中段弹道导弹和背景红外辐射研究概况

简述了弹道导弹在飞行中段和背景的红外辐射特性及其研究的意义和方法;重点论述了国外研究的背景和国内现状以及发展趋势;最后分析了开展中段目标和背景红外辐射特性研究的关键技术,并提出了加快我国在该领域发展的建议。     

一种新的实时弹道导弹中段目标识别方法

弹道导弹中段目标识别方法的研究,对于弹道导弹和诱饵材料选择以及提高我方导弹的突防能力具有重要的意义.提出了一种新的弹道导弹中段目标识别的方法,首先利用红外传感器得到的当前及以前时刻的图像序列数据反演出目标的辐射强度序列,然后再对辐射强度序列进行FFT变换,得到各目标的频域特征,最后利用这些特征实时地与先验得到的模板数据进行匹配.如此反复,直到识别出弹头目标.实验表明:该方法能够实时有效地识别出弹头.不是直接依据目标所成图像的几何特征或者灰度特性进行识别,而是利用图像数据反演出目标的辐射强度序列,使得识别结果更加可靠,且速度较快.     

弹道导弹中段目标特性与识别技术

弹道导弹中段是导弹防御的关键阶段,目标识别是核心难题之一。分析弹道导弹中段目标群构成,研究弹道导弹在中段的目标特性和突防手段,归纳弹道导弹识别技术研究的发展趋势。     

弹道导弹中段防御系统目标识别仿真研究

通过分析美国陆基中段防御系统的系统配置和工作流程，设计了弹道导弹中段防御系统目标识别的总体结，构，确立了导弹防御系统中的识别模块及识别方案，模拟防御系统对威胁目标群进行综合识别的过程，并对识别效能进行评估。仿真系统采用了面向对象的程序设计方法实现。     

天基红外传感器最大作用距离分析

本文提出了天基红外传感器基于点源机制的最大作用距离估算方法。并对计算模型中各参数之间的物理联系以及参数对作用距离的影响进行了分析讨论．可以为天基红外传感器系统的设计提供理论指导。     

弹道导弹中段红外辐射特性数学建模与仿真

针对TBM中段的弹道特性,根据热平衡理论建立了TBM在中段的温度计算模型,然后根据普朗克定律建立了目标红外辐射计算模型;在红外辐射的大气传输理论基础上,综合考虑大气吸收、散射及气象条件等各种因素,分析了大气衰减对红外辐射的影响建立了大气透过率的计算模型,得到了大气衰减作用下的目标辐射模型;最后,在假定的仿真条件下,利用模型计算了两种波段下目标红外辐射强度、大气光谱透过率以及经过大气衰减后的红外辐射强度,并对计算结果进行了分析,结果表明,这是一种计算TBM中段红外辐射的有效方法.     

弹道导弹目标识别技术

弹道导弹突防过程中的目标识别是反导防御系统中的核心技术之一。根据弹道导弹在飞行过程中的目标特性及运动特性,分析了反导防御系统中弹道导弹目标识别的技术特点,从目标的运动特性、结构特性以及再入特性等角度总结了地基相控阵雷达进行目标识别的策略和方法,最后对反导防御系统中弹道导弹目标识别技术进行了展望。     

基于STK/EOIR的弹道中段目标红外辐射特性研究

提出了一种天基预警系统对弹道中段目标红外探测的仿真方法。利用卫星工具箱的红外模块(Satellite Tool Kit/Electro-Optical Infrared Sensor, STK/EOIR)对中段目标红外辐射的特性进行了研究。首先,提出了基于STK/EOIR的弹道中段目标动态红外辐射特性仿真方法,分析了EOIR目标红外辐射的计算模型和传感器接收模型。然后,给出了典型目标在中波、中长波以及长波红外波段的红外辐照度的仿真结果。最后,对比分析了观测角、观测距离对天基凝视传感器接收目标红外辐照度的影响。仿真结果表明,中段目标红外辐射的强度能满足天基凝视传感器的探测灵敏度要求。     

专家论坛弹道导弹目标识别技术

弹道导弹突防过程中的目标识别是反导防御系统中的核心技术之一。根据弹道导弹在飞行过程中的目标特性及运动特性,分析了反导防御系统中弹道导弹目标识别的技术特点,从目标的运动特性、结构特性以及再入特性等角度总结了地基相控阵雷达进行目标识别的策略和方法,最后对反导防御系统中弹道导弹目标识别技术进行了展望。     

基于多站STSS重构目标辐射强度方向图的可行性

一般来说,目标的红外辐射强度方向图是用于目标识别的重要特征之一.针对STSS系统中红外目标识别的问题,本文详细分析了基于多站STSS重构目标辐射强度方向图的可行性.文中首先构建了中段目标的仿真数据生成模型,然后利用仿真数据生成模型所产生的图像数据得到目标辐射强度与目标视线夹角的关系曲线.由仿真结果可知,基于多站STSS重构目标辐射强度方向图的方案并不可行.     

基于红外传感器参数的红外/主动雷达弱小目标融合检测方法

基于红外成像传感器的参数,提出了一种红外成像/主动雷达弱小目标融合检测方法.首先对各传感器数据进行时空配准,然后利用红外成像传感器的参数生成一幅虚拟的雷达检测图像,最后用生成的雷达检测图像与红外检测图像进行     

基于HRRP序列的中段目标二维几何特征反演方法

针对导弹防御系统中的目标识别问题,该文研究弹道中段目标的2维几何特征反演方法。基于中段目标的特殊物理结构,分析了进动锥体目标在雷达径向投影尺寸的变化规律,建立了中段目标2维几何特征与其径向尺寸序列的映射关系,进而提出一种基于HRRPs的2维几何特征反演方法,能够稳定反演出中段进动目标在不同姿态下的2维几何特征。通过电磁计算数据和暗室测量数据验证了所提方法的有效性和稳定性。     

基于时频域联合滤波的中段群目标信号分离

该文针对中段群目标回波信号分离问题,提出了基于时频域联合滤波的信号分离算法.该算法首先基于自相关原理估计出某一目标的微动周期;然后根据所估计周期对回波进行分段,利用S变换提取各段信号在时频域的强能量区域,各段信号强能量区域的交集即对应了某一目标在时频面上的支撑域.基于该支撑域对回波进行时频域联合滤波即可得到某一目标的回波信号,实现回波信号的分离.仿真结果验证了该文所提算法的有效性.      

基于非平衡Fisher判别的两类红外特征提取

红外目标特征提取和识别中,由于小样本数据选择特征会存在严重的非平衡性,降低特征识别性能.基于此,提出了一种改进型非平衡Fisher判别的两类特征提取方法,以特征统计方差作为判定标准,选择两类目标特征,并对所选特征进行加权判别,以降低小样本库中目标与非目标不平衡性对识别的影响.通过一组空中目标的红外序列验证,说明了改进的加权非平衡Fisher判别标准对空中目标特征提取的有效性.     

基于一维像序列的中段雷达目标进动特征提取

弹头和诱饵在外形和散射特性上有很多的相似处,但是进动特征有很大差别,反演进动周期、进动角等特征将有助于解决弹头、诱饵的识别问题,本文以中段旋转对称体目标为研究对象,分析了该类目标的散射特性,提出了移动散射点模型,分析了自旋、进动对目标一维像的影响,提出了基于相关图估计进动周期的方法,并从理论上推导了进动周期内一维像长度的变化,得到了一维像长度极小极大比与进动角等参数的关系,提出了迭代寻优求解三参量非线性方程的方法,并通过实验进行了验证,结果表明,算法稳定、可靠,估计精度较高.     

利用低数据率HRRP序列进行弹道中段目标识别

雷达目标识别是弹道防御阶段的关键环节,为节约雷达时间资源和降低对计算机处理能力的要求,需研究低数据率雷达回波信号的弹道中段目标识别方法,本文以低数据率目标高分辨一维距离像序列（High Resolution Range Profile,HRRP）为研究对象,提出了基于图像投影法的进动频率特征提取算法和基于特征级融合的弹道中段目标识别方法,解决了由于HRRP回波序列数据率过低而导致的时频曲线周期模糊和单一特征造成目标识别准确率浮动大的问题。本文通过仿真弹道导弹中段飞行场景中弹头、重诱饵、轻诱饵、碎片目标的特性数据,同时考虑目标尺寸、形状和微运动模型等差异,结合仿真数据对本文所提算法进行验证。实验结果表明在低数据率（10~100 Hz）下,HRRP序列利用本文算法提取的进动频率特征结果误差值小于0.05 Hz,具有较高准确性和稳定性,通过特征融合方法联合进动频率和目标结构特征将弹道中段目标的识别准确率提升到了96%以上且趋于稳定。     

两类特征在红外目标识别中的应用

针对目标红外图像类特征选择问题,文中提出将类特征分为类间特征与类内特征两种,分别用于目标识别时的粗判与细判,与传统的特征选择与目标识别均只在类间特征基础上相比,该方法能较好地应用于红外目标的识别。     

一种红外弱小目标的检测方法

提出了一种基于小目标模型的检测方法。该算法对图像中极大值点为中心的局部区域进行能量判别,可以有效地检测出目标;对算法的性能进行了分析。实质是综合利用目标的局部对比度和空间大小两个信息,因此可以更有效地提高目标的信噪比,提高检测概率。通过对实际红外图像和仿真图像的检测实验,都证明了算法的有效性。     

基于PSO-TDNN的空间目标识别

针对空间目标的RCS特征识别的问题,提出了基于粒子群算法(PSO)训练的时延神经网络(TDNN)识别方法.首先研究了时延神经网络的结构模型和梯度下降训练法,由于梯度下降训练法存在收敛速度缓慢、容易陷入局部极小值等缺点,提出了基于粒子群算法的训练方法,将时延神经网络的训练过程转化为群体随机优化问题.最后,提取两类空间目标的RCS实测数据小波特征,利用各类神经网络进行识别比较发现:基于粒子群算法的时延神经网络(PSO-TDNN)具有分类能力强,收敛速度快等优点.