舰载对空警戒雷达概况及发展趋势

舰载对空警戒雷达是舰艇防防御系统的重要组成部分，为了适应不断变化的战争环境和舰艇的新的作战使命，性能上已经有了很大提高的舰载对空警戒雷达将会得到更进一步的发展，本文简要叙述了舰载对空警戒雷达的现状和可能的发展方向。     

基于JVC的紧凑型地波雷达海上目标点迹-航迹最优关联方法

紧凑型地波雷达由于接收天线阵列孔径减小导致对海上目标的定位精度低,在多目标跟踪算法中采用序贯式的点迹-航迹关联方式易发生误关联导致航迹断裂、误跟踪等问题。对此,该文将多目标点迹-航迹关联转化为最优分配问题,提出一种基于JVC算法的多目标点迹-航迹最优关联方法。对于关联波门重叠区域内存在公共候选点迹的多条航迹,首先以雷达获取的目标多普勒速度、距离与方位角作为目标特征参数,利用最小代价函数确定公共候选点迹与所有航迹之间的相似度,得到关联代价矩阵;然后以总关联代价最小化作为优化准则,采用JVC算法求解得到最优的点迹-航迹关联结果。利用仿真与实测目标数据开展了点迹-航迹关联实验,并与序贯最近邻关联方法的关联结果进行了对比。实验结果表明：采用该文所提方法跟踪得到的航迹时长明显优于序贯最近邻关联方法的结果,解决了序贯式关联因关联错误导致的航迹断裂、误跟踪等问题,提高了航迹跟踪的连续性。     

海上风电的黑启动系统设计

阐述了一种全新的海上风电基建调试模式。在正式电源送达海上升压站前,建立黑启动系统,实现风电场自供电,再利用黑启动系统为风机提供稳定的调试电源,在完成风机各项功能的调试后,帮助风机提前并网。     

大数据、物联网及人工智能技术在海上智能油田生产中的应用研究

海上油田已经开始应用大数据、物联网以及人工智能等技术,从而使运营更安全、更高效。在海上勘探与生产行业的各个领域,都在将大数据、物联网以及人工智能技术等融入信息系统和流程中,文章对这些技术在海上智能油田生产中的应用进行研究。     

基于Google Earth Engine的海量舰船目标SAR图像处理应用研究

传统基于单机的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测需要在本地计算机上进行数据下载、处理和分析,这极大受限于本地计算机的性能,只能对少量SAR图像进行检测。本文利用Google Earth Engine(GEE)遥感云计算平台的海量数据存储和强大运算能力,通过在云端部署SAR卫星数据、模型算法和计算机算力,在GEE平台上进行了大范围海域的海量舰船目标SAR图像处理应用研究,实现了舰船目标检测同时还可以获取舰船目标信息、统计舰船目标数量、批量下载目标检测结果图像等。通过在Sentinel-1 SAR数据上进行相关实验,结果表明本文研究可在线对海量SAR数据进行实时、高效、快速地处理,对海上舰船监视具有较高的实际应用价值。      

基于随机摄动再采样的粒子概率假设密度滤波器

作为概率假设密度滤波的典型实现方式,粒子概率假设密度滤波器无需线性高斯等先验假设,因而在多目标跟踪中得到了广泛的应用。为解决粒子退化问题并保持粒子规模,该滤波器引入了重采样机制,然而,该重采样机制易引起粒子多样性耗尽,导致粒子贫化问题产生。为解决这一问题,该文提出一种新的基于随机摄动再采样的粒子概率假设密度滤波器。首先,全面分析了粒子概率假设密度滤波因粒子贫化问题导致目标失跟的过程。然后设计了一种随机摄动再采样算法,该算法在重采样导致粒子多样性缺失时,根据源粒子的位置与复制次数随机产生相应数目的新粒子,并对源粒子进行删减,其可在保留源粒子信息的前提下保持粒子的多样性。最后,该文将该算法纳入概率假设密度滤波框架,提出了一种新的粒子概率假设密度滤波器。仿真结果表明该滤波器在不显著增加运行时间的前提下能够克服粒子贫化问题,相比标准的粒子概率假设密度滤波器具有更好的跟踪性能。     

嵌入式容积粒子PHD多目标跟踪算法

针对基于概率假设密度算法（Probability Hypothesis Density,PHD）的非线性多目标跟踪估计精度不高、滤波发散、实时性差等问题,提出一种嵌入式容积粒子PHD算法（Imbedded Cubature Particle PHD,ICP PHD）。新的算法在采样阶段引入Halton点集,并基于三阶嵌入式容积准则产生有限的积分点,对每个采样粒子进行滤波,来拟合重要密度函数。由于Halton点集得到的粒子分布更加均匀,故而ICP PHD算法能够避免 “粒子聚集”的现象。另外,由于三阶嵌入式容积准则的积分点少、精度高,因此ICP PHD算法能更好的协调时间与精度之间的矛盾。仿真结果表明ICP PHD能对多目标进行有效跟踪,相比高斯厄米特粒子PHD算法（Gauss Hermite Particle PHD,GHP PHD）具有实时性强的优势,在目标数目和状态估计上比容积粒子PHD算法（Cubature Particle PHD,CP PHD）精度更高。      

海上大型编队无线通信网络研究

针对中国海军海上大型编队发展趋势以及编队通信需求,在研究认知无线电Ad H..技术的基础上,构建了基于认知无线电和Ad Hoc网络技术的海上大型编队无线通信网络,分析了其网络框架、频率分配以及频谱检测策略.研究结果表明,论文构建的海上大型编队无线通信网络能够有效解决海上大型编队通信存在的空间范围大、外界干扰多、电磁环境变化快、平台机动性强等问题,具有较好的理论研究价值和军事应用前景.     

舰艇编队协同抗压制干扰效能分析

针对舰艇编队雷达网遭受噪声压制干扰现状,首先讨论了单雷达设备干扰对抗动态过程。在此基础上,提出雷达网平均自卫距离效能评估指标,充分利用编队的空间分集特点,动态实时地对最佳雷达指定空域的探测数据信息进行处理建航。最后进行了仿真分析,结果显示：在舰艇所辖单雷达设备具有恒虚警处理能力的前提下,该方法可有效改善舰艇编队在噪声压制干扰环境下的探测距离。所提方法不仅可以作为战时编队雷达管控的决策依据,也可为战前编队队形筹划提供指导和建议。     

面阵数字波束形成和对多目标跟踪的研究

用计算机仿真研究面阵天线数字波束形成（DBF）和对多目标跟踪。主要内容包括方阵列天线的方向图、圆阵列天线的方向图、圆阵列天线多目标的跟踪、跟踪前的初始搜索。文中对各种情况下面阵天线的阵因子方向图作了详细的数学分析,建立了相应的模型并进行了计算机仿真。