基于径向基函数神经网络的自由曲面重构

根据径向基函数神经网络（RBFNN）具有很强的非线性逼近能力的优点，本文采用RBF网络模型进行自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数网络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数风络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多层感知器神经网络的性能进行对比。理论分析和仿真实验结果表明：常用的几种径向基函数重构的曲面都具有很好的连续性，径向基函数网络用于曲面重构，不论是在拟合精度，还是网络的训练速度都明显优于多层感知器网络，具有一定的实用价值。     

镀膜光纤声光相位调制器频率响应特性的研究

本文对光纤声光相位调制器（OF—AOPM）的频率特性进行研究。分析了OF—AOPM的调相原理，研究结果表明：在调制频率远离氧化锌压电薄膜的半波谐振频率的时候，光相位的调制不仅依靠径向应力。同时还依靠轴向应力。通过同时考虑径向和轴向应力的变化，得出了OF—AOPM在整个频率域范围内的响应特性。     

应用聚类分析对关联规则进行分组

关联规则是要从大量的数据中找到数据之间的规律，但有时所产生的规律十分繁多，从而形成新的知识管理问题。针对该问题本文提出了一个新的算法，该算法利用系统聚类分析方法对规则进行分组，从而可更好地帮助用户解所发现的规律，该方法的距离（RatioD）是基于关联规则本身，因此，可对规则进行高效地分组。实验结果表明，该算法是有效的。     

神经网络在未来超分辨雷达中的应用

最新的技术发展已为研制超分辨雷达创造了条件。它能够突破普通雷达基于匹配滤波原理的分辨能力,而实现超分辨。超分辨雷达的巨大计算量通常来自求解非线性最小二乘问题时的多维搜索。本文针对这一问题,研究了雷达信号处理中的两个典型例子:(1)利用阵列处理检测个数已知而方向未知的雷达目标;(2)对波音727飞机进行超分辨距离多普勒成像。说明Hop-field神经网络通过集体运算能够求解各种困难的最优化问题,因而在未来的超分辨雷达中有广阔的应用前景。     

对某距离自动跟踪系统测距误差的分析

根据某距离自动跟踪系统设计的实际情况，分析了系统中模拟数字（ＡＤ）转换电路、动目标显示（ＭＴＩ）与求模运算、波形分析和α－β滤波器所引入的测距误差，得出ＡＤ采样率和波形分析的内插点数决定了系统引入测距误差大小的结论。对实际工作参数的计算及校飞试验的结果证明，此距离自动跟踪系统引入的测距误差较小，满足雷达系统的要求。     

基于Radon—Wigner变换的多运动目标成像

针对逆合成孔径雷达波束内多个平稳飞行目标在距离上重叠的情况探讨多运动目标成像.首先建立多目标回波模型,由分析得出某一目标的回波在一个距离门内对应一组线性调频信号、信号参数在不同距离门内呈规律性变化的结论.据此提出一种基于Radon-Wigner变换(RWT)对多目标信号进行参数估计及分离的多目标成像算法.仿真结果说明了该方法的有效性.     

合成孔径雷达Chirp Scaling成像算法

在利用经典的距离－多普勒算法或相关的频域技术处理ＳＡＲ数据时，需要一个随空间变化的插值器来补偿信号能量在不同距离分辨率单元上的徒动。一般来讲，插值器要花费较多的计算时间，并且导致图象质量的下降，尤其是在复图像时，而本文途径的Ｃｈｉｒｐ Ｓｃａｌｉｎｇ算法避免了插值运算，但能更精确地完成距离单元徒动修正。这种算法的实现只需要复数相乘和ＦＦＴ两种运算。它是相位保留的，适合于宽测绘带，大波束宽度和大斜视     

PCA在雷达目标识别中的应用研究

研究了宽带高分辨雷达目标识别中的特征压缩问题.首先提取目标一维距离像双谱特征,然后应用主元分析法(PCA)降低目标特征维数,最后利用支持向量机对3类实测目标数据进行识别.实验结果表明,对雷达目标识别来讲,PCA是一种可行的特征压缩方法.     

线性调频连续波SAR成像算法研究

研究了线性调频连续波SAR的距离徙动算法成像.针对线性调频续波SAR的特点,在STOP AND GO近似成立的条件下,讨论距离徙动算法的实现过程.STOP AND GO近似失效时,通过补偿线性调频连续波SAR连续运动引入的多普勒频移,提出了改进,并给出仿真验证.     

距离拖引干扰对几种脉冲雷达的干扰效果分析

借助于雷达信号的模糊函数，分析了距离拖引干扰对非脉压雷达、线性调频脉压雷达和二相编码脉压雷达的干扰效果，且进行了比较，得到了一些有用的结果。