基于功率合成的超宽带冲击雷达研究

用电路合成和空间合成技术，将多个数干伏、纳秒级、超宽带脉冲源合成为兆瓦级高功率脉冲源；文中设计了一套由功率合成的全固态脉冲发射机、超宽带平面喇叭收发天线阵、正交解调采样接收机、主控计算机四大部分组成的冲击体制雷达目标探测系统，介绍了系统的工作原理；给出了实际系统目标探测的外场试验相关试验结果，验证了系统的可行性以及信号处理算法的正确性和有效性，为高功率冲击体制雷达技术的发展奠定了一定的实践基础。     

基于RCS的空间目标运动状态估计

针对利用地基雷达对空间目标进行观测以判定其运动状态的问题,提出了一种采用经典功率谱估计对RCS特性数据进行处理,获取目标的滚转频率,根据空间目标姿态稳定特性,实现对空间目标三轴稳定、旋转稳定和翻滚三种运动状态进行判别的方法。该方法主要由数据预处理、数据分段、功率谱估计和目标姿态稳定性判别等步骤组成,具有精度高和易于工程实现的特点,对非合作空间目标的运动状态识别具有重要价值。基于不同观测时长和数据率的雷达实测数据试验表明,该方法可实现对空间目标运动状态的准确估计。     

地杂波背景下运动点目标的SAR成像算法

以理想面目标回波作为地杂波的近似，对面目标特征、面目标回波信号及其处理进行了分析，给出了以面目标为背景的运动点目标SAR成像算法，通过具体实例模拟仿真出独立运动点目标的SAR成像图和以面目标为背景的运动点目标SAR成像图。     

一种高精度的压缩域视频目标分割算法

该文提出了一种工作于MPEG压缩域的快速视频目标分割算法。该算法以从MPEG1/2码流中部分解码提取的特征为输入,提取P帧中的运动目标。针对一般的压缩域算法目标边界精度不高的特点,算法采用I帧和P帧中每个块的直流DCT系数和3个交流DCT系数,以及运动补偿信息,重建出P帧的原图像1/16大小的子图像,采用快速平均移聚类得到具有较高边界精度的亮度一致的区域;针对运动向量的噪声容易造成错误检测的缺点,算法结合聚类分析结果和运动块的分布,采用基于马尔可夫随机场的统计标号方法对目标和背景区域进行分类,得到每个P帧的目标掩模。该算法可以得到44子块的边界精度,对于CIF格式的码流,在Pentium IV 2GHz平台上可以达到每秒40帧的处理速度。     

非均匀环境中分布目标的参量广义似然比检测

在高距离分辨率(HRR)雷达中,目标很可能跨越多个距离门。该文研究了这种分布目标的参量自适应检测。其中,主、辅数据中的干扰信号用随机空域协方差矩阵的向量自回归模型表示。随后,分别根据贝叶斯1步参量广义似然比(B1S-PGLRT)和贝叶斯两步参量广义似然比(B2S-PGLRT)检测准则推导了对应的检测器。前者没有闭式解而后者和经典的参量自适应匹配滤波器(PAMF)具有相似的检测结构,并使用了空域协方差矩阵的最大后验(MAP)估计代替了最大似然估计(MLE)。同时,还给出了B2S-PGLRT的归一化形式。最后,分析了贝叶斯参量检测器的运算步骤和运算复杂度,并通过蒙特卡洛仿真评价了它们的检测性能。结果表明：当训练数据不足时,贝叶斯框架下的参量匹配滤波器比广义似然比性能更好。     

多波段红外目标跟踪与辐射特性测量系统

介绍了一种对动态目标进行红外成像跟踪与辐射特性测量的系统.该系统采用大口径红外成像镜头,图像信号经放大、A/D转换和图像非均匀性校正,输出与目标辐射量成正比关系的数字图像信号.红外成像跟踪采用FPGA结合软件处理方法实现对目标的实时自动识别,进行形心、边缘与相关跟踪的计算.红外辐射特性测量采用基于PCI总线的高速图像采集板进行实时图像采集与显示.红外定标建立输出信号和标准黑体绝对辐射量的关系曲线,将原始的图像灰度数据换算为辐射通量密度.经外场试验证明该系统稳定可靠.     

一种自动检测红外运动目标的改进形态学方法

针对红外图像序列中运动目标的检测问题,提出了一种提高红外图像信噪比的改进双重Top-Hat形态学预处理算法,并通过自适应形态学阈值获得了二值化图像,最后利用序列帧间信息进行管道滤波去除二值化图像的噪声和伪目标,完成多个红外运动目标的自动检测.实验结果表明,提出的方法有效地保留了运动目标的灰度信息,便于后续的目标识别处理,而且算法在实时性肯和信噪比方面的综合效果优于其他几种常用滤波算法.     

改进YOLOv5的红外船舶目标检测算法

针对传统算法依赖于对红外船舶目标与环境背景的精确分离和信息提取,难以满足复杂背景和噪声等干扰环境下的船舶目标检测需求,提出一种基于改进YOLOv5的红外船舶目标检测算法。在YOLOv5网络中添加Reasoning层,以一种新的提取图像区域间语义关系来预测边界框和类概率的体系结构,提高模型的检测精度,同时对YOLOv5目标检测网络的损失函数进行改进,从而达到进一步提高模型准确率的目的。验证结果表明,改进后的YOLOv5算法训练出来的模型,检测精确率和速度与实验列出的几种目标检测算法相比均有明显提升,其中平均精度均值(mAP)可达94.65%。该模型经过验证,既能满足检测的实时性要求,又能保证高精度。     

基于核函数正则变换的HRRP识别法

雷达高分辨距离像包含了目标的结构信息,在雷达目标识别领域有良好的应用前景.应用核函数的分类方法有很强的泛化能力,本文将核函数的思想引入正则变换,提出核函数正则变换,该变换能在考虑各类样本整体和个别特性的同时提取非线性特征,将其与线性支持向量机结合实现目标分类.用实测数据仿真实验,验证了所提方法的有效性.