贝叶斯推理运动轨迹相干累积的动目标检测方法

雷达理论和实践都表明相干累积是机动目标探测行之有效的方法,但其性能会因脉冲回波处理间隔内未知距离和/或多普勒的徒动而降低。为解决这个问题,提出了一种贝叶斯推理运动轨迹相干累积的动目标检测方法。首先,通过对脉冲压缩回波信号的距离频率进行翻转,就可从未翻转与翻转后的回波信号相乘的傅里叶逆变换中,提取出慢时间维描述待探测多目标运动轨迹的时频信号。视该时频信号中各目标运动轨迹为状态变量,获得的时频信号为观测,建立起多目标运动轨迹的状态空间模型。这样,据贝叶斯滤波推理出的目标运动轨迹,构建出快-慢时间维联合的二维匹配滤波器,就能补偿目标高速/机动带来的未知距离和/或多普勒徒动。理论分析和仿真实验均证明：所提算法适用具有复杂且未知运动状态的目标,且呈现出了优于文献报道方法的性能。     

关于低RCS目标外形优化中目标函数的确定

在分析了低RCS目标外形优化中现有的两种目标函数的局限性的基础上,根据雷达检测概率与目标RCS分布之间的关系,提出了一种新的目标函数,即目标在威胁区域内其RCS大于规定的临界RCS的概率。算例表明本文所提出的目标函数比现有的目标函数更为有效,适用范围更广。为低RCS目标外形优化设计以及气动与隐身一体化设计提供了一个合理而有效的目标函数。     

差分 GPS 鉴定地基雷达测量系统精度的方法研究

提出了利用差分ＧＰＳ分析地面雷测系统跟踪误差的思想,详细分析了各种误差源,建立了一组简洁的差分ＧＰＳ模型,构造了测量数据的比对分析算法以及具有良好抗野值能力的误差偏差最优统计算法,并利用模拟数据进行了仿真计算     

用TH神经网络方法外推数据的超分辨雷达成象

研究用Ｔａｎｋ－Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络（ＴＨＮＮ）求解ＡＲ模型参数作数据外推的超分辨雷达成象,并用微波暗室实测数据对ＴＨＮＮ方法和Ｂｕｒｇ方法作了验证,结果表明,两种方法均能在较低的信噪比条件下实现超分辨成象,且随着ＶＬＳＩ技术的发展,神经网络方法将是一种很有希望的超分辨成象方法。     

超分辨成象信号处理的硬件实现

简要介绍线性预测数据外推的超分辨距离－多普勒成象方法,并以一片高速数字信号处理（ＤＳＰ）芯片—ＴＭＳ３２０Ｃ２５为核心设计了一个专用信号处理器,能完成数据外推、加窗和１２８复数点ＦＦＴ,实现超分辨二维成象。文中给出了对Ｂ－５２模型飞机微波暗室转台实测数据的成象结果,并作了比较。