基于相干度优化的极化顺轨干涉SAR慢小目标CFAR检测

为改善干涉合成孔径雷达（SAR）系统对慢动小目标的检测性能,研究了全极化顺轨干涉SAR（AT-POLINSAR）实现慢动目标恒虚警（CFAR）检测的方法。首先,通过对单基线AT-POLINSAR的系统设计,明确了其在现有技术条件下的可实现性,并对其信号形式与极化干涉回波进行了建模分析。然后,针对AT-POLINSAR 6维极化干涉矢量提出了以背景杂波平均相干度为优化准则的极化降维新方法,构建了一种统计分布类型与单极化干涉数据相同的次优极化标量干涉回波,从而使目前单极化顺轨干涉SAR（AT-INSAR）慢动目标CFAR检测方法可直接扩展至全极化情形。最后,通过检测实验对次优极化与单极化的慢动目标检测性能进行了对比分析。结果表明,次优极化方法能充分利用全极化信息提高INSAR对慢小目标的检测概率。      

人机协作中人的动作终点预测

为实现安全高效的人机协作（HRC）,需要机器人及时对人的动作做出预测,从而积极主动地辅助人工作。为解决在HRC装配场景中机器人对人的动作终点预测问题,提出了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的动作终点预测方法。在训练阶段,用人的动作序列与对应的动作终点组成的样本训练LSTM网络,构建动作序列与动作终点之间的映射。在应用阶段,根据人的动作的初始部分对动作终点提前做出预测。通过在装配场景中,对人抓取工具或零件的动作终点进行预测,验证了所提方法的有效性。在观测到50%的动作片段时,预测准确率达到80%以上。      

基于朴素贝叶斯分类器的空中红外目标抗干扰识别方法研究

红外诱饵对抗技术的发展使得空战环境日益复杂化,对红外成像制导空空导弹抗干扰目标识别技术提出了更高的要求。红外诱饵的投放使得目标特征的完整性、显著性及稳定性遭到破坏,基于特征融合匹配的统计模式识别方法无法准确识别目标。提出了一种基于朴素贝叶斯分类器的抗干扰目标识别方法,该方法对空战对抗仿真图像数据集进行了特征挖掘,利用实验拟合方法构建了典型特征的概率密度函数模型,构造了朴素贝叶斯分类器,实现了飞机目标和干扰的分类识别。仿真实验结果表明,该方法在已测试的弹道图像数据集下的平均识别正确率达到了81.82%,且能够解决假目标、目标遮挡等抗干扰目标的识别难题。     

非高斯杂波背景中距离扩展目标的盲积累检测器

在采用球不变随机向量(SIRV)建模的非高斯杂波背景下,研究了导向矢量失配或未知时距离扩展目标的检测问题。先假设导向矢量已知,采用广义似然比检验(GLRT)得到每个距离单元的归一化匹配滤波器(NMF)统计量,再将多个距离单元的统计量进行非相干积累得到扩展目标的NMF积累检测器(NMFI),然后通过最大化检测统计量的方法,结合特征值分解技术,对导向矢量进行估计,提出了距离扩展目标的盲NMFI(B-NMFI)。仿真分析表明:当导向矢量失配时,NMFI的检测性能优于GLRT;当导向矢量未知时,B-NMFI能有效地检测目标,并且对不同方位的目标具有很好的鲁棒性。     

弹道中段目标质心位置估计

 质心在目标上的位置是弹道中段目标的重要进动特征,也是目标的质量分布特征,可用于识别弹头和诱饵.针对旋转对称目标,提出了基于窄带雷达回波相位特性的质心位置估计方法.首先,选取目标对称轴上的任意点作为质心位置参考点,定义相应的质心位置参数,并构造以该点为相位参考中心的全姿态散射系数模板;然后,对窄带雷达回波采样序列进行相位匹配变换,搜索匹配函数的最大值,从而得到质心位置参数的估计值.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于星历和回波的分布式卫星SAR系统沿航迹基线计算方法

针对分布式卫星SAR系统中混合基线和雷达斜视导致沿航迹基线难以精确计算的问题,提出了一种基于星历和回波数据的沿航迹基线计算方法。在将分布式卫星航迹补偿为平行航迹的基础上,建立了存在混合基线及雷达斜视条件下的观测几何模型,推导了沿航迹基线的计算公式。根据雷达回波数据估计多普勒中心频率,并由此得到计算沿航迹基线所需的斜视角。在空间基线较长、斜视角较大条件下,该方法相比近似计算方式而言,能获得高精度的沿航迹基线估计。仿真结果表明,用该方法计算得到的沿航迹基线长度作为测速定位的基线参数,可以获得高精度的动目标测速定位结果。
     

基于三站一维距离像融合的弹道目标特征提取方法研究

一维距离像是超宽带雷达目标识别的重要特征之一,基于多站一维距离像的目标特征提取技术是近来的研究方向。依据弹道目标的微动特性,推导了微动弹道目标的时间-距离像模型,然后通过比较各散射点时间-距离像正弦曲线参数之间的关系,实现了多个雷达观测视角下弹头目标距离像的匹配,在此基础上,利用三站一维距离像重构了锥体弹头上各散射点的三维空间相对位置,最后对锥体弹头的各个参数进行了估计。仿真结果表明了本文方法的正确性和有效性。     

基于交互式多模型的红外／雷达低小慢目标跟踪算法研究

研究了基于交互式多模型（IMM）的低小慢目标跟踪问题。基于低小慢目标运动特征的分析,以及目标匀速（CV）直线、匀加速（CA）直线、曲线飞行航迹模型,给出了目标跟踪的IMM算法及其流程。仿真结果表明：该算法能稳定精确跟踪低空目标。     

Detection of sub-kilometer craters in high resolution planetary images using shape and texture features

Counting craters is a paramount tool of planetary analysis because it provides relative dating of planetary surfaces. Dating surfaces with high spatial resolution requires counting a very large number of small, sub-kilometer size craters. Exhaustive manual surveys of such craters over extensive regions are impractical, sparking interest in designing crater detection algorithms (CDAs). As a part of our effort to design a CDA, which is robust and practical for planetary research analysis, we propose a crater detection approach that utilizes both shape and texture features to identify efficiently sub-kilometer craters in high resolution panchromatic images. First, a mathematical morphology-based shape analysis is used to identify regions in an image that may contain craters; only those regions - crater candidates - are the subject of further processing. Second, image texture features in combination with the boosting ensemble supervised learning algorithm are used to accurately classify previously identified candidates into craters and non-craters. The design of the proposed CDA is described and its performance is evaluated using a high resolution image of Mars for which sub-kilometer craters have been manually identified. The overall detection rate of the proposed CDA is 81%, the branching factor is 0.14, and the overall quality factor is 72%. This performance is a significant improvement over the previous CDA based exclusively on the shape features. The combination of performance level and computational efficiency offered by this CDA makes it attractive for practical application.     

基于跟踪微分器的多目标数据关联算法

根据目标在运动过程中位置与速度只能连续变化这一事实,提出了杂波环境下基于跟踪微分器的一种多目标数据关联算法.算法利用跟踪微分器得到目标波门内所有量测的位置与速度,通过将其与目标前一时刻的位置和速度的比较来实现在未知杂波环境下的多目标数据关联.该算法直接利用量测数据,不需要目标运动、传感器噪声及杂波的先验统计知识,在目标数已知杂波不很密集的情况下具有良好的数据关联能力.此算法计算量小、结构简单,与目标状态滤波估计算法完全分离,便于模块化设计和与其他滤波算法结合,易于工程实现.仿真结果验证了算法的有效性.