基于实测和差波束天线方向图的ΣΔSTAP性能分析

基于实测和差波束天线方向图研究ΣΔSTAP的性能,文中详细推导了和差波束天线方向图的空时二维杂波协方差矩阵和ΣΔSTAP算法的最佳权矢量。理论分析和仿真计算结果表明,和差波束低副瓣增益有效抑制了旁瓣杂波,降低了杂波自由度。当杂波起伏或载机速度提高时,杂波自由度增加,ΣΔSTAP算法的系统改善因子凹口相应展宽,慢动目标检测性能下降。ΣΔSTAP算法能迅速应用于机载火控雷达,有效提高慢动目标检测性能。     

一种非均匀环境中鲁棒的STAP算法

针对非均匀环境对STAP性能的影响,提出了一种新的结构化STAP算法:首先根据已知的杂波结构、系统参数直接构造杂噪协方差矩阵,再根据样本对其结构进行自适应调整,并由调整后的矩阵构造最终的空时权矢量.由于协方差矩阵并不由训练样本直接估计构成,此算法在实际处理中受各种非均匀现象的影响极小.三通道机载雷达实测数据处理结果表明,此算法在实际环境中,具有良好的检测性能,是一种非均匀环境中鲁棒的STAP技术.     

基于有色载入技术的天基雷达信号处理方法

为了消除天基监视雷达非稳态杂波图景的影响,文中讨论一种利用有色载入（Colored-loading,CL）技术计算杂波协方差矩阵的空-时自适应处理（Space-time adaptive processing,STAP）方法。首先根据先前相干处理间隔（Coherent process interval,CPI）立体数据和先验知识,对杂波区域分块定位。并根据最大似然估计准则,估计各杂波块回波强度。对杂波回波强度进行归一化,并在多个CPI上取平均,得到杂波反射特性地图。结合该地图和先验知识,计算当前CPI的杂波协方差修正矩阵,将该修正矩阵有色载入当前CPI的杂波协方差矩阵,并对有色载入后的协方差矩阵进行主要特征值分析和重构。仿真结果表明,在天基雷达杂波环境中,该知识辅助CLSTAP算法远优于传统的滑窗处理（Sliding window processing,SWP）STAP算法性能,且与理想STAP算法的性能接近。     

机载雷达近程杂波高效自适应抑制算法

针对机载雷达近程杂波抑制提出了一种高效俯仰向空域自适应处理算法。该算法从雷达系统设计出发,在每一次相干积累时间内采用仅包含近程杂波的第一个填零脉冲为训练样本。同时,在俯仰向进行降维处理形成和、差波束,并基于旁瓣相消原理利用俯仰差波束自适应对消和波束中的近程杂波。理论分析和仿真结果表明,本文方案能高效滤除近程杂波,且俯仰主波束保形性能好,运算量小,适合工程应用。     

基于纹理分割恒虚警检测器设计与验证

提出一种基于纹理分割恒虚警(TSB-CFAR)检测器,旨在解决杂波边缘情况下恒虚警检测器性能急剧下降的问题.该检测器由杂波分割模块和变参考单元CFAR模块组成,前级杂波分割模块通过多重分形纹理分割算法对杂波图进行区域分割,跟踪杂波边缘在当前参考单元中的位置,后级CFAR检测模块根据杂波边缘位置,选择合适的参考单元参与目标检测.理论分析表明该检测器不仅具有良好的杂波边缘虚警控制能力,而且在均匀背景下能够达到单元平均恒虚警(CA-CFAR)检测器的性能.IPIX海杂波和MSTAR合成孔径雷达地杂波数据检测实验也证实了本文方法的有效性.     

SAR图像中动目标自聚焦检测的方法改进

构造了各聚焦图像块的对比图像块,对比图像块内的静止背景与聚焦图像块内的静止背景图像保持同步变化,它们的锐度始终相等,而对比图像块内的动目标与聚焦图像块内的动目标图像有很大差异,以聚焦图像块与对比图像块锐度比检测动目标,可排除静止背景锐度下降的影响,提高检测性能。实测数据表明该算法有效。     

多约束实数权的直接数据域算法在空时自适应处理中的应用

传统的空时自适应处理算法通过权矢量幅度和相位的改变来实现,本文研究了空时自适应处理中一种改进的直接数据域(Directdata domain,DDD)算法。该方法仅通过权矢量幅度的改变,对一次样本数据进行处理,有效地抑制杂波和干扰,实现对目标信号的正确估计。采用实数权减小了运算量,降低系统的复杂程度。当目标信号的方向与天线波束指向有偏差时,采用多约束的方法,保证系统在目标信号方向的增益。仿真结果表明该方法的有效性。     

Rice杂波中SwerlingⅡ目标的似然比检测

本文研究Rice杂波中SwerlingⅡ目标的离散时间检测。导出了杂波稳定分量相干及不相干时的似然比(LR)检测器的结构。得到了这些检测器的功效表达式。把LR检测器与传统的平方律检测器的渐近性能进行了比较。计算结果表明,杂波统计特性越偏离高斯情形,LR检测器的检测性能就越是优于平方律检测器,而且杂波稳定分量相干时的LR检测器的ARE比不相干时的要大一倍以上。     

Widrow二元自适应阵列天线的讨论

本文通过对Widrow二元自适应阵列天线的讨论,导出了二元自适应阵列天线方向性函数的表示式。 本文讨论了有噪声时,二元自适应阵列天线性能的变化,指出:在有噪声条件下方向图上将出现“零点偏移”,文中给出了计算偏移量的解析表示式。此外在干扰源方向,天线方向图上出现以“零点深度”度量的剩余值。 本文通过计算,证明了:具有最小均方误差输出的Widrow二元自适应阵必有最大信噪比输出。     

星载脉冲压缩降雨雷达的海面杂波分析

对于星载降雨雷达而言,降雨区域几乎贴在地球表面,地面特别是海面的后向散射回波要比雨水回波强得多.严重的海面杂波会通过天线波束以及脉冲压缩带来的距高旁瓣污染雨水回波.针对脉冲压缩雷达,首次综合分析了海面杂波通过天线主瓣、旁瓣和距离主瓣、旁辩对星载雷达降雨测量的干扰模型,推导出了考虑距离加权函数影响的雨水回波和地表杂波计算公式,模拟并计算了一台Ka波段星栽脉冲压缩降雨雷达所受的杂波干扰.分析结果表明,星载脉冲压缩降雨雷迭所受的杂波干扰比之前的研究结论更加严重,这也对天线旁瓣、压缩脉冲距离旁辩等雷达指标提出了更高的要求.     

智能抛物面天线分层序列最优控制

为了保证大型天线结构的精度,可采用智能结构控制天线形变规律。这样可以大大降低结构的重量并使结构具有更高的形状精度。为使智能天线结构处于最佳工作状态,针对智能抛物面天线结构,建立了以反射面的半光程差的平方和为首要目标,以作动器能耗最小为次要目标的分层优化模型,优化模型同时考虑结构强度约束和作动器性态约束。模型转化为两个序列二次规划问题进行求解,实现了对智能抛物面天线的准静态形状最优控制。对某6米天线结构进行了最优调控和讨论。按该模型进行调控,可以使天线在任意方向的任意载荷下实现保型调控,并使调控能耗最小。表明可以用较少的作动器实现大型天线结构的高精度控制。     

CFAR DETECTORS FOR HIGH RESOLUTION RADAR IN NON GAUSSIAN CLUTTER

讨论了球不变随机过程（ＳＩＲＰ）非高斯杂波背景下高分辨雷达距离扩展目标检测问题。文中提出了ＣＡ－ＣＦＡＲ,ＯＳ－ＣＦＡＲ两种距离扩展目标检测器,并证明了它们的形状因子和尺度因子未知的情形下具有恒虚警性,即双参数恒虚警性,分析了这两种检测器的检测性能。这两种检测器亦可用作ＳＩＲＰ杂波背景下低分辨雷达检测器。     

自适应阵列天线中应用Kalman补偿算法的探讨

为了补偿在自适应阵列天线中应用Kalman算法时,由于模型误差和计算误差所引起的自适应阵列天线性能的损失,本文引入Kalman补偿算法,即自适应Kalman渐消记忆滤波算法及自适应Kalman参量识别滤波算法,获得了有益的结果。最后在上述两种算法的基础上,导出了一种新的算法,该算法具有上述两种算法的优点。     

通道幅相误差快速校正算法在空时自适应处理中的应用

雷达系统不可避免地存在通道幅相误差,导致空时自适应处理算法的性能下降。本文将通道幅相误差快速校正算法应用到空时自适应处理中,根据等距线阵杂波协方差矩阵的块Toeplitz-Toeplitz块结构在通道误差的影响下将改变这一特性,对通道幅相误差进行估计,并分析了空时自适应处理中有限样本数对算法性能的影响。仿真结果验证了该算法在空时自适应处理中的有效性。     

基于选择样本自相关阵的高光谱图像约束能量最小化算法

约束能量最小化算法是一种经典的高光谱图像目标检测算法,其在检测大目标地物时,背景自相关阵易受目标信息的干扰,从而影响算法的检测性能。针对此问题,提出一种基于选择样本自相关阵的CEM算法。通过比较高光谱图像每个样本像元与目标信号的光谱相似度,引入光谱相似性阈值,选择与目标信号光谱差异性较大的部分样本像元参与背景自相关阵的构建,使背景自相关阵更好地对背景的统计性进行描述。对AVIRIS获取的两幅真实高光谱图像进行了目标检测实验,结果表明,本算法的检测率有了明显提高,更适合于检测占据一定像元数目的大目标。     

仪表着陆系统下滑天线辐射特性仿真研究

下滑天线是仪表着陆系统的重要组成部分,其辐射的电磁信号提供着陆飞机相对跑道入口的下滑道指引。下滑天线失效时,将不能提供下滑道,飞机着陆过程将由精密进近变为非精密进近。下滑天线辐射特性是下滑道仿真研究的重点,本文对下滑天线进行建模,求解其电流分布和方向函数,进而运用Matlab仿真其远区辐射场(三维方向图)。     

一种基于鹰视觉的雾霾天气无人机编队目标检测方法（英文）

本文提出了一种仿鹰眼视觉特性的雾霾天气下无人机编队目标检测算法。通过模拟鹰视网膜中ON和OFF通路的视觉信号处理机制,对大气光与透射率的值进行估计从而复原雾霾图像。同时利用鹰视觉系统的颜色拮抗机制与对比度敏感函数提取除雾图像下的目标特征,模拟中央-周边结构感受野特性对特征进行整合,最后通过随机森林算法生成目标显著图以进行目标检测。实验结果表明本文提出的算法能够有效检测出雾霾天气下无人机编队场景中的无人机目标,与其他传统方法相比,本文算法具有更好的检测效果。     

利用YOLO算法对机场围界鸟情检测研究

本文主要研究了基于深度学习的目标检测算法,介绍了 YOLO算法的基本原理和关键步骤,讨论了利用YOLO算法对机场监控视频以鸟类为目标进行检测的应用.结合机器学习技术对YOLO算法进行改进,以网格大小为变量,计算不同网格大小下的检测效率,不断寻找更合适的网格设定,来提高检测的精度.     

半主动悬架的一种智能控制设计与稳定性分析

在建立某轻型越野车悬架系统7自由度数学模型的基础上,设计了基于模糊T-S神经网络控制策略的半主 动悬架控制系统.分析并推导了该输出反馈控制系统的局部和全局稳定性条件.然后,进行了计算机仿真计算,并在沙石路面和沥青路面上进行了实车道路试验.仿真和试验结果趋于一致,车辆性能改善较明显.实验结果表 明推理正确,控制器稳定有效,具有较强的鲁棒性.     

6自由度并联机构平台正解方法研究

介绍一种6自由度平台,定平台通过六个结构完全相同的驱动分支UPU分支与动平台相连接,针对该6自由度平台机构提出了一种运动学正解方法,运用正解方法对机构进行操作,并与逆解算法的目标值进行比对,通过给出反馈修正量,可以有效提高平台的运动精确度,对提高平台的运动精确性起到明显作用。