基于高斯混合模型的航迹抗差关联算法

针对雷达系统误差时变、上报目标不完全一致等复杂场景下目标航迹关联问题，采用高斯混合模型（GMM）与航迹间拓扑信息相结合的方法实现航迹抗差关联。将航迹关联问题转化为图像匹配中的非刚性点集匹配问题，建立对非同源航迹具有鲁棒性的高斯混合模型，根据航迹间的邻域拓扑信息决定高斯混合模型中各高斯组成部分的权重，利用期望最大值（EM）算法求解高斯混合模型的最优闭合解，在期望步（E-step）阶段求解航迹的对应关系，在最大化步（M-step）阶段求解非同源航迹比例，最后进行航迹关联判决以获得关联结果。仿真结果表明，该算法在不同系统误差、目标分布密度、探测概率等环境下具有较好有效性和鲁棒性。     

旋转式重力梯度仪自身梯度补偿研究

重力梯度仪安装在惯性稳定平台上,忽略载体姿态角改变等条件下的影响,在空间上保持方向不变,因此载体相对于重力梯度仪的旋转会改变其周围空间的质量分布,从而引起自身梯度的变化.这种自身梯度变化影响了重力梯度仪的测量精度,是动基座重力梯度测量误差的重要来源.由于周围环境物体到重力梯度仪的距离很近,采用基于中心引力梯度的方法计算自身梯度具有较大误差.推导了基于加速度计输出的重力梯度仪自身梯度补偿方法.仿真结果表明通过基于中心引力梯度的方法和基于加速度计输出的方法分别计算单位质量的质量点产生的自身梯度时,0.3m位置处自身梯度补偿的偏差超过5E,采用基于加速度计输出的方法进行自身梯度补偿更加精确.     

高海况条件下海面漂浮小目标特征提取与分析

在高海况条件下,海面小目标回波信杂比很低,且在海浪影响下,小目标姿态变化引起的能量起伏严重,以能量为主导的目标检测方法具有较大的性能损失。从不同表示域提取小目标与海杂波差异特征,并进行特征检测是解决该问题的有效途径。以此为背景,通过开展海面小目标数据采集试验,分别从时域、频域、时频域、时频脊变换域进行特征提取与可分性分析,在 4个表示域共提取出 10个特征,包括时域相对平均幅度(RelativeAverageAm-plitude,RAA)、频域相对多普勒向量熵(RelativeVectorEntropy,RVE)、时频脊累积量(RidgeIntegration,RI)等,通过分析得到了 4级海况条件下不同特征可分性程度的结论,为后续多特征融合以及多维特征目标检测工作提供支撑。     

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。     

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。     

雷达海杂波时频谱特性分析

针对海杂波背景下目标检测问题的实际需求,整理分析了STFT、WVD、PWVD和SPWVD 4种常见时频分析方法及其优缺点,并基于实测数据对海杂波的时频处理结果进行了对比分析。分别对纯海杂波单元和目标单元实测数据进行处理,将利用4种时频分析方法得到的结果进行对比、分析和总结。对4种方法在时频分辨率、目标能量积累程度、对海杂波抑制能力和平滑程度上各自特点进行分析,并总结得到相应的结论。     

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。     

大入射余角实测高分辨 海杂波数据幅度统计特性

基于Ku波段高分辨大入射余角(擦地角)海杂波数据,采用瑞利分布、韦布尔分布、对数正态分布、K分布和KK分布进行仿真,并与实测数据对比,分析了这些分布方式的拟合效果。结果表明,海杂波的幅度在大入射余角情况下基本还是逼近瑞利分布的,海杂波在某些距离单元上的幅度分布曲线尾部偏离瑞利分布,此时K和KK分布可在拖尾处达到更好的拟合效果。