简介：采用二次相位滤波的方法,估计大时宽带宽积信号下空间目标的速度及加速度,并进行相应的运动补偿后获得目标一维距离像。首先,推导出具有大时宽带宽积信号的空间目标回波模型,分析了利用传统脉压处理后的数学表达式,给出不适合传统脉压处理的条件。为此,利用该方法得出速度和加速度估计值并进行二次和三次相位项系数及距离-多普勒耦合的补偿,以获得目标距离像。仿真实验验证了该条件下提取空间目标一维距离像的可行性。

简介：建立了一套航拍视频图像中地面运动目标锁定系统。针对航拍视频图像中存在背景运动的特点，提出了一种基于均匀特征匹配的背景运动估计算法，利用随机样本一致估计算法估计出仿射变换模型的参数，快速有效地完成了运动背景的补偿。在背景补偿的基础上，由图像帧差法检测运动信息，并利用形态学滤波技术进一步去除噪声和伪目标的干扰。提出的方法可以很好地在航拍视频图像中锁定地面运动目标，定位精确，有较强的实时性。

简介：在雷达对海探测中,海杂波往往对小目标检测造成严重的干扰,近年来广泛研究的TBD、知识辅助、杂波重构等新技术尚未进入工程应用阶段。针对这一问题,提出了一种基于时间相关性的海面小目标检测技术,该技术利用了海杂波和目标在时间相关性上的差异,采用成组非相参积累级联杂波图迭代算法抑制强海杂波,在抑制海杂波的同时有效保留了目标信息,能够很好地实现海面小目标的检测。数据仿真和实测试验结果证明了这种技术的可行性和有效性。

简介：基于多通道复图像联合处理，速度合成孔径雷达（VSAR）可有效抑制地物杂波，实现地面运动目标检测和定位。但运动目标图像散焦和速度模糊也限制了VSAR的微弱目标检测性能，同时导致了快速目标的方位定位模糊问题。为此，提出了基于距离-多普勒-速度域混合积累的VSAR运动目标处理新方法，显著改善了微弱运动目标检测性能，并可实现快速目标的速度解模糊和正确定位。新方法无需改变VSAR的系统结构，工程实用价值高。最后，数值仿真实验的结果证明了新方法的有效性。

简介：为了有效解决机动目标自适应跟踪中系统误差的实时补偿问题，提出了一种基于修正输入估计的机动目标自适应跟踪与系统误差配准算法。该算法将目标机动加速度看作未知输入向量附加至状态方程，同时，将未知的系统误差向量附加至量测方程，推导出状态方程和量测方程扩维情况下目标滤波算法，在目标跟踪过程中实时估计机动加速度，并对系统误差进行配准。仿真结果表明，该算法可解决机动目标的自适应跟踪和系统误差实时修正问题。

简介：由于双基地雷达在复杂电磁环境中的独特优势，日益成为现代雷达研究的热点之一。通过构建双基地雷达系统，开展空间目标双基地ISAR成像技术研究对空间监视、探测识别等技术有非常重要的战略意义。通过对双基地雷达的工作原理、ISAR成像原理、系统关键参数等分析计算，实现了双基地ISAR成像系统设计，并利用现有系统构建了双基地雷达，开展双基地ISAR成像技术研究，利用实际试验数据进行了技术验证，结果表明双基地雷达ISAR对空间目标成像的可行性及其系统成像效果的良好性。

简介：针对速度合成孔径雷达（VSAR）地面运动目标检测和定位，给出参数化VSAR的若干研究进展。首先，建立由目标、多普勒分布式杂波和噪声组成的参数化VSAR统计信号模型。其次，提出自适应最优处理实现运动目标检测，提高了非均匀杂波背景中的目标检测性能。第三，基于最大似然方法和克拉美一罗界分析参数估计和目标定位的极限性能。第四，讨论基于多视处理对目标检测和定位可能的性能改善。最后，数值仿真结果证明了参数化VSAR在运动目标检测和定位方面的有效性和优越性能。

简介：通过实测海杂波数据,研究了海杂波的统计特性,实测数据拟合结果表明,弱海杂波的概率密度分布函数服从瑞利分布;强海杂波概率密度分布呈现较强的非高斯特性,该试验实测数据拟合结果为对数正态分布,因此强海杂波背景下小目标检测,常规恒虚警检测器性能受到限制。同时采用了常规单元平均恒虚警与自适应匹配滤波两种方法进行目标检测,通过结果对比可以得出,对于强杂波背景下小目标,自适应匹配滤波的方法能检测出更多的目标点迹,检测性能较常规单元平均恒虚警好。

简介：为了利用雷达对低空和超低空飞行器进行精确探测,必须对影响雷达测量精度的大气折射误差进行实时修正。针对目前大气折射误差计算存在处理时间较长、不能满足实时性要求的现状,提出了一种利用虚高进行折射误差修正的快速算法。根据等效地球半径中电波射线为直线的情形推出计算接近目标真实高度的虚高方法,利用虚高将折射误差公式中的积分项分为两部分,最影响折射误差修正处理时间的部分采用一次积分完成,另一小部分利用变步长的迭代方法完成。仿真实验表明,在保证与目前公认高精度的射线描迹法相同的精度条件下,利用虚高进行大气折射误差修正可实现快速计算,计算速度至少提高一倍,且计算速度随雷达仰角的增大而增快。

简介：针对空袭护航与多平台武器防御的体系对抗作战过程的复杂性、实时性特点,提出了一种在威胁评估基础上的目标协同分配过程,该过程与灵活指挥规则结合,能够实现与想定场景相关的多种灵活配置参数和较复杂的指挥策略。对该过程进行了仿真试验验证,结果表明：运行结果符合预期,可以支撑较为复杂的体系对抗仿真研究和武器装备性能评估试验。

简介：针对非均匀地杂波背景，提出了一种基于地杂波强度估计的自适应动目标（MTD）检测方法。该方法预先设计具有不同地杂波抑制能力的多组滤波器组，实时处理过程中利用零速滤波器输出数据估计地杂波强度信息，并基于地杂波强度估计值自适应选择抑制能力合适的滤波器组。与采用单一多普勒滤波器组的传统MTD方法相比，该方法提升了雷达在非均匀地杂波背景下检测低频点目标的能力。最后，通过仿真试验验证了该方法的有效性。

简介：2014年的GDP增长目标，专家预计在7．5％左右，与2013年的增速目标持平。具体数字将在3月份的全国两会上公布。学界普遍认为，今年GDPH标应略有调低，以为中国新一轮的改革留出空间。

简介：介绍了一种在现代靶场连续波测量雷达中采用的多目标信号检测与参数估计方法--解线性调频法.文中提出的"粗精运动补偿"解线性调频方法不仅具有较高的估计精度,而且易于工程实现.计算机仿真结果进一步验证了此方法的正确性.

简介：基于合成孔径雷达（SAR）的工作过程,对舰船目标进行基于回波信号的SAR成像仿真。目标建模时采用小面单元模型,将建好的精细舰船3D模型,根据SAR系统参数和分辨率要求划分为小面单元,然后对面元进行散射截面的计算。在计算目标散射截面时,结合射线追踪法充分考虑了目标的一次散射,二次散射效应,使仿真图像更加符合真实的SAR图像特征。根据面元散射截面和位置信息,结合雷达工作过程,生成回波。再运用RD成像算法处理回波,得到最终的仿真图像。将实验仿真图像与真实SAR图像对比,验证文中仿真方法的合理性。

简介：在战场侦察雷达的应用中,对炸点目标的探测和识别,一直是一个重要课题。针对炸点和普通目标的回波特性作了讨论。文中研究了炸点和普通目标回波信号经动目标检测（MTD）处理后的特征,发现了两种目标特征谱在多普勒滤波器通道响应的特点,提出了一种在多普勒滤波器通道进行二元积累,设定检测门限来判定炸点目标的方法;另外,对目标多普勒响应的滤波器分布特征作了分析,利用炸点目标与普通目标的多普勒分布差的区别进行目标识别,并取得了很好的效果。

简介：传统基于Gabor滤波器的SAR目标识别方法根据图像全局特征进行目标识别,忽略图像局部纹理特征,容易受到噪声因素的干扰,获取的SAR目标识别结果精确度较低。因此,提出基于图像局部纹理特征的SAR目标识别算法,对SAR图像纹理特征进行提取,提取SAR图像纹理特征时,采用优化的TPLBP特征描述器提取图像局部纹理特征,获取TPLBP局部纹理特征向量;通过基于ELM分类器的SAR目标识别算法,对TPLBP局部纹理特征向量进行SAR目标分类与识别,获取理想的SAR目标识别结果。实验结果表明,所提方法在SAR目标识别方面具有准确率高、误判率低的优势。

简介：特征提取是合成孔径雷达目标识别关键技术与核心任务。为了更好地提取目标特征，稀疏约束将被添加在非负矩阵分解法中，并应用于图像目标特征提取，通过利用稀疏约束的非负矩阵分解方法对sAR目标图像进行分解，构建具有稀疏性的目标特征矢量，提高了特征矢量的类内相似性与类间差异性。利用基于支持向量机的分类方法对MSTAR数据进行目标识别试验，试验结果表明，添加稀疏约束的NMF方法与PCA、ICA以及一般NMF特征提取方法相比，能够显著提高目标识别的稳定性和准确率。

简介：为了同时对抗有源干扰和无源杂波,需要联合采用自适应副瓣对消（ASLC）和动目标检测（MTD）两种技术。在工程应用中,通常先采用ASLC抑制有源干扰,然后采用MTD对消无源杂波并提取目标回波。但是,回波数据在进行ASLC处理过程中产生了权值噪声,导致MTD处理杂波出现较大剩余,MTD性能受到了一定的影响。针对此问题,提出了3种方法,较好地解决了ASLC和MTD联合使用兼容性问题,可以实现对有源干扰和无源杂波的同时抑制,从而提取出目标回波信号。

简介：在大孔径成像的条件下，目标上散射中心的等方向性模型将不再适用。目标散射中心的方向性是与其散射结构相联系的，此时散射中心的方向性成为目标的一个重要特征。文中将滤波逆投影算法与子孔径思想相结合，提出了一种提取目标散射中心方向特性的方法。该方法具有计算简单、运算量少的优点，从而为进一步的目标特征提取和目标识别提供了更多的信息。仿真试验验证了该方法的有效性。

简介：无源定位跟踪是一种非线性系统状态估计问题。为了提高系统定位精度和降低系统复杂度,将无迹卡尔曼滤波（UKF）应用于多移动传感器多目标无源定位跟踪系统。由于多移动传感器多目标交叉定位时会产生大量虚假点,随着传感器和目标数量的增加而大幅增加。因此,提出了一种改进的快速精确定位算法,即首先通过预测点选取传感器-目标测量方程;然后变换该测量方程,排除大量虚假点;再进行基于距离的支持度非等权值融合;最后将UKF子滤波估计值进行融合得到融合估计值。仿真结果表明,UKF和基于距离的融合法相结合对多移动传感器多目标无源定位具有较高的定位精度和较好的跟踪效果。