小样本目标检测综述

小样本学习是指在样本数据不足或质量较低的情况下进行的深度学习训练和预测的方法.针对深度学习目标检测应用中可能会面对的样本数据不足的问题,分析了小样本目标检测的数学模型和误差来源,将适用于小样本目标检测的方法分成数据、模型和算法三个类别进行了归纳总结,简述了各个方案的缺点与不足,并枚举了近年来在小样本目标检测上的可行方法...     

基于深度学习的雷达目标识别算法评估系统设计

在雷达成像装备试验中,传统真实场景测试方法构建难度大、场景有限、试验风险高,急需解决目标识别算法测试不充分、评估不全面的问题本文针对现有问题设计了一套目标识别算法测试系统,可提供合成孔径雷达图像和逆合成孔径雷达图像的处理、标注以及目标识别算法的自动运行、环境配置、性能评估等功能。相较于传统的试验方法,该系统具备成本低、试验时间短、可控性强、可扩展等优点。     

高轨遥感卫星持续跟踪多个动目标的任务规划方法

对多个动目标持续跟踪成像是高轨遥感卫星的重要任务之一。为此,文章提出了高轨遥感卫星对多个动目标持续跟踪的任务规划方法。以卫星姿态机动次数和姿态机动角最小为优化目标,以卫星对动目标持续跟踪的起始、终端状态、服务次数约束及时间分配的限制为约束,建立高轨遥感卫星姿态机动对多个动目标的调度模型。在此基础上,采用遗传算法生成高轨遥感卫星在每个任务周期对多个动目标调度的任务序列,结合九宫格跟踪算法完成对多个动目标的持续跟踪。仿真结果表明：任务规划方法可以成功对1个高速动目标及多个中低速动目标进行跟踪监视,具有很好的适应性。     

基于相对距离估计的空间非合作目标跟踪方法

在采用光学手段的天基目标远距离跟踪过程中,由于仅有测角信息,存在目标跟踪精度随时间累积下降或目标丢失问题。针对该问题提出一种基于相对距离估计的静止轨道空间非合作目标跟踪方法。首先,以主航天器坐标系为参考,构建非合作目标的相对运动模型,基于Clohessy-Wiltshire (C-W)方程建立跟踪方程;然后,以相对距离作为单位量进行归一化处理,将难以观测的相对距离转化为速度与距离之比,并利用空间目标的坐标估计径向分量,从而得到空间非合作目标的相对运动轨迹。最后,对算法进行仿真验证,以空间目标的实际运动轨迹和预测轨迹的偏差角度为指标考核算法性能。仿真结果表明,在实际工程应用中,该跟踪算法可获得较高精度的运动轨迹,同时便于工程实现。     

基于局部能量比的空中红外弱小目标检测方法

提出了图像局部能量比的概念,并针对空中目标图像特点,给出了一种基于局部能量比的红外弱小目标检测方法。该方法基于单帧图像即可实现红外点目标检测,算法简单,耗时较短,可以实时检测;图像局部能量比对图像噪声不敏感,故该检测方法对图像信噪比要求较低,具有强抗干扰性,便于工程实现。文中给出了检测算法的具体实现过程,并用真实空中红外弱小目标图像进行了检测试验。试验结果表明该方法对空中红外弱小单目标和多目标均具有令人满意的检测效果。     

多智能体动态目标协同搜索策略研究

针对目前多智能体集群搜索采用的分区域巡逻策略在搜索具备躲避能力的动态目标时,在分区边界地带搜索效果不佳、巡逻规律易被掌握、无法应对单体故障导致的其管辖区域成为盲区等问题,提出了一种运用强化学习框架的协同搜索策略.该方法通过对作为搜索者的多智能体和随机生成并具有躲避策略的目标进行对抗训练,最终训练出能指导智能体行为的协同...     

高速高精度AD变换器在雷达跟踪系统中的应用

针对雷达数字动目标跟踪系统对模数（AD）转换电路的要求，讨论了AD转换芯片（ADC）的信噪比、孔径时间、采样速度和孔径抖动等关键技术指标，并据此确定合适的ADC。还结合实际的高速高精度AD电路的设计，介绍了AD转换电路的电源、数字与模拟电路的隔离、信号驱动等电路的设计原理，以及印制板电路布线和布局的一些原则和方法。实测数据表明，设计的AD电路应用于雷达数字动目标跟踪系统是成功的。     

3D传感器检测和跟踪的联合优化

在杂波环境下实现检测－跟踪的联合优化是目标跟踪中的一个重要研究课题。对3D传感器使用PDAF进行目标跟踪的情况，本文以先验检测门限优化准则为设计准则，通过用解析近似表示拟事修正Riccati方程中的参数，给出了瑞利起伏环境下实现检测和跟踪联合优化的方法。研究和仿真表明：（1）这种检测和跟踪联合化化方法的跟踪性能优于固定虚警率方法的跟踪性能，但这种性能的改善主要体现在滤波稳定阶段；（2）基于先验检测门限优化准则实现检测－跟踪的联合优化要求信噪比要大于一定的门限，在瑞利起伏环境下，三维测量所要求的信噪比门限为2．157。     

一种改进的时分多目标干扰技术原理及实现

时分多目标干扰技术是目前国内外最常用的多目标干扰技术 ,其主要缺陷是对邻近信道干扰大。提出了一种改进的时分多目标干扰技术 ,阐述了其原理并给出了具体实现框图。