基于多级模糊综合评判的雷达网目标识别技术

由于目前的战场环境非常复杂,目标识别具有重要意义。有关雷达的基于模糊综合评判的目标识别技术目前研究比较多,通过类似的方法可以进一步进行雷达网的目标识别,即采取两个单级模糊综合评判方法进行雷达网的目标识别,但这种方法具有一定的弱点,文中根据雷达网探测目标的特点,提出了一种基于多级模糊综合评判的雷达网目标识别方法。对这种方法与雷达网基于两个单级模糊综合评判进行目标识别的方法进行了仿真比较,结果表明前者较之后者具有计算量小、识别精确、便于工程应用的特点。     

彩色车牌图像的多阈值分割方法

彩色图像的颜色是图像分析的重要特征信息,颜色特征的提取是图像分析的重要步骤,但彩色图像为多维空间信息且可能涉及的是多种颜色特征。文章介绍了采用多阈值分割方法,将多种感兴趣的颜色信息转化为灰度图像,在同一个灰度图像中对应多种彩色信息,对各种不同颜色信息方便处理。通过200幅实测车辆图像使用彩色图像的多阈值分割方法进行车牌定位试验,准确率为98%。     

"狼群"干扰对单、双基地雷达的干扰分析

"狼群"干扰是美国正在研制的一种分布式干扰.文中分析了"狼群"干扰对单、双基地雷达的影响,结果表明,"狼群"干扰对单、双基地雷达构成了严重的威胁.在理论分析计算的基础上,提出了抗"狼群"干扰的可能方法.     

无源雷达波束扫描时差定位方法

运用波束扫描时差定位原理,提出了四站雷达无源定位的模型并对该方法的定位精度进行了分析,同时对已有的定位算法进行了研究并提出了改进措施,最后给出了具体条件下的仿真分析。     

基于PLKF的固定单站无源定位与跟踪算法研究

利用到达方向（DOA）和多普勒频率（DF）建立了固定单站对空中运动辐射源的无源定位与跟踪模型,推导了该模型下的伪线性测量方程,用伪线性卡尔曼滤波（PLKF）算法实现了定位与跟踪;在此基础上用k时刻的状态估计值代替一步预测值对该算法进行了改进;最后与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法进行比较。仿真结果表明,改进的PLKF算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,PLKF算法克服了EKF算法的一些缺点。     

利用图像相关等级的目标判别方法及其应用

提出一种根据PCA重构图像与原目标相关等级进行的目标识别方法,解决伪目标参与识别影响识别准确度的问题。首先建立目标模板库特征空间,将定位到的目标对象映入特征空间,利用PCA变换进行图像重构,定义降维重构图像与原目标之间的相关度函数,根据该函数判别图像等级;若原目标与其重构图像相似度很低,认定原目标为伪目标,将其剔除,不进入识别过程;若认定为真实目标后,根据相似性程度,分别选用降维重构图像或原图像作为识别对象,利用Hu不变矩距离分类器进行识别。该方法可有效剔除伪目标,并根据图像质量选用识别目标,提高了目标识别准确度,交通卡口获取的实测车辆图像车标识别试验验证了该方法的鲁棒性和有效性。     

基于总体最小二乘法和卡尔曼滤波的无源定位算法仿真

研究了存在系统误差时单站纯方位角无源定位系统的定位问题,分别在系统误差为常值和时变值时研究了TLS—KF算法的性能,并通过估计系统误差是否存在,给出了一种选择最优定位算法的判决方法。该问题的研究对于单站无源定位系统如何在存在系统误差时提高定位精度和性能,具有一定的理论意义和实际意义。     

无源定位系统中解决交叉定位虚假目标的研究

研究了在三站无源传感器定位系统中,将传感器两两组合分别利用修正的Hough变换算法排除虚假交点起始航迹,然后再将各组起始的航迹进行关联来排除虚假航迹,仿真结果表明了该算法的有效性.     

平面三站波束扫描时差定位中的模糊研究

波束扫描时差法是一种定位精度比较高的无源定位方法,其中三站一线布站方式具有较宽的高精度定位区,但在求解过程中出现模糊.文中对三站一线布站波束扫描时差定位中的模糊进行了研究,提出了排除模糊的方法,同时提出了对一些特殊模糊点处理的方法.     

一种基于u检验的空海目标分类方法

阐述了对于机载雷达,测高精度不高,特别是对远距离目标的测高精度更差,因而利用机载雷达提供的高度信息进行空海目标分类存在很大的不确定性。为了能有效地利用目标高度信息进行空海目标分类,把空海目标分类问题看成是一个u检验问题。首先,给出了用于空海目标分类的判别函数;然后,给出了一种决策规则,并推导出决策门限的计算公式和空中目标误判为海面目标的概率的计算公式;最后,通过仿真表明该算法的简易性和有效性。