散射通信固定站应用及展望

对流层散射通信作为一种重要的军用通信手段,其发展历程是二战以后各国政治、军事和经济角逐的缩影。散射通信固定站作为一种特殊的散射通信站型,随着国际环境的变化和技术水平的发展,其应用领域也发生了巨大的变化。在探讨散射固定站国内外发展和应用现状的基础上,根据国内散射固定站建设经验,给出了海上散射固定站建设要求以及未来应用展望,对散射通信固定站今后的发展具有借鉴意义。     

多目标跟踪系统性能评估及软件包

提出了多目标跟踪性能分类测试体系，完成了多目标跟踪性能测试评估的各种功能软件及相应的软件包。     

我国第一个海上风电场定址上海东海大桥畔

海风是取之不竭用之不尽的绿色新能源。不远的将来，上海东海大桥一侧将新添一大景观——一台台大风车面朝大海迎风取电。25日上午，记者从有关方面获悉，我国第一个海上风力发电场将建在东海大桥附近海域，预计总装机容量10万千瓦，建成投产后可满足约20万户普通家庭一年的用电量。     

用TMS320C25数字信号处理器实现多目标跟踪

多目标跟踪的主要问题是有效区域,即窗口的定义,数据联想和状态预测.窗口定义了一个测量向量的有效区域,它是用高斯、矩形和椭圆函数来定义的.数据联想是一个复杂的任务.许多有关快速和复杂的技术已经报道过.Barshalon等人提出了一个概念,对单目标用概率数据联想,而对多目标,用联合概率数据联想.这些算法在计算上是复杂的,并且在仿真几个目标的时候,实时完成要求庞大的数据吞吐量.     

视场非完全重叠的分布式雷达多目标跟踪方法

在探测能力、波形设计及天线指向等因素制约下,分布式雷达视场并非完全重合,由此造成的观测信息差异给后续信息融合带来了巨大挑战。该文基于高斯混合实现的集势概率假设密度(CPHD)滤波器,提出了一种视场部分重叠下的分布式雷达多目标跟踪方法。首先,利用多目标密度乘积切分出概率假设密度(PHD)中表征共同观测信息的部分;之后,标准的分布式融合(算术平均或几何平均融合)方法作用于切分出的共同观测目标信息以提升跟踪性能,补偿融合则作用于雷达单独观测目标信息以扩展视场范围。该文方法无须视场先验信息,能够适应雷达视场未知时的分布式融合多目标跟踪场景。仿真实验验证了所提出方法在未知、时变雷达视场下跟踪多目标的性能,表明了该文方法比基于高斯混合的聚类方法性能更好。      

基于Transformer网络的机载雷达多目标跟踪方法

传统的多目标跟踪数据关联算法需要提前知晓目标运动模型和杂波密度等先验信息,然而这些先验信息在跟踪之前无法及时准确地获取。针对这个问题,提出一种基于Transformer网络的多目标跟踪数据关联算法。首先,考虑到传感器会存在漏检的情况,引入虚拟量测来重新建立数据关联模型。在此基础上,提出基于Transformer网络的数据关联方法来解决多目标与多量测的匹配问题。同时,设计了一种掩蔽交叉熵损失与重叠度损失相结合的损失函数(MCD)用于优化网络参数。仿真和实测数据结果表明:在不同检测概率条件下,所提算法性能均优于经典的数据关联算法和基于双向长短时记忆网络的算法。      

基于深度学习的ViSAR多运动目标检测

视频合成孔径雷达(ViSAR)在地面动目标检测和感兴趣区域(ROI)的动态监测方面具有巨大的潜力。对地面运动目标的检测与跟踪一直是ViSAR的研究热点。针对现有基于深度学习的ViSAR动目标检测方法存在的依赖预训练模型,模型迁移难等问题,本文提出了一种基于深度学习与多目标跟踪(MOT)算法的ViSAR动目标阴影检测方法。该方法首先设计了一种从零开始深度学习的网络模型,实现动目标阴影的单帧检测。为了提高检测性能的鲁棒性,采用了基于卡尔曼滤波和逐帧数据关联的多目标跟踪算法跟踪动目标。实测数据处理结果表明该方法具有良好的检测性能。