被动雷达导引头对多目标辐射源的角度分辨

基于空域分析原理,提出二维角度域多目标分选与跟踪方法。采用自适应聚类算法,通过对目标空域成像得到目标的二维角度,来完成多目标的分辨。仿真结果表明：被动雷达导引头的主波束内存在多个目标时,在参数装订信息有限的情况下,采用该方法能将多个辐射源分辨开采。     

基于FFMECA的任务可靠性综合评价方法

任务可靠性的评价是武器装备研制生产过程中的重要工作内容,任务阶段的FMECA评价多从定性的角度进行,未考虑故障模式影响程度的定量指标。基于模糊数学思想,结合FMECA分析中的故障模式影响概率,形成FFMECA分析方法;并在此基础上,将那些影响任务完成的故障模式以定量的形式进行区分,进行考虑故障模式影响概率的任务可靠性评价,并以可撒布地雷为例开展了任务阶段的定量与定性分析。结果表明:本文方法紧密结合可靠性前期工作,对武器装备可靠性评价流程进行了规划,对可靠性评价方法的工程应用具有一定的指导意义。      

基于多尺度CNN模型的多时相PolSAR图像作物分类

农作物分类是偏振合成孔径雷达(PolSAR)数据的重要应用之一。由于单时相PolSAR数据获取的信息有限，因此，采用多时相PolSAR数据，其含有农作物生长周期更丰富的特征信息。针对多时相PolSAR数据在极化特征分解时造成的“维数灾难”问题，提出了一种非负性约束稀疏自编码器(NC-SAE)的特征压缩方法，用于对分解后的特征数据进行压缩，以获得分类所需的有效特征。此外，构建了一种多尺度特征分类网络(MSFCN)，该网络可以提高农作物的分类性能，且优于目前传统的卷积神经网络和支持向量机方法。通过使用欧空局提供的数据进行仿真实验，对分类结果进行性能评估，并与传统方法比较。实验结果表明:所提的方法具有很好的农业应用前景。