虚拟极化在雷达目标检测的得益研究

为了定量研究虚拟极化在雷达目标检测的得益,在实测数据基础上分别基于参数估计法和搜索法计算极化状态,提出虚拟极化得益有别于极化分集的得益,给出了虚拟极化得益的评估方法。实验结果表明虚拟极化的得益最大为3 dB,虚拟极化的得益与接收双通道SNR的差值的大小成反比例关系:接收双通道的SNR差值为0 dB～6 dB时,虚拟极化得益为1 dB～3 dB;接收双通道SNR差值>6 dB时,虚拟极化得益<1 dB,此时虚拟极化合成没有意义。此外,从时间成本和效果上评估,优选参数估计法计算极化状态。从应用角度上分析,虚拟极化在小SNR目标检测具有潜力,而对于大SNR的目标检测可以增加探测距离。     

基于极化不变量特征的雷达目标识别技术

极化是雷达目标具有的特性之一。以电磁散射计算仿真的圆锥形弹头模型、球形和圆柱形诱饵模型为研究对象,在极化不变量理论基础上对这些简单目标的极化特性进行了试验分析研究,提出了一种新的组合极化不变量特征(功率矩阵迹与行列式的比值)用于雷达目标识别,并给出了其对应实际的物理意义。文中以SVM为分类器,提出基于功率矩阵迹、去极化系数和功率矩阵迹与行列式的比值特征进行分类识别,结果表明,该方法可以有效地将弹头和诱饵进行分类识别。     

国内外海杂波混沌分形特性及小目标检测研究进展

海杂波是来自于粗糙海面的雷达后向散射回波,研究海杂波内在物理特性对揭示海浪的物理本质和海杂波背景下小目标检测具有重要的理论和现实意义。本文论述和分析了国内外海杂波混沌特性、分形特性和海杂波背景下小目标检测的研究现状,指出了当前研究中存在的不足,说明了海杂波研究需要加强的方面。     

低分辨机载雷达飞机目标分类识别技术研究

目标分类识别技术是机载雷达当今和未来发展的重要需求之一。目前研究较多的是基于宽带信号的目标识别,对雷达系统和目标信噪比提出了较高的要求,且对角度较敏感。考虑到现有机载雷达大多具有窄带跟踪模式和目标分类识别的需求背景下,该文提出了一种基于窄带分形和幅度调制联合2 维特征的飞机目标分类识别方法。文中以支持向量机(SVM)为分类器,以实测试飞数据进行分析验证,试验结果表明,该方法能有效分类识别直升机、螺旋桨飞机、喷气式飞机,平均分类识别率在92%以上。      

基于Hurst指数差异的海面小目标检测

针对传统舰载雷达和岸基雷达很难检测出海杂波背景下小目标的现状,提出一种基于Hurst指数差异的方法来检测海杂波背景下小目标。该算法基于小波分析法：计算各种极化方式下不同距离门的海杂波的Hurst指数,分析发现距离门含有小目标的Hurst指数明显大于距离门只含有海杂波的Hurst指数,而只含有海杂波的不同距离门间Hurst指数变化较小,因此可基于不同距离门的Hurst指数差值作为检测小目标的标准。实验证明,该算法可在没有任何先验知识条件较准确地检测出海杂波背景下的小目标。     

船用CAN网络监测装置的设计与实现

针对船用导航系统CAN网络化的实施的需要，提出船用CAN网络监测装置系统的设计与实现方案，并具体介绍了CAN网络监测装置系统的设计原则、功能设计、硬件设计以及基于Vxworks的Zinc6．0的软件实现，并给出CAN网络监测装置系统操作平台主界面显示参考实例。     

基于实测数据的海杂波及小目标回波特性分析

传统观点认为海杂波与小目标的回波特性不同,而对于距离单元内含有小目标的海杂波与其它距离单元只含海杂波的最大幅值和Doppler速度及速度展宽没有进行比较研究。文中基于国内外学者公认的不同海况下海杂波实测数据和离散短时傅立叶变换对上述二者关系进行了比较研究,得出两个规律：1）距离单元中含有小目标的海杂波Doppler速度小于其它距离单元只含海杂波的Doppler速度,Doppler速度展宽也明显窄于后者且聚集于Doppler速度零刻度线附近;2）距离单元中含有小目标的海杂波最大幅值小于其它距离单元只含海杂波的最大幅值。基于实测数据验证了这两个规律,丰富了海杂波及嵌入其中的小目标的回波特性理论体系,为检测海杂波背景下小目标得供了的一种新的方法。     

海杂波多分形特性分析及小目标检测技术研究

为判定海杂波是否具有多重分形特性,采用小波模极大值法和多分形消趋势波动分析法对任一距离单元的实测海杂波数据进行分析,提出一种基于时间-距离单元-幅度图法对多距离单元海杂波数据进行分析,分析结果表明海杂波具有多分形特性,尤其是海杂波数据含有小目标情况更为明显。通过分析还发现当Rényi参数q<0时,距离单元含小目标的广义分形维明显大于其它距离单元只含海杂波的广义分形维;而当q>0时,这种规律不是很明显,因此提出一种基于不同距离单元间广义分形维偏差的方法来检测海杂波背景下小目标,实验结果表明该方法是有效的。      

基于小波阈值算法的海杂波信号去噪

为有效提取噪声背景下的海杂波信号,针对海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于小波阈值算法对实测海杂波数据去噪。在噪声水平未知条件下,提出基于噪声主要在高频段且能量较小、信号主要集中在低频段思想的噪声判断准则。为验证小波去噪效果,将该算法对含有噪声的海杂波实测数据进行去噪,采用均方差和降噪信号信噪比两项指标来衡量去噪效果,并与均值和中值等去噪方法对比,小波算法在这两项指标均优于其他算法;此外,实验结果还表明,db2小波在双曲线阈值函数和HeurSure阈值模式下优于其他小波去噪效果。     

基于局部幅值统计的海杂波背景下小目标检测

针对传统舰载雷达和岸基雷达很难检测出海杂波背景下小目标的现状,提出一种基于局部回波幅值统计的方法来检测海杂波背景下小目标。该算法基于数学统计思想：计算不同距离单元海杂波的幅值的最大值和标准偏差,发现距离单元含有小目标回波的最大幅值明显小于其它距离单元只含有海杂波回波的最大幅值,距离单元含有小目标回波的幅值的标准偏差明显大于距离单元只含有海杂波回波的幅值的标准偏差,因此可以在对小目标没有任何先验知识条件较准确地检测出海杂波背景下的小目标。实验证明,该算法是有效的。