面向识别测试的雷达目标回波模拟系统设计

本文针对标准信号源、任意波形发生器以及雷达信号模拟器等测试仪器难以有效检验雷达目标检测/跟踪、目标识别等数据处理系统的缺点,设计了新型雷达目标回波模拟系统.新系统采用三级目标回波信号模拟方案,提供基本测试信号、模拟回波信号以及真实回波信号,生成与雷达前端组件输出一致的目标回波,馈入后端数据处理组件,能够有效检验目标检测/跟踪、目标识别等数据处理模块的功能与性能.     

信息化雷达显控终端的设计与实现

现役雷达显控终端多采用以硬件为主的封闭式实现方法,很难通过简单改进将目标检测/跟踪与目标识别等研究成果嵌入到雷达系统中.文中提出的信息化雷达显控终端概念,以通用微机作为开放式处理平台,在数字雷达显控终端的基础上增加了目标识别信息处理功能,可以对目标回波进行深层加工,对目标属性进行层次化分类.信息化雷达显控终端将回波录取、目标检测/跟踪、分类识别和多样化的信息显示集成在一起,融合跟踪和识别结果,提供目标航迹、属性、敌我身份以及编队等信息,能够大幅度提高雷达系统的战场信息感知能力,代表了未来雷达显控终端的发展方向.     

基于集群的增量分布式RSOM聚类方法

对于海量和高维的大规模数据聚类问题,其数据个数以及模式种类通常处于一个动态增加的过程之中,为此进行增量、并行算法的设计,以提供更好的计算能力是十分必要的.注意到人脑增量学习的本质和RSOM(Recursive Self-Organizing Map)的层次化、分布式结构特点,本文研究了基于高性能集群并行计算环境的增量、分布式RSOM并行算法,并以视频图像特征集实例证实了算法的可行性.     

ADSL中离散多音调制（DMT）技术分析

本文首先介绍了离散多音(DMT)调制的实现和工作过程,其次分析了DMT系统的性能,最后对我国应用DMT-ADSL技术的前景提出了合理的建议。     

基于RSOM树模型的机器学习原理与算法研究

机器学习和识别可归结于一个高速、有效地搜索非常大的样本空间问题,以实现对训练和识别样本的最佳拟合.对于复杂背景的模式样本集,同类型样本的独立同分布(i.i.d)特性通常难以保证,统计理论无法有效应用.本文将层次化思想和自组织映射(SOM)神经网络相结合,采用递归实现技术实现了一种高效、高容量,能够自适应增长的模式分类树(RSOM树)生长方法,用于模式识别和机器学习的基本建模.通过对大量公用数据集的测试以及在实际的雷达目标识别系统中应用,方法有效性得到了证明.     

低分辨雷达回波序列轮廓像目标分类方法研究

基于利用雷达目标回波轮廓像进行目标分类在雷达航管、监视领域具有一定的应用价值，分析了对雷达波束扫描目标过程中的电磁散射进行了分析，研究了目标回波序列轮廓像的形成原理。通过对目标回波序列轮廓像进行特征提取、变换获取了能够体现目标特性的稳态特征，利用C—均值聚类方法实现了对海面目标的粗分类，采用实测数据对所提出方法进行测试，实验结果证明了该方法的有效性。