基于二次规划的相控阵雷达任务自适应调度算法

雷达任务自适应调度是目前相控阵雷达资源管理研究的热点问题。以加权时间偏移量平方和最小为调度代价标准,基于相控阵雷达任务二次规划数学模型,证明最优解存在条件,并给出一种最优解的解析求解算法。与数值解法相比,解析求解算法有效提高了算法的快速性。对航空护卫舰舰载相控阵雷达真实工作环境进行一系列仿真,仿真结果表明,所提算法有效提高了雷达高优先级任务调度的调度成功率,降低了任务调度代价。     

基于小波域MRF模型的SAR图像分割

针对存在严重斑点噪声的合成孔径雷达(SAR)图像的分割问题,提出了一种基于小波域马尔科夫随机场(MRF)模型的算法.该算法综合利用了隐含马尔科夫树的相关邻域信息和图像的多分辨率描述的信息,将期望最大化用于先验概率分布参数的估计,采用最大后验准则来进行图像的分割.通过对SAR图像的分割实验表明,该算法可有效去除斑点噪声的影响,并能在准确分割目标的同时保留目标的细节信息.     

基于属性散射中心的SAR成像方法

传统合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像技术假设目标回波是由各向同性的点散射模型的相干叠加形成, 在大转角成像时不再适用。且各向同性的散射模型忽略了目标同一结构像素间的相关性, 容易导致结构不连续, 给后续目标识别带来困难。为此, 本文提出了一种基于属性散射中心模型的SAR成像算法, 利用不同散射中心表现出的不同特性对其分别进行成像, 增强属于同一结构的像素间的相关性, 提高SAR图像的可视性。最后, 基于仿真和实测数据实验结果, 验证了方法的有效性, 与现有算法对比, 所提算法的图像质量在定性和定量评价指标上都有所提升。     

基于支持向量机的雷达电子支援措施系统点迹-航迹关联算法

概率数据关联是多源信息融合算法中的关键问题,本文主要对基于雷达和电子支援措施(ESM)双传感器融合的数据关联问题展开研究.由于雷达和ESM传感器方位角数据分布近似相同,可以通过对ESM数据的分析得到判别函数,使用相应的判决规则对点迹和航迹进行关联,这本质上可以看作是一个模式识别问题.本文考虑到支持向量机(SVM)模型在模式分类中的良好表现,建立了基于SVM的雷达ESM系统的点迹-航迹关联模型,使用ESM传感器航迹数据训练SVM模型,对雷达点迹数据进行分类,获得关联结果.最终模拟结果表明:与经典的多假设跟踪算法相比,所提出的算法可有效提高关联准确率.