基于形状统计量的空中目标识别

对直升机和固定翼飞机这两类空中目标多普勒频谱测量能力进行分析,并在测量能力得到满足的前提下,针对目标的多普勒频谱提出了用形状统计量(偏度量和峰度量)作为目标识别的特征。通过对18种直升机和固定翼飞机仿真数据进行检验,证明这种方法是有效的,并且适用于悬停直升机的探测与识别。     

基于目标一维距离像的雷达目标识别方法

讨论了马氏距离的性质,利用目标的一维距离像,提出了一种雷达目标识别方法.对雷达回波进行快速傅立叶变换,得到目标的一维距离像,计算其马氏距离,得到目标的稳定特征向量,根据相关算法进行目标识别.3种不同类型飞机回波的实测数据的识别结果,表明该方法是切实可行的.     

常规雷达飞机回波调制特性的建模

为了从常规雷达回波中提取用于飞机目标识别的调制特征,依据雷达回波调制特征产生机理,推导了常规雷达直升机、螺旋桨飞机和涡扇喷气飞机回波调制特性的参数模型。分析讨论了实际飞机和常规雷达特殊性对不同类飞机旋转部件调制特征的影响。通过仿真和实际回波分析验证了调制特性参数模型的正确性、有效性和实用性。研究表明,从实际常规雷达飞机回波中可提取相对不变的、与直升机和螺旋桨飞机旋转结构相对应的调制周期特征;而对涡扇喷气飞机,调制周期特征是模糊的。     

S变换在雷达目标识别中的应用

针对雷达目标回波的非平稳特性,推导了S变换及其实现算法,利用电磁场时域有限差分算法仿真了三种军用飞机的宽带散射信号,采用S变换对飞机目标的雷达回波进行时频分析,提取时频分布图的奇异值特征作为目标特征矢量,利用径向基函数神经网络对特征矢量进行训练和学习,最后对三种飞机做了分类识别,取得了很好的识别效果.     

外辐射源雷达目标扇叶微多普勒效应实验研究

基于UHF频段外辐射源雷达系统的长期实验观测数据, 重点比较研究了直升机、通航飞机、无人机、风电机组等多种目标的扇叶微动回波特征。首先, 通过多径杂波抑制、主体回波去除等手段使扇叶的微动回波得以凸显。然后, 详细分析了扇叶微动回波在时域、频域、时频分布图、距离-多普勒谱上的特征表现, 揭示了微动特征与扇叶几何结构、运动状态等参数之间的对应关系, 据此实现扇叶尺寸、转速等重要参数的反演。实验结果与理论模型吻合较好, 为建立外辐射源雷达微动特征数据库, 服务后续目标精细化建模、目标分类识别等深层次应用提供了数据和理论支撑。     

窄带雷达高速多目标检测及其运动参数估计

提出一种窄带雷达高速多目标检测和运动参数估计方法。利用"Dechirping"加滤波的方法对回波进行分离并且构造每个目标的回波矩阵,接着对每个回波矩阵构造相干相位补偿函数并进行补偿,从而实现信号能量的相干积累,有利于目标的检测。利用估计的多普勒信息可以获得目标的运动参数。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

支持向量机在车辆目标识别中的应用

提出了利用支持向量机对战场侦察雷达目标回波信号进行处理,以实现对卡车、坦克等在地面运动的车辆目标进行分类识别的一种新算法。首先对雷达接收到的目标回波信号作频域分析,从中提取待分类目标信号的特征向量,然后利用所建立的支持向量机模型对目标信号作训练和识别,最后与经典谱分析和神经网络的方法作比较,并采用实际数据验证这种识别方法的有效性。     

基于改进Dijkstra算法与时频域滤波的雷达目标识别

针对弹道中段雷达目标回波的微多普勒特征提取精准度不高导致目标识别率低的问题, 提出一种基于改进Dijkstra算法与时频域滤波相结合的雷达目标分类识别方法。该方法首先采取改进Dijkstra算法提取多分量回波信号中最强分量的瞬时多普勒特征, 然后利用时频域滤波方法滤除最强分量, 依次提取多分量信号的瞬时多普勒特征, 并将该特征应用于弹道中段雷达目标识别。仿真结果表明, 该方法适用于多种微动形式, 提取回波信号的微多普勒特征的精度更高, 对于弹道中段雷达目标平均识别率较高。     

基于多普勒特性的飞机尾流回波提取方法

飞机尾流探测技术是航空安全领域的重要研究课题。使用一组均匀分布的粒子模拟尾流涡旋的运动特征,研究了潮湿大气中尾涡多普勒谱的视频回波仿真方法。尾流回波的信噪比很低,降低检测门限的方法导致产生大量虚警。为了克服这个缺点,基于尾涡多普勒特性,提出了一种利用多层前馈神经网络提取尾流回波的方法。仿真表明,尾流回波的多普勒谱谱宽较大,谱型不同于气象回波的高斯谱,通过对比分析验证了神经网络提取方法的有效性。研究结果有助于利用脉冲多普勒雷达对飞机尾流探测技术的研究。     

基于多特征的密集假目标干扰融合识别与抑制

密集假目标干扰通过产生大量虚假回波扰乱雷达对真实目标的有效检测和识别,由于虚假回波信号与真实信号的高度相关性,雷达很难对其进行有效识别和抑制。针对该问题,提出了基于信号数据多特征的脉冲多普勒雷达密集假目标干扰融合识别与抑制技术,通过速度量测统计分布特征提取、峰值邻域谱线抑制、谱线分布信号幅度基本概率赋值构建及D-S证据理论融合判别实现了干扰的识别与抑制,仿真验证了该方法的有效性。     

雷达目标微动分辨

研究了基于微多普勒的目标微动分辨,以Wigner-Ville分布为工具,给出了提取微多普勒的方法,然后由微多普勒和微多普勒率的傅里叶变换实现目标的微转动和微平动分辨,提出了基于微多普勒滤波的目标微动分辨技术,使用仿真数据和蒙特.卡洛实验演示了目标微动分辨技术的性能,仿真结果证明了基于微多普勒滤波的目标微动分辨技术的有效性。     

多自由度飞行目标动态建模及其散射特性分析

以实现飞行动目标的高效建模技术为目标,并结合仿真计算和微动特征分析的技术要求,给出飞行动目标及其微动电磁散射特征分析的系统方法,实现了多自由度飞行目标的运动建模,形成完整的飞行动目标高效建模技术。以直升机飞行为例展示动态建模效果,主旋翼和尾翼转动时,由直升机雷达回波信号时频分析得到的微多普勒结果与理论分析相吻合。     

微多普勒的一些工程问题研究

首先给出微多普勒的一般理论模型和弹道目标的微多普勒特征.然后以锥旋调制产生的微多普勒为例,分别研究与微多普勒相关的低频与高频、窄带与宽带、重返时间与照射时间、速度与加速度、相参性和分辨率等六个问题.所得结论对微多普勒的提取和雷达参数的设计具有一定的参考价值.     

弹道目标微动特征分析与提取方法

进动特征对导弹防御目标识别具有重要意义。建立了单频信号下雷达观测弹头的进动模型和回波模型,通过对进动弹头回波频谱与微多普勒调制特性的定量分析,提出了利用回波相关方法和频谱展宽估计进动参数的方法,并利用暗室测量数据对该方法的性能进行了实验验证。实验结果表明,该方法在目标进动角不大条件下可以有效估计目标的进动角和进动周期。     

宽带信号及其特征的微多普勒提取技术研究

雷迭目标的微多普勒特性正成为目标识别领域的一个研究熬点,而宽带信号能够提供目标更多的精细结构信息和微动信息,因此宽带信号下微多普勒及其特征提取技术时目标识别来说是至关重要的.从宽带线性调频(LFM)信号成像理论出发,推导出了宽带LFM信号微多普勒提取方法.首次提出了用时域自相关法和频域倒谱法来提取微多普勒变化周期,井用傅里叶变换法提取微多普勒的最大值.仿真结果证明了上述方法的正确性和有效性.     

自旋进动目标的微多普勒特征分析

针对弹道导弹防御系统中弹头目标的自旋进动特性,建立了锥体目标的自旋进动模型,引入微多普勒效应的有关概念,推导出了由自旋进动产生的微多普勒频率的数学表达式,利用高分辨的时频变换对微多普勒特征进行分析,并用仿真实验验证了该模型的正确性.针对时频图,提取能反映目标质量特性的特征量,为识别此类目标提供了新的途径.通过仿真实验证明了在低信噪比时所提取特征的有效性.     

直升机旋翼系统仿真建模研究

以某型直升机飞行模拟器为背景,阐述了如何建立直升机旋翼系统的仿真数学模型.运用旋翼的空气动力学理论,分析了其中的技术要点,有针对性地讨论并设计了一种旋翼系统仿真模型的建模方法,其中根据直升机模拟器飞行动力学仿真的需要对旋翼系统模型进行了适当简化,降低了模型的复杂性.仿真结果表明该模型能够较逼真地模拟直升机的动态特性,实际应用效果验证了所述理论及方法的有效性.