一种基于CMKF建立跟踪初始估计的方法

针对极坐标观测条件下的目标跟踪，本文基于去偏转换测量卡尔曼滤波算法(CMKF-D)，提出了一种建立跟踪初始估计的方法：目标初始状态由前两点观测值估计，初始估计误差协方差由状态方程和CMKF-D中观测误差协方差计算得到。仿真结果表明，使用该方法建屯初始估计，能使滤波器迅速收敛至稳态，提高滤波初始阶段的跟踪精度。     

基于N-P准则的权值在线学习的分布式检测算法

研究了一种基于N-P准则的权值在线学习的分布武检测系统的融合算法。该算法能够根据观测数据的变化，自动在线调整权值大小，逐步改善系统的检测性能。计算机仿真结果表明，该方法能够较快地收敛到最优解。     

中段目标进动雷达特征提取

本文总结了弹道导弹目标雷达识别的研究现状,推导了进动锥体目标对雷达波的姿态角计算公式,分析了目标RCS和姿态角的关系,使用进动锥体目标的RCS时间序列估计了目标进动参数和惯量比,使用惯量比作为特征,提出了识别弹头和诱饵的方法,最后给出了仿真结果。     

INS/微波被动/SAR导引头抗场景散射干扰和有源欺骗干扰技术

针对惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)/被动微波/合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)多模导引头,分析了弹载条件下,有源欺骗干扰和场景散射干扰影响的特点,提出了利用被动导引头辐射源参数测量能力的有源欺骗干扰抑制方法,以及利用任务规划所装订的目标位置和惯导误差模型的场景散射干扰抑制方法,给出了详细的干扰抑制流程.典型场景的仿真表明了所提干扰抑制方法的有效性,结合仿真结果分析了干扰抑制处理带来的问题,提出了解决思路.     

基于并行DSP的高分辨目标检测系统设计

研究了基于位置相关的高分辨检测方法的改进和基于并行ADSP_TS101芯片的高性能并行数字信号处理(DsP)系统的硬件平台的实现。提出了利用脉内非相干积累和设定K_(max)门限进行预检测的方法,优化了基于位置相关的高分辨检测方法的第2门限检测,并成功应用于并行DSP硬件平台中。试验表明,该硬件平台能够实现宽带雷达目标的实时高分辨检测。     

决策层信息融合的神经网络模型与算法研究

本文对信息融合问题中决策层融合方法进行了分析与比较,提出了一种新的决策层信息融合算法,即改进型ＡＲＴ２神经网络融合算法,该融合算法在综合大脑对多源信息融合的特点和优势基础上,提出了将信息进行匹配和调和相融合的处理方式。对实际的决策层信息融合目标识别问题,该算法具有弹性去除信息间相关性以及合理处理矛盾信息的能力。同时,ＭＡＲＴ神经网络模型通过自适应地调整网络参数,对信度的增长有较好的控制能力。     

太赫兹孔径编码成像研究综述

太赫兹孔径编码成像借鉴了光学孔径编码成像和微波关联成像的基本原理,通过反射式天线等技术改变目标区域太赫兹波等效空间幅相分布来实现高分辨成像,具有高帧率、高分辨、前视凝视等诸多优势,是太赫兹雷达的重要发展趋势之一.介绍了太赫兹孔径编码成像提出的背景,系统阐述了其原理、现状、实现方式、关键问题,指出了其在末制导、安检反恐等领域广阔的应用前景,以期为推动太赫兹孔径编码成像和新体制太赫兹雷达研究提供一定的借鉴.     

雷达目标微多普勒特征提取

给出了微动和微多普勒一般定义,推导了任意运动规律的点目标的微多普勒计算公式,引入了微多普勒率的概念,提出了使用微多普勒估计微动目标运动参数的方法,给出了使用时频分布计算微多普勒的方法,并对典型微动目标的多普勒进行了仿真,证明理论分析的正确。     

THz全尺寸凸体粗糙目标雷达回波散射建模与成像仿真

回波仿真是研究雷达成像体制、算法及后续应用的前提条件,目标散射建模又是回波仿真的重要一环。在THz频段,目标常常具有超电大尺寸,这使得利用经典电磁计算方法面临现实困难。而波长的减小使得目标表面粗糙起伏成为不能忽略的因素,这使得传统基于点散射模型的回波生成手段难以适用。如何对目标进行THz散射建模及高效的雷达回波生成成为亟待解决的问题。该文提出了基于面片分级的半确定性建模方法,采用粗糙面全波法计算面片的散射场,再将各面片散射场转换至目标坐标系并相干叠加得到带有相位信息的雷达回波。利用小尺寸粗糙模型,通过与高频数值方法进行对比,验证了该文方法的有效性,并给出了全尺寸锥体的成像结果。初步解决了THz频段全尺寸凸体粗糙目标散射建模及回波生成问题,为后续成像体制和算法研发打下了基础。      

扫描MIMO阵列近场三维成像技术

基于扫描阵列的近场3维成像是合成孔径雷达(SAR)3维成像技术在民用领域的一种重要应用形式。“多发多收(MIMO)-扫描”体制是该领域一种独特的成像方式。相比于“单发单收(SISO)”阵列,MIMO阵列具有成像质量好、阵元利用率高、对天线间隔要求宽松以及成本低等特点。该文分别从信号模型、成像算法、实验系统和成像结果等方面介绍了“MIMO-平面扫”和“MIMO-柱面扫”两种成像体制。所得结果充分展现了该成像技术在许多场景中的巨大应用潜力。