障组合诊断方法

针对目前单一诊断方法的缺陷,提出了一种基于主元分析方法(PCA)和神经网络的组合故障诊断方法.利用多PCA来监测雷达状态,在雷达状态异常时再通过分析变量贡献率来确定故障部位,最终采用神经网络进行故障诊断.仿真实验了该方法的有效性.     

引滦入津输水隧洞混凝土衬砌质量的探地雷达检测

介绍了探地雷达法检测隧道衬砌质量的原理、方法.引滦入津输水隧洞混凝土衬砌质量的探地雷达检测结果表明,探地雷达法能够快速、准确地发现混凝土衬砌质量问题所在,为工程质量评价提供科学依据,是隧道混凝土无损检测的一种好方法,为类似的工程检测提供一个适用的参考及借鉴.     

基于级数反演的俯冲加速运动状态弹载SAR成像算法

根据弹载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)俯冲加速运动的特点,使用高阶逼近模型建立了SAR的回波信号模型,分析了目标斜距在单个孔径时间内随时间的变化关系。结合级数反演的思想,推导出了弹载SAR回波信号的二维频域的精确表达式。在此基础上,提出了一种适用于俯冲加速运动下的弹载SAR成像算法。理论分析和实验结果表明,该算法精度较高,取得了较好的成像效果。     

结合边缘和统计特征的末制导SAR图像匹配

提出一种用于末制导的合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像实时匹配方法。考虑参考图与实时图尺度、方向等差异,制备多幅参考图像,基于最小错误概率准则,对每幅参考图像提取边缘,由边缘图形成用于匹配的包含边缘两侧地物区域信息的参考模板。提出一种利用边缘信息和SAR图像统计特性的相似性度量准则。采用金字塔分层结构的搜索策略,提高了匹配速度。该方法综合利用了边缘和灰度统计信息,避免了对实时图的边缘提取。实验验证了算法的有效性。     

基于对空无线电引信的平板目标特性建模及仿真

目标的电磁散射特性对回波信号的特性影响巨大。以连续波多普勒体制无线电引信为依托,以平板目标为主要研究对象,研究体目标效应影响下的多普勒信号特性。采用物理光学法和物理绕射法计算目标表面和边缘的雷达散射截面积。建立了平板目标特性模型,结合引信空中弹目交会模型,探讨弹目交会过程中多普勒信号幅度和多普勒频率的变化规律。     

基于FFT BAQ的SAR原始数据压缩新算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)原始数据频域压缩运算中基于快速傅里叶变换的分块自适应量化(fast Fourier transform based block adaptive quantization, FFT BAQ)算法实现复杂的问题,分析了SAR原始数据二维傅里叶变换后数据的能量分布情况。从香农率失真理论出发,利用信源微分熵确定最优的量化比特分配,提出了一种改进的FFT BAQ算法。分析了改进算法的复杂度,并与传统的FFT BAQ算法和BAQ算法做了相应的比较实验。实验表明,改进算法在保证原压缩性能的基础上降低了FFT BAQ算法的复杂度和对硬件的要求。     

SAR tomography imaging via higher-order spectrum analysis

To deal with the non-Gaussian noise in standard 2-D SAR images, the deramped signal in imaging plane, and the possible symmetric distribution of complex noise, the fourth-order cumulant of complex process is introduced into SAR tomography. With the estimated AR parameters of ARMA model of noise through Yule-Walker equation, the signal series of height is pre-filtered. Then, through ESPRIT, the spectrum is obtained and the aperture in height direction is synthesized. Finally, the SAR tomography imaging of scene is achieved. The results of processing on signal with non-Gaussian noise demonstrate the robustness of the proposed method. The tomography imaging of the scenes shows that the higher-order spectrum analysis is feasible in the application.     

发射站/接收站位置误差下无源雷达DOA-TDOA目标定位算法

无源雷达中发射站和接收站位置误差的存在将显著降低目标定位精度。针对这一问题,将发射站和接收站位置误差考虑到基于波达方向和到达时差的无源雷达目标定位模型中,提出了一种目标位置代数解算法。首先,将波达方向和到达时差的测量方程线性化,考虑方程中的各项误差,采用加权最小二乘估计求解,并通过对加权矩阵的迭代更新,得到目标位置最优估计。推导了存在发射站和接收站位置误差条件下目标定位的克拉美罗下界,并从理论上证明了算法的定位精度可以达到克拉美罗下界。仿真结果表明,算法的定位精度优于现有算法,在发射站和接收站位置误差条件下定位精度仍能达到克拉美罗下界。     

基于超密集特征金字塔网络的SAR图像舰船检测

针对星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像舰船目标检测困难的问题,提出了一种基于超密集特征金字塔网络的检测算法。首先,利用残差神经网络提取原始图像特征,构建特征图。其次,跨尺度连接多个特征层获取超密集特征金字塔,建立多尺度的高层语义特征映射,增强特征传播和重用。然后,再利用区域建议网络提取每层金字塔的候选区域输入检测网络。最后,通过融合候选区域及其周边上下文信息,将检测网络注意力集中至海域以抑制虚警,并为分类器计算置信度和边框回归提供补充信息。多组仿真实验证明,所提网络框架设定合理且检测性能优越。