基于卷积神经网络的雷达目标航迹识别研究

现代战争中雷达信号日趋复杂,如何快速准确地从种类繁多、数据量庞大的雷达检测数据中,获取目标航迹的类别信息,为战场指挥提供准确有效的信息是当前急需解决的难题。传统基于人的经验认知的雷达目标航迹识别方法已经无法有效应对瞬息万变的战场和海量数据。根据实际雷达数据特点,提出了使用对数的雷达航迹预处理方法,并构建了基于卷积神经网络的深度学习模型,实现了对雷达对抗中的目标航迹的识别与检测。基于模拟生成的雷达目标航迹数据对提出的数据预处理方法和构建的模型进行测试;实验表明,所提出的方法能很好地实现对目标航迹的检测与识别。     

火控雷达动态目标探测跟踪建模仿真

火控雷达目标探测跟踪是现代与未来防空作战的首要任务,也是火控系统的关键环节。针对火控雷达连续、自动、快速跟踪目标的特点,首先分析了火控雷达系统闭环连续探测跟踪工作流程,然后利用信号级建模方法,在信号层面上进行了雷达回波信号生成、信号处理与跟踪控制的一体化建模,并给出了各模块模型,最后完成动态火控雷达闭环目标距离、方位角与高低角三维探测跟踪测量过程仿真与分析。仿真结果不仅验证了建模方法与模型逼真有效,也对以后火控雷达跟踪性能评估、数据处理等仿真研究有着一定的参考价值。     

基于OFDM的雷达通信一体化共波形设计

为了减小通信信息对一体化波形模糊函数的影响,以连续波信号为基础,提出了一种基于扩频的多OFDM符号调制的雷达通信一体化信号模型,并分别从波形以及雷达模糊函数的角度对其进行分析。通过对通信信息预扩频后采用OFDM调制的方法,可显著改善一体化信号的模糊函数性能,降低距离维旁瓣。理论分析表明,一体化信号的距离旁瓣由所用伪随机编码序列的自相关、互相关特性及调制的通信信息共同决定,为波形的性能改进提供了指导方向。仿真结果表明扩频因子、子载波数目、数据长度的不同取值对雷达通信一体化信号的距离维模糊函数的旁瓣的影响,为优化一体化信号的性能提供依据。设计的雷达通信一体化信号模型可有效改善对通信信息和多普勒频移的敏感性,满足雷达探测波形要求。     

Spin-image surface matching based target recognition in laser radar range imagery

We explore the problem of in-plane rotation-invariance existing in the vertical detection of laser radar (Ladar) using the algorithm of spin-image surface matching. The method used to recognize the target in the range imagery of Ladar is time-consuming, owing to its complicated procedure, which violates the requirement of real-time target recognition in practical applications. To simplify the troublesome procedures, we improve the spin-image algorithm by introducing a statistical correlated coefficient into target recognition in range imagery of Ladar. The system performance is demonstrated on sixteen simulated noise range images with targets rotated through an arbitrary angle in plane. A high efficiency and an acceptable recognition rate obtained herein testify the validity of the improved algorithm for practical applications. The proposed algorithm not only solves the problem of in-plane rotation-invariance rationally, but also meets the real-time requirement. This paper ends with a comparison of the proposed method and the previous one.     

激光雷达标准目标散射截面的研究

讨论了激光雷达散射截面的物理意义 ;给出了用双向反射分布函数来表示激光雷达散射截面的一般表达式 ;推出了在标准目标分别为点目标和扩展目标时激光雷达散射截面的解析表达式和数值表达式 ,并对入射光束在分别为高斯分布和均匀分布时的结果进行了分析     

扫描成像跟踪激光雷达

设计了一种基于激光图像跟踪的激光雷达系统来实现目标的跟踪测量。该系统通过激光光束二维扫描,形成包含距离和角度信息的三维图像,由测量视场内运动目标的几何中心与视场中心的角度偏差获得脱靶量,利用脱靶量驱动伺服机构使目标几何中心处于雷达扫描视场中心,从而实现目标的实时跟踪,并输出目标距离和角度信息。实测结果表明：采用设计的激光雷达系统对距离900 m的目标进行测量,测距精度优于0.25 m,角跟踪精度优于0.07°,角跟踪能力优于1.2（°）/s,实现了快速捕获目标、高精度跟踪测量和系统小型化等既定目标。     

激光散斑效应对激光雷达探测性能的影响

分析了激光散斑效应对激光雷达探测性能的影响. 给出了远场情况下接收物镜所采集激光散斑数的表达式. 在物镜所采集的散斑和光电子数均较大情况下，提出了光电子所遵守的分布. 分别导出了机载和星载激光雷达的探测概率. 分析表明激光雷达探测性能与所采集的散斑数密切相关，接收的散斑数仅与激光束腰和物镜的口径有关，随着接收散斑数的增加，散斑噪声的影响将减弱. 关键词： 激光雷达 激光散斑 探测概率     

高空大气探测激光雷达的安装与调试

介绍了高空大气探测激光雷达的接收望远镜的光路及安装与调试的情况。对离轴抛物面主镜、凹抛物面副镜及转折平面镜的调校作了简要说明。给出了望远镜系统 60km附近的Rayleigh回波和 80～ 1 1 0km的钠层回波的结果。结果表明 ,回波的信噪比很高 ,如果使用更大的镜子的话 ,则会得到更好的结果     

基于BAM网络的航空雷达在线入侵诊断方法研究

针对传统的航空雷达网络面临的入侵威胁,以及雷达网络存在的入侵诊断检测效率较低,数据匹配速度较慢等问题,提出了一种基于BAM网络的航空雷达在线入侵诊断方法,构建航空雷达在线入侵诊断模型,对航空雷达网络中的外部数据进行预处理,并获取数据特征以及数据特征的可辨识属性矩阵和决策辨识函数,计算测试参数集的所有特征向量,从而使入侵检测算子的匹配量减少,以此提升数据匹配效率,实现对外部入侵数据的过滤检测,从而对雷达数据网络进行在线监控,有效抵御外部异常数据的入侵,保证了航空雷达网络的安全性。仿真结果表明本文方法有效提高了航空雷达网络的在线数据检测匹配速度,诊断准确率达到93.3%,且对航空雷达的入侵诊断检测效率、误报率、漏报率等方面都有明显改善。     

Performance comparison of detection methods for weak target based on two-dimensional fractal sea surface

A detection method of the weak radar target is studied by applying fuzzy theory and multifractal correlation theory based on a two-dimensional fractal sea surface model. Firstly, a two-dimensional fractal sea surface model and its backscattering coefficient are introduced, the backscattering coefficient is a universal model affected by seawater permittivity, electromagnetic wave incidence angle, incident frequency, wind speed and wind direction factors. A novel two-dimensional wideband radar echo model, which is considered as a time-domain convolution of the stepped frequency signal radiated by airborne radar and the backscattering coefficient, is derived. Secondly, multifractal correlation theory is elaborated and a computation method of a membership degree of multifractal correlation spectrum is proposed, fuzzy theory and the AdaBoost algorithm are applied to the target detection. Finally, several target detection methods are compared with CA-CFAR and works of the predecessors. The results of the comparative study show its rationality of the two-dimensional wideband radar echo model and the superiority of wideband radars in detection performance, it is also seen that the multifractal correlation spectrum outperforms the multifractal spectrum in the probability of detection.     

基于自适应随机共振理论的太赫兹雷达信号检测方法

太赫兹雷达系统在差频信号频谱分析过程中,干扰噪声影响其测距能力.针对上述问题,提出基于自适应随机共振理论的太赫兹雷达信号检测方法,通过对含噪差频信号进行二次采样,利用自适应随机共振系统提取信号,进行尺度恢复完成测距计算.实验数据显示,不同测量距离时,相较于快速傅里叶变换法,输出信噪比的平均增益为9.684 d B,其中测量距离为1000 mm处,差频信号初始频谱值提高了64.1倍,系统信噪比增益为11.761 d B;相较于滤波法,在测量距离为1000 mm处信噪比增益最大,提高了70.56%;输入噪声强度为1—5 V之间时,输出信噪比曲线的曲率相对于滤波法降低了86.5%,其中噪声强度为5 V时信噪比增益最大,为14.018 d B.实验表明太赫兹雷达系统的测距能力大幅提高.     

功率合成全固态脉冲源外场目标探测试验

 为给冲击雷达提供理想的发射源,利用功率合成技术,将多个数kV,ns级的固态脉冲源合成为MW量级的高功率脉冲源;为研究冲击雷达目标特性,设计了一套由功率合成的全固态脉冲发射机、超宽带平面TEM喇叭发射天线阵、超宽带开槽接收天线阵、正交解调采样接收机、主控计算机组成的冲击体制雷达目标探测系统;采用增大收发天线、目标与地面的距离以及在目标回波中加时间窗的方法,成功探测到2 km处在光学区RCS为0.01 m²的目标;采用16个发射单元的目标回波信号比采用8个发射单元时明显,这表明功率合成在采用较多发射单元时效果更为明显。     

利用环境噪声进行安静目标探测*

该文回顾了近年来该课题组利用环境噪声互相关方法和环境噪声自相关方法进行安静目标探测的主要工作。首先简单回顾了利用环境噪声互相关方法和环境噪声自相关方法进行安静目标探测的理论,然后介绍了两次利用海浪噪声进行安静目标探测的实验。通过海浪噪声实验验证了利用环境噪声互相关和自相关进行安静目标探测的可行性。最后对利用环境噪声互相关进行安静目标探测所需要的累积时间进行了讨论,并给出了累积时间的下界。     

基于序列图像的小目标检测

 针对序列图像中小目标的运动具有运动的连续性和轨迹的一致性等特征,提出了采用单帧检测和多帧检测相结合的处理方法。对单帧图像进行预处理和图像分割,得到去掉大部分背景和噪声点的图像,并在图像中选取候选目标点进行标记。然后对处理后的序列图像进行N帧叠加。对叠加图中的标定点利用8邻域搜索法进行目标筛选,进而检测出目标。实验结果表明,该方法实用性强,能简单、快速、有效地检测出序列图像中的运动小目标。     

导弹目标单、双基地雷达散射截面对比分析

目标单、双基地雷达散射截面(RCS)反映了目标是否容易被单、双基地雷达检测到。目前缺乏单、双基地RCS对比的量化指标。首先定义了双基地RCS相对于单基地RCS的RCS增强因子和RCS增强率,然后应用该定义统计分析了某隐身目标和非隐身目标双基地RCS计算结果。结果显示：对隐身目标,RCS增强因子大,RCS增强率高,对于非隐身目标,其RCS增强因子显著下降,RCS增强率不高。结合指标含义,应用双基地RCS有助于隐身目标检测,而对非隐身目标效果并不明显,这与雷达界认识相一致。这也说明,应用上述两个指标进行单、双基地RCS对比分析是有效的。此外根据隐身目标在较窄双基地角范围内的双基地RCS分析结果,应用双基地角20°~40°范围内的双基地RCS即可提高对隐身目标的检测效果。     

Laser Raman radar detection based on a sampling technique

A study is presented of the total differential Raman cross section for CO₂, O₂, CO, CH₄, H₂O and H₂ relative to that of N₂. The scattered radiation was collected perpendicularly to the excitation beam from a 337.1 nm nitrogen laser of 50 kW peak power. The short pulse with a duration of 2.5 ns was conveniently handled by a sampling oscilloscope. The sampling technique permits a smoothing process to be performed at the output of the sampling oscilloscope, which does not affect the time resolution, in order to improve the signal-to-noise ratio of the records of Raman spectra.     

空间目标天基与地基监视系统对比分析

介绍了空间目标监视系统的发展现状,及其在未来军事作战中的主要应用。简要阐明了美国空间目标监视系统的构成、分布。概括了现有空间监视系统(地基雷达系统、地基深空光电监视系统、天基可见光监视系统、天基雷达系统)的主要技术参数。比较分析了各种监视系统的探测性能、优缺点及应用范围。与其它监视系统相比,天基光学监视系统具有在轨运行、大视场、全天候等特性,它能够满足对空间目标的连续监视、跟踪与精确的特征测量要求。     

成像激光雷达系统性能的研究

如何合理而有效地设计成像激光雷达系统 ,是进行成像激光雷达系统研究的关键 ,设计时必须充分考虑各种参数之间的相互关系 ,根据所提出的指标 ,选择激光器和探测器及其它元器件。以二极管泵浦固体Nd∶YAG激光器为光源 ,以探测的统计学为基础 ,从作用距离、探测概率、虚警概率、信噪比等方面研究了成像激光雷达系统的性能 ,探讨了成像中实际影响成像像素数的因素 ,为成像激光雷达系统的研究提供必要的理论依据。     

Deep learning-based circular disk type radar target detection in complex environment

Target identification is one of the most popular radar uses in real life. Target identification is a classifier that analyzes whether a signal contains an echo from a target (target-present) or is merely noise (target-absent). Deep learning techniques are a popular topic in classification, and they have evinced to be effective in a range of applications. In this paper, a 64 layers Circular Disk type RADAR Target Detection (CDRTD) model is proposed based on Transfer Learning using the SqueezeNet architecture of Convolutional Neural Network (CNN) that functions directly with processed radar target return eco signal and minimize the requirement of conventional laborious radar signal processing. Further, the proposed 64 layers SqueezeNet-based CNN CDRTD model was then implemented to identify circular disk type targets in complex environment. Finally, the target return eco data was tested to identify the circular disk type radar target in complex environments. We further analyzed target detection probability, false alarm rate, precision, recall, F1 in a complex environment and compared it with the ideal case. We found that our proposed CDRTD model can classify 83.3% of the test samples correctly with an overall accuracy of 94.59% in a noisy and cluttered environment whereas 100% of the test samples are classified correctly with an overall accuracy of 100% in an ideal environment.     

改进的K均值聚类红外目标检测方法

利用图像方差能很好地反映目标边缘信息的特点,提出一种基于方差的K均值聚类红外目标检测算法。利用形态学方法对红外图像进行预处理,运用相应的模板计算得到红外图像的方差图像,利用K均值聚类算法对方差图像进行聚类,从而分离出目标类别和背景类别。实验表明,该算法提取的红外图像中目标信息的兰德指数最高,说明该算法能有效地提取红外图像中目标信息,从而达到目标检测的目的。