重排算法在多目标雷达信号分辨中的应用

本文使用１５年前由柯德锐等人首次在谱图中使用，并经弗朗克斯等人改进并推广的重排算法，对多目标雷达信号进行架次识别，此重排算法简单且极易实施，在重排后失支双线性时，却保持了其他许多可取特性，并换回了Ｃｈｉｒｐ信号和冲击信号的准确定位，针对编队多目标雷达信号的线性调频特点，利用此重排算法在权衡能量聚集性和消重排振荡的同时，实现了对编队多目标雷达信号的分辨。     

基于FPGA和DSP技术的雷达目标检测系统设计

雷达目标检测系统系统主要由FPGA和DSP两部分组成。FPGA芯片用来完成系统中各芯片之间的逻辑控制,DSP芯片用来实现雷达目标检测算法。该系统具有设计灵活、实时性能高、检测算法可配置、检测结果无丢失等优点。     

基于YOLOX算法的飞机蒙皮缺陷识别方法研究

本文主要研究了基于机器学习的目标检测算法，介绍了YOLOX算法的基本原理和结构，讨论了利用YOLOX算法以飞机蒙皮缺陷为目标进行检测识别的应用。同时结合通道注意力机制对YOLOX算法进行改进，提高了检测精度。     

遥感图像中港口目标识别技术

针对遥感图像中港口目标识别的特点,提出了一种基于纹理特征分类与轮廓识别的高效港口识别算法.该方法首先采用梯度分析方法进行海陆分割,得到水域与陆地的二值图像,并据此提取轮廓,然后利用差分链码标记提取港口轮廓,最后检测与链码拐点有关的三个特性,得到港口基元的识别结果.实验结果表明,该算法能够有效地识别遥感图像中任意方向和任意凹凸的港口目标.     

用于解距离和速度模糊的算法(英文)

为了提高检测性能和实现多功能 ,PD雷达常采用高、中、低脉冲重复频率 PRF。对应一定的脉冲重复频率 ,PRF会出现测距模糊、测速模糊。以聚类算法为基础 ,本文介绍了一种用于雷达目标解距离、速度模糊的滑窗相关器算法。该滑窗算法是一种遍历性的算法。文中对该算法的解模糊正确率、运算效率进行了讨论 ,分析了解模糊正确率与脉冲重复频率 PRF、检测范围、滑窗宽度间的关系 ,同时给出了仿真结果。     

面向快速响应产品的星上目标定位及识别方法

针对遥感卫星星上目标的定位及识别，本文面向快速响应应用需求，首先对星上目标定位及识别工作模式进行研究，总结出狭义和广义两种模式，其次重点对像方-物方坐标双向定位算法进行梳理，并针对典型地物目标星上自动识别算法提出研究思路，最后给出算法的应用方法流程。本文研究为快速响应产品星上智能处理提供方法参考。     

地面目标多角度SAR数据集构建与目标识别方法

南京航空航天大学雷达探测与成像技术研究团队利用自主研制的无人机（Unmanned aerial vehick, UAV）机载高分辨率微小型合成孔径雷达（Mini synthetic aperture radar, MiniSAR）系统,针对多类具有代表性的地面目标进行全方位回波录取及成像处理,构建了拥有自主知识产权的复杂目标SAR数据集,并依托该数据集开展了基于人工智能的目标识别方法研究。针对无人机运动姿态不稳定、辅助传感器精度受限导致的图像散焦问题,本文提出了新型运动补偿及新型二维自聚焦算法。实验表明,虽然AlexNet、ResNet-18、AConvNet和VGG等经典神经网络在MSTAR十类目标分类问题中取得了接近100%的分类准确率,但将其应用于南航MiniSAR数据集时分类准确率均明显低于90%。由于本文采取的实验方法与SAR目标识别技术的实际应用场景较为接近,该MiniSAR数据集对于面向工程应用的SAR目标识别算法研究将会具有重要参考价值。     

一种一二次雷达航迹相关的算法

目标航迹相关是雷达数据处理的重要部分，它是把获取的航迹信息与已知航迹比较并确定正确配对的过程。本通过对一次雷达和二次雷达数据的分析，提出了一次雷达和二次雷达航迹相关的相应算法。     

基于优化加权高分辨距离像的雷达目标识别(英文)

对雷达目标高分辨距离像进行特征加权可以解决高分辨距离像各距离单元因目标姿态变化而导致的稳定性不一致问题。针对已有加权系数求解方法存在的不足,提出一种加权系数优化方法。该方法通过定义目标函数来度量不同雷达目标之间加权高分辨距离像的可分性,并采用梯度下降算法优化加权系数值,从而达到增强高分辨距离像稳定距离单元作用,减小不稳定距离单元影响的目的。基于5种飞机目标模型高分辨距离像的仿真实验表明,该方法可以有效优化加权系数,并提高雷达目标识别率。     

弹载脉冲多普勒雷达天线波束内群目标的超分辨率检测

通过对群目标回波信号进行超分辨率离散谱估计得到群目标的多普勒频率及其幅度矢量,在此基础上给出了频率域内群目标的方位和俯仰误差角的单脉冲测角方法.根据群目标回波信号的多普勒频率信息、方位和俯仰误差角信息实现在同一雷达天线波束内的群目标超分辨率检测.给出了降低虚警概率并保持检测概率不变的瑞利分布和莱斯分布群目标的检测方法,包括门限检测的"M中检出m"方法和航迹相关检测方法.仿真实验证实了上述方法的可行性和方位、俯仰角参量估值的高精度特性.     

语音识别技术在DRS雷达模拟机系统中的实现

随着语音识别技术的日渐成熟,以及民航在飞行管制中采用统一陆空通话标准用语、航空管制语言具有较规范的语法结构、相对小的样本空间和工作环境噪音低等特点, 把语音识别技术引入DRS雷达模拟机系统,具有很高的技术可行性和现实意义。本文主要讨论了基于IBM Via Voice语音识别技术在雷达模拟系统中的具体应用。     

语音识别和语音合成在航管雷达模拟系统中的应用

分析了在航管雷达模拟系统增加语音识别和合成功能的实现过程．根据雷达模拟系统的特点,采用中英文皆可识别且适合连续识别的语音引擎,以及符合人类语言特点的TTS语音库,与系统内部通讯机制相结合,实现语音识别和合成的过程。通过实践证明,该系统运行稳定,并且在识别率和数据传输速度等方面都表现良好。     

灰色优势分析在多雷达低空小目标跟踪中的应用

在多部雷达同时跟踪低空／超低空飞行的机动小目标时，因受低空杂波，电子干扰和雷达自身探测精度等因素影响，易使部分雷达探测的数据不完整，不精确，不可靠，甚至相互矛盾，结果造成融合中心数据处理精度下降，针对这一情况，本文应用灰色系统理论的绝对关联度定义和性质，提出了一种改进的绝对关联度计算方法，并在此基础上将多部雷达经一次融合后的数据作为特征数据进行优势分析，把每时送入融合中心比较差的雷达数据用特征数据替换，再进行二次融合，仿真结构表明，应用改进的绝对关联度对雷达数据进行灰色优势分析和二次融合，可进一步提高雷达系统的跟踪精度和可靠性。     

TWR—1拖靶目标的雷达散射特性的研究

研究了ＴＷＲ－１拖靶目标的雷达散射特性，提出了相应的参数设计，研究了拖靶目标的雷达散射截面积以及空间的散射特性，并且通过对ＴＷＲ－１拖靶的全尺寸静态ＲＣＳ实验测量，来验证设计方案的正确性，测量结果表明，ＴＷＲ－１拖靶目标散射特性好，且稳定，满足目前我国靶场靶试对靶标的目标特性要求。     

简单形体目标电磁遮挡算法研究

为了自动地解决复杂目标高频电磁散射场计算时各部件之间的相互电磁遮挡问题，本文利用极大极小检验、Roberts算法、包含性检验等计算机消影算法，经过合理的工程处理，快速而准确地寻找简单形体目标各板块之间的相互遮挡关系，然后根据分析结果计算目标的RCS。文中以并排放置的锥柱组合体为例，在进行了电磁遮挡关系处理后，计算了其RCS，经与单一锥、柱RCS计算结果的比较，证明本文的电磁遮挡算法计算机时短，对简单形体目标的电磁遮挡处理行之有效。     

空间目标监视雷达信号频率的优选准则

随着在轨微小卫星及空间碎片数量不断增加，为保证在轨卫星的运行安全，需要对微小目标进行有效跟踪探测及稳定编目。雷达作为近地空间目标监视的主用设备，在对厘米级小目标进行探测跟踪时，其工作频率是决定其能否可靠探测关键因素，高频有利于探测小目标，并可获得相对稳定的RCS，但高频信号的波束小、搜索能力较低，实现难度大，也使得成本过高。为适于实际工程应用，需从效费比出发，对频率进行优选。本文从目标RCS的角度提出一种空间目标监视雷达信号频率的优选准则，给出该准则下周长波长比ka的取值范围。为了更加清楚地说明该优选准则的应用，给出了直径5 cm和10 cm的目标在该准则下信号频率的取值范围，并与国外工作做了比较，证明该准则可行。     

对模态参数识别的整体正交多项式算法的评述

整体正交多项式识别算法利用整体最小二乘方法来辨识结构模态参数，识别精度一般高于普通意义上的正交多项式拟合算法，本文系统的介绍了整体正交多项式识别算法发展过程中出现的三种方法，同时从识别精度、对噪声敏感程度和识别效率三个方面对方法进行详细的比较和评价，并在此基础上进一步指出了方法存在的问题和未来的研究方向。     

目标函数的选择对雷达隐身优化设计的影响

根据飞行器的雷达散射截面(RCS)分布,合理确定飞行器隐身外形优化设计中的目标函数.首先,对3种目标函数(即威胁区域内RCS的平均值、大于临界RCS值的概率和被雷达检测的平均概率)的特点进行了分析和总结.然后,以一个典型飞行器隐身外形优化问题为例,分析不同目标函数对隐身外形优化结果的影响.计算结果表明:采用不同的目标函数会得出不同的优化外形,并在此基础上探讨了3种目标函数的相关性与区别.最后,总结出在隐身优化设计中如何合理确定目标函数的原则.     

线性预测数据外推超分辨雷达成像

距离—多普勒成像雷达的距离分辨力和横分辨力分别取决于发射信号的有效带宽和目标相对于雷达视线(RLOS)在相于处理区间内的转角。本文研究线性预测数据外推离散傅里叶变换(LPDEDFT)超分辨成像方法,旨在突破普通的FFT距离多普勒处理的限制,提高距离—多普勒成像雷达的分辨力。LPDEDFT在概念上和计算上都比较简单,分两步进行,先用线性预测方法把观测数据外推到观测窗之外,然后对外推过的数据进行普通的离散傅里叶变换。文中给出了B—52飞机缩比金属模型微波暗室转台实测数据和飞行中的Boeing-727飞机外场实测数据的成像结果。LPDEDFT与普通的傅里叶方法相比,在相同信号带宽和目标总转角的条件下可以得到更高的图像分辨力,或者可以用较小的信号带宽和目标总转角获得相同质量的图像。     

空间距离变换的彩色图像目标识别方法

研究了彩色图像的分割算法,提出了运用彩色图像的颜色特征相似性进行图像的分割;然后将分割的目标进行检测,运用无监督网络,即竞争网络学习训练聚类,将图像中不同的目标提取出来。在识别方面,研究了一种运用空间距离变换方法来识别的算法,计算出区域半径测试样本点在区域内还是区域外,以达到识别的目的。实验结果表明,本文提出的分割算法和识别算法可以很好地运用到实际中,识别率可达90%以上。