一种翼身融合体飞行器外形的RCS计算与实验

飞行器隐身技术是当代军事技术中的一项重大突破,低雷达散射截面（RCS）的飞行器外形是专业人员努力追寻的研究目标。本文采用Toplitz变换和混合迭代的算法,对新设计的一种鸭式布局翼身融合体飞行器外形进行了RCS计算,并在微波暗室内对模型进行了测试。实验结果与理论值基本吻合,误差在1dB之内,证明此算法行之有效,优化设计的翼身融合体飞行器具有良好的隐身性能。     

星载综合孔径微波辐射计冗余空间定标方法研究

星载综合孔径微波辐射计系统为了实现更好的辐射测量性能,在地面对通道间剩余相位通过相位定标实验进行测量,其结果用于亮温重构时对通道间剩余相位进行补偿。冗余空间定标方法基于自身阵列冗余基线信息,该方法无需额外资源支持即可对星载综合孔径微波辐射计系统定标,可作为一种在轨的验证方案对系统综合孔径微波辐射计系统通道间剩余相位进行评估。系统性的介绍了基于星载综合孔径微波辐射计系统观测到的场景,冗余空间定标方法以及对平坦场景提出利用模拟的平坦目标响应相位修正的方法,可在点源场景、平坦场景下利用冗余空间定标方法求解通道间剩余相位,并结合仿真验证该方法的可行性。     

面向时序InSAR的卫星任务规划框架设计

随着国内自主雷达卫星和差分干涉合成孔径雷达技术(D-InSAR)及衍生的时序InSAR技术的发展,以时间序列上重复观测为主的长周期形变监测的应用与日俱增。对遥感卫星地面任务规划系统来说,规划和管理大量有时序关联的重复任务,从而最大限度地满足观测要求,是提升以形变监测为使命的雷达卫星运控效率的关键。在综合考虑雷达差分干涉任务序列性、一致性、周期性特征的基础上,设计了一种面向雷达卫星时序InSAR类型任务的规划框架,旨在规划序列任务时,考虑序列整体特性,进行序列任务组间的冲突检测。基于此方法,对现有的地面任务规划系统进行了优化升级,验证了框架的有效性。结果证明:该方法可快速、自动进行序列任务冲突消解,可为长周期序列任务的规划和管理提供设计参考。     

基于合成卷积层网络结构的焊缝X射线图片缺陷筛选技术

焊接技术应用于多个领域,近些年焊缝缺陷自动检测技术成为了重要的研究方向。本文基于VGG-16卷积神经网络的良好分类性能,提出一种SC-VGG网络结构,利用合成卷积层替换了单个卷积层,同时改进了训练过程中的损失函数,使网络结构更为关注焊缝缺陷类型预测的结果。经过实验测试,SC-VGG网络结构在训练过程中损失函数曲线可以很好的收敛,与其他网络结构相比对焊缝缺陷特征的提取性能更好,平均准确率和召回率达到了95.86%和98.33%,为焊缝缺陷自动化识别提供了算法支撑。     

联合截获威胁下的雷达射频隐身目标搜索算法

针对基于射频(RF)隐身需求的机载雷达目标搜索问题进行了研究。通过分析实际作战中射频辐射面临的截获威胁,提出了一种基于联合截获威胁的射频隐身性能表征方法,并给出了具体的值估算方法;对机载雷达搜索任务中辐射参数的优化问题进行了建模,并采用优化算法对目标函数进行求解。通过分析典型情景下解集的分布特点,给出了从最优解集中选取最终解的方法。结果表明,提出的射频隐身性能表征方法能更好地反映截获实现过程的多域需求,提出的雷达搜索方法能够在保证探测性能的同时,提高射频隐身性能和搜索速度,能够为相控阵雷达搜索任务中参数的优化控制提供方法和依据。     

基于三迭代与二阶锥规划的机载MIMO雷达稳健降维STAP方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)中期望目标导向矢量的失配问题,提出一种基于三迭代(TRIA)与二阶锥规划(SOCP)的稳健降维MIMO-STAP方法。首先将MIMO-STAP权矢量分解为发射、接收、多普勒3个低维权矢量的Kronecker积,然后分别限定实际发射、接收、多普勒导向矢量与假定导向矢量之间的误差范数边界,通过优化最差性能,利用SOCP对各个低维权矢量进行三迭代求解,最后进行权矢量合成。该方法在保证机载MIMO雷达获取稳健STAP性能的同时,通过三迭代降维处理,能够有效降低训练样本数需求与运算复杂度,因此更具有实际应用价值。仿真结果验证了算法的有效性。     

非均匀环境下利用单个数据集的STAP算法

对非均匀环境下利用单个数据集的机载雷达空时自适应处理(SDS-STAP)算法进行了研究。针对现有单个数据集类空时自适应算法存在的问题,提出了一种基于对待测数据集进行空时二维滑窗处理的二维幅度相位估计(2D-APES)算法。该算法利用回波的统计信息,不仅放宽了算法处理器对于雷达系统阵元数与脉冲数选取的约束,而且能够有效抑制杂波及待测单元内的干扰,同时降低了处理器的计算复杂度。最后,仿真数据及实测数据实验验证了所提算法的正确性与有效性。     

一种融合MRF分割与数学形态学的道路提取算法

针对高分辨率合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像中道路目标难以有效提取的问题,提出一种融合马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）分割与数学形态学处理的高分辨率SAR图像道路提取算法。该算法首先利用直方图均衡化和增强Lee滤波对SAR图像进行预处理,实现道路的边缘增强,抑制相干斑噪声;进而利用基于条件迭代模式（Iterated Conditional Mode, ICM）的MRF对SAR图像中的道路目标进行初分割;再用数学形态学填充空洞,平滑道路边缘;最后,基于道路的几何特征,使用偏心率、矩阵度、复杂度等因子去除虚警,从而提取出道路目标。利用该文算法对两块实际高分辨率SAR图像进行道路目标提取,均可以取得90%以上的正确道路提取率,表明本文算法具有较高的道路提取精度。     

基于POD曲线的预警机雷达检飞概率模型

针对预警机雷达检飞试验中距离取样间隔及检飞航线边界条件的确定问题,以保证发现概率(POD)曲线的覆盖率与精确性为目标,提出基于POD曲线的预警机雷达检飞概率模型.首先,根据POD曲线的覆盖率和精确性要求确定检飞试验拟合曲线所需的采样点数.然后,根据POD曲线的经验分布函数建立检飞试验中最小探测距离和最大探测距离的计算方法,并由此确定检飞航线上距离取样间隔的长度.最后,根据发现概率的统计特性得到距离取样间隔内采样点数以及航次数等试验参数,为雷达检飞试验设计与预警性能评定提供定量依据.