多传感器数据融合与弹道落点的预报

为了更精确地对弹道落点进行预报，对多传感器数据融合技术进行了,分批人出了雷达、红外系统和光测系统与传感器融合子系统连用的实例，并得出结论：单传感器的精度是难以满足现代战争需要的，寻求一种较好的融合方法来提高落点预报精度虽是一个难题，但仍是可行的。     

星间红外探测与测量系统

文章主要介绍了具有凝视成像功能的红外探测系统的研究和设计。首先简要描述了红外测角系统的组成和工作原理；然后重点论述了红外探测系统的性能指标和光学设计；最后对红外探测系统设计研究作了总结和展望。     

一种在SAR图像中进行目标识别的多尺度模型

本文基于SAR相干成像的原理，利用当图像分辨率改变时，自然景物和人工目标班点模式变化方式的不同，提出了一种从自然景物中识别人工目标的多尺度模型，并研究了此模型在不同分辨率图像中的性质及应用。     

基于峰值点的目标对准在MSTAR SAR图像分类中的应用

模板匹配的分类方法是合成孔径雷达目标识别的重要方法。研究了MSTAR SAR图像,指出图像中的目标峰值点本质上对应于实际物体的散射中心,并且在一定方位区间中具有稳定性。假设目标存在位置偏移的基础上,提出先利用目标峰值点对准目标,再生成模板和分类的思想。分析了方位区间中基准图像的选取及对准过程对模板生成和目标分类的影响程度。最后研究了同类变形目标间的分类,提出了峰值点特征增强成像、预分类、目标对准和正式分类的四步算法。结果证明,所提算法具有较高的分类精度和效率。     

星载SAR模糊特性及其工程设计

分析了星载合成孔径雷达产生模糊的机理及其与系统参数的关系，叙述了在宽广可视观测带曲，达到较好图像模糊度特性的优化设计原则，并提出了星载ＳＡＲ模糊性能的工程设计方法。     

多普勒雷达导引头信号处理技术

概述防空导弹多普勒雷达导引头信号的基本形式、主要特点、检测原理及其滤波系统；介绍了多普勒雷达导引头信号处理的一些常用技术。     

关于多普勒频率转换成距离变化率公式的讨论

利用多普勒效应原理对雷达测速的转换公式进行了讨论，指出在飞行器高精度轨道测量中，现行的测速转换公式存在较大的误差；给出了新的包含二阶项的测速转换公式，并导出了一个简便实用的直接在测量数据上进行该项误差修正的方法，同时进行了误差特性分析。实际计算表明：轨道测量数据进行二次修正后，匹配程度明显优于修正前。     

Calibration of the MERIC full-polarimetric radar: theory and implementation

This paper describes the architecture and calibration design of the experimental ground based radar station MERIC. This full-polarimetric radar is conceived for the analysis and the recognition of non cooperative aircraft in flight.We carefully study how the full-polarimetric capability is obtained for a simultaneous transmit (simultaneous transmission of two linear FM with opposite slopes) radar system, using analogue deramping with a replica.The phase distortions of the signal propagating in the four polarimetric channels are carefully estimated. We define a phase calibrating method compatible with the outdoor measurements conditions and few constraints on reference targets.We show the phase accuracy obtained with the proposed calibration method on real measurements.     

电大尺寸散射体的RCS计算方法研究

为了更加有效的求解电大目标散射计算问题,在避免谐振区效应情况下获得复杂目标的隐身雷达散射截面(RCS)特性,引用混合场积分方程(CFIE),在快速算法的求解迭代过程中采用共轭梯度算法(CG)的收敛技术,能够稳定的求解电大尺寸的RCS。计算和分析了金属球双站RCS和金属立方体双站RCS,并和精确计算、相关参考文献进行了比较,证明了方法的正确性,计算结果稳定,在工程实际上有较大的应用价值。     

Hybrid integration method for highly maneuvering radar target detection based on a Markov motion model

To detect highly maneuvering radar targets in low signal-to-noise ratio conditions, a hybrid long-time integration method is proposed, which combines Radon-Fourier Transform (RFT), Dynamic Programming (DP), and Binary Integration (BI), named RFT-DP-BI. A Markov model with unified range-velocity quantification is formulated to describe the maneuvering target’s motion. Based on this model, long-time hybrid integration is performed. Firstly, the whole integration time is divided into multiple time segments and coherent integration is performed in each segment via RFT. Secondly, non-coherent integration is performed in all segments via DP. Thirdly, 2/4 binary integration is performed to further improve the detection performance. Finally, the detection results are exported together with target range and velocity trajectories. The proposed method can perform the long-time integration of highly maneuvering targets with arbitrary forms of motion. Additionally, it has a low computational cost that is linear to the integration time. Both simulated and real radar data demonstrate that it offers good detection and estimation performances.