海杂波现代建模方法探讨

总结了海杂波的各种建模方法,回顾了经典海杂波模型,介绍了K分布、分形模型和混沌模型等现代海杂波模型,分析了海杂波建模的发展方向.     

利用神经网络的海杂波幅度分布参数估计方法

海杂波是制约对海雷达探测性能的主要因素之一,掌握其特性,具有十分重要的意义。经典海杂波统计模型在参数估计方法上以传统统计学理论为基础,在样本数较少的情况下,估计结果往往较差,导致建模准确度下降。此外,在复杂非均匀探测背景下,难以实现海杂波模型参数的准确实时估计。针对该问题,文章将深度神经网络模型引入海杂波参数估计领域,通过构建合理的模型,使其具备海杂波幅度分布模型的高精度参数估计能力。该方法采用直方图统计的方法进行数据预处理,合理划分输入数据标签的分组区间,构建数据集训练神经网络,并利用测试数据得到神经网络估计结果。仿真数据和X波段IPIX雷达实测数据验证结果表明,与传统数理统计估计方法相比,该算法明显提升了海杂波统计模型参数估计精度。     

海杂波条件异方差特性分析与波动信息提取

由于低擦地角、高海况等易引起雷达海杂波序列的局部剧烈波动,传统的统计分布模型难以描述突然出现的具有冲激特性的强回波,因此,针对这一问题,将广义自回归条件异方差(Generalized Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity,GARCH)模型引入海杂波建模中,通过 GARCH模型阶数步进搜索结合残差序列方差齐性检验,实现了海杂波数据的波动信息提取。经 X波段雷达实测数据验证,所提出的波动信息提取方法,可以很好地提取实测海杂波数据在局部区域或时间段内的波动信息,为特征检测方法设计提供有效的特征支撑。     

海杂波视景仿真

雷达图像的生成在训练模拟器视景仿真研究中意义重大.在对海作战仿真中,海杂波仿真是对海雷达图像仿真研究的重点.文章在比较海杂波概率分布模型的基础上,探讨了复合K分布实现方法,并应用Vega和Creator等软件实现海杂波视景仿真,生成了由海杂波形成的雷达图像,取得了较好效果,具有一定的借鉴意义.     

海杂波谱的机理及时变特性分析

针对海杂波背景下目标检测问题的实际需求,在机理分析的基础上,利用实测数据对海杂波谱的时变特性进行了分析。首先,分析了波束照射区域内由海表面波浪运动引起的多普勒频移和展宽现象,以及随雷达工作参数之间的依赖关系;然后,对已有海杂波谱机理研究结果进行了分析和总结。在此基础上,利用加窗的周期图法估计得到海杂波的时间-多普勒谱,进而从相关时间的统计特性、谱宽与时域海杂波拖尾程度的依赖关系两个层面对海杂波谱的时变特性进行了分析。分析结果可为海杂波谱建模、海杂波抑制及目标检测方法设计提供理论指导。     

机载脉冲多普勒雷达海杂波仿真及加速

为了提高杂波仿真的精度和速度,提出了一种对现有杂波模型的改进方法,即改用Petts的海杂波后向散射系数模型提高仿真精度,通过预先存储网格单元面积积分、只实时计算主杂波和查表实现旁瓣杂波提高仿真速度。仿真结果表明:该算法有效地提高了杂波仿真的精度和速度。     

无线电引信抗海杂波干扰方法

无线电引信抗海杂波的能力决定了舰空导弹无线电引信低空和超低空工作性能,针对海杂波对无线电引信的影响,分析了海面回波的平均功率、海面散射系数、海杂波的多普勒频谱等海杂波特性,提出了无线电引信抗海杂波干扰方法。     

海杂波FRFT域分形特征在动目标检测中的应用

文中研究了海上动目标雷达回波与海杂波在分数阶Fourier域(FRFT域)的分形特性,利用两者幅值起伏程度的不同,提出了一种基于FRFT域分形维数差异的动目标检测方法。该方法以处处连续而不可导的非平稳不规则信号模型——分数布朗运动作为FRFT域分形模型,通过仿真分析实测海杂波数据的分形曲线,证明海杂波在FRFT域的无标度区间内具有分形特性。提取出FRFT域海杂波与动目标回波的分形维数,并利用其固有的差异进行目标检测。经不同极化方式下海杂波数据仿真,验证了算法的有效性。     

基于实测数据的海杂波时空相关性分析

海杂波的相关特性分为时间相关性和空间相关性,二者均与雷达系统参数、环境条件等多种因素有关。文章利用X波段雷达实测海杂波数据,重点研究了不同极化条件下海杂波的时间相关性、高低典型海况和不同入射余角条件下的海杂波距离向和方位向空间相关性。经大量实测数据验证表明,极化方式对海杂波强时间相关性影响较小,海杂波距离向空间相关性受海况影响较大、方位向相邻分辨单元空间相关性较弱,这些结论对于海杂波中目标检测方法优化设计具有重要意义。     

基于小波变换的海杂波分布特性分析

提出了用小波变换对海杂波分布进行统计分析,利用小波多分辨分析估计海杂波的概率密度函数,通过拟合识别分布并求取参数,改变以往先假定海杂波分布识别的方法,克服了因为噪声的存在直接由海杂波数据估计分布参数不准确的缺点。通过适当地调整小波多分辨分析的阈值,可以获得更逼真的海杂波概率密度函数,适应各种海况下的海杂波分析。     

航空磁探中潜艇磁场建模方法分析

为提高航空磁探中潜艇磁场模型精度,分析现有潜艇磁场建模方法,对边界积分法、有限元法、积分方程法、磁体模拟法等主要潜艇磁场建模方法的基本原理和推导过程进行分析。通过数值分析比较各方法的建模精度,最后归纳潜艇低空磁场建模方法的基本要点。     

基于帧差和背景建模的卫星视频目标检测

传统单一的目标检测方法运用在卫星视频时不能得到理想的检测效果,特别针对一些目标纹理特征匮乏,背景变化明显的卫星视频来说适用性更差。文章提出一种结合背景模型更新的混合高斯背景建模和多帧差分的算法,通过抽取吉林一号卫星视频中某2帧的2个不同场景,对比了多帧差分法、单高斯背景建模法和本文提出的算法,较好地解决了卫星视频微小目标检测中易产生检测率低、虚警率高的问题,提高了检测的正确度、完整度和质量,在遥感卫星视频运动目标检测中具有良好的应用潜力。     

Duality between failure detection and radar/optical maneuverdetection

The two distinct technical specialty areas of failure detection in stochastic dynamical systems and the detection and tracking of target maneuvers by radar or optics are identified as two separate disciplines that have achieved results by using modeling techniques. These techniques can be cross-applied to the other specialty area, which is revealed to have in common the same underlying mathematical formulation of the even detection problem     

Pade approximations to matched-filter amplitude probabilityfunctions: Rayleigh mixtures and multiple observations

Techniques are presented for deriving approximations to the statistical functions that characterize linear sums of matched-filter outputs. They are derived using two techniques: (1) Pade approximations to the multidimensional characteristic function (CF), and (2) discrete Rayleigh mixtures based on an exact or approximate form of the Rayleigh parameter probability density function. The Pade-based approximations are used for modeling the "clutter-only" case and computing detection thresholds, whereas the Rayleigh mixtures are best suited for modeling the "target-plus-clutter" case and computing target detection probabilities     

集成时间信息的液体火箭发动机故障诊断推理

提出一种液体火箭发动机集成时间信息的定性建模和故障诊断推理方法。该方法以谓词逻辑公式和子句的形式对发动机定性特征和试车过程中的观测信息加以描述，同时基于归结原理和假言推理规则的演绎推理方法进行诊断问题求解。结合实际试车数据的检验结果表明，该方法为液体火箭发动机试车过程中动态诊断知识的表达和组织，提供了一种简洁有效的方式．计算量小．检测速度快，且具有较强的诊断能力。     

飞行器雷达隐身性能评估研究

考虑飞行器与雷达的对抗环境和相对位置关系,通过建立雷达的探测模型以及飞行器的雷达散射特性模型,初步构建了飞行器雷达隐身性能评估系统。该系统可以有效地计算RCS的不同而引起的发现概率及暴露距离的变化,从而可以定量地比较隐身性能的变化;还可以根据暴露距离或预警时间的要求,制定出满足该要求的RCS指标的取值,从而指导隐身飞机RCS指标的确定。对算例的计算分析表明,该系统的计算结果可信,具有一定的实用价值。     

基于自适应混合高斯模型的运动目标检测

随着智能视频监控应用领域的不断拓展,为了在各种复杂场景下都能快速稳定地检测出运动目标,众多研究者提出了很多解决方法。鉴于背景减除法自身在算法理论的复杂度小,且对不同场景适应性强的优点,成为运动目标检测研究领域的基础方法。而在背景减除法的各种背景建模方法中,混合高斯模型方法以其适应性强、灵活高效的优点成为该领域的经典方法。详细介绍了背景更新机制中常用的混合高斯模型,并据此研究了基于自适应更新率的高斯背景建模方法,经过对比试验,论证了改进方法在建模速度上的大幅度提升。     

飞行员情境意识定量测量研究综述

情境意识是飞行员驾驶飞机所需的关键能力之一,而量化评估飞行员的情境意识则是许多研究关注的重点。为了厘清过往飞行员情境意识方面的研究,本文首先总结了六种传统测量方式,包括冻结探测技术、实时探测技术、实验后自评技术、观察者评分技术、绩效表现评估及生理指标评估;然后,介绍了采用数学建模测量飞行员情境意识的方式,这种测量方式更加精细,且具有很强的预测性;最后,详细总结归纳了飞行员情境意识的过往研究中所采用的主要测量手段,对其发展方向进行展望,为该领域的后续研究提供了一定参考。     

Robust fault detection and optimization for a network of unmanned vehicles with imperfect communication channels

The observer-based robust fault detection and optimization for a network of unmanned vehicles with imperfect communication channels and norm bounded modeling uncertainties are addressed. The network of unmanned vehicles is modeled as a discrete-time uncertain Markovian jump system. Based on the model, a residual generator is constructed and the sufficient condition for the existence of the desired fault detection filter is derived in terms of linear matrix inequality. Furthermore, a time domain optimization approach is proposed to improve the performance of the fault detection system. The problem of detecting small faults can be formulated as an optimization problem and its solution is given. For preventing false alarms, a new adaptive threshold function is established. The combined fault detection and optimization algorithm and the adaptive threshold are then applied to a network of highly maneuverable technology vehicles to illustrate the effective- ness of the orooosed aooroach.     

Spectral-spatial target detection based on data field modeling for hyperspectral data

Target detection is always an important application in hyperspectral image processing field. In this paper, a spectral-spatial target detection algorithm for hyperspectral data is proposed. The spatial feature and spectral feature were unified based on the data filed theory and extracted by weighted manifold embedding. The novelties of the proposed method lie in two aspects. One is the way in which the spatial features and spectral features were fused as a new feature based on the data field theory, and the other is that local information was introduced to describe the decision boundary and explore the discriminative features for target detection. The extracted features based on data field modeling and manifold embedding techniques were considered for a target detection task. Three standard hyperspectral datasets were considered in the analysis. The effectiveness of the proposed target detection algorithm based on data field theory was proved by the higher detection rates with lower False Alarm Rates (FARs) with respect to those achieved by conventional hyperspectral target detectors.