雷达目标识别及发展趋势预测

用雷达进行目标分类和识别,具有很大的军用与民用价值.虽然雷达目标识别技术在某些层面有了成功的应用,但是还未形成完整的理论体系.结合雷达智能化的发展方向,概述了雷达目标识别方法,重点是雷达目标识别中的关键问题.参照人的认知过程,预测了雷达目标识别技术的发展趋势,指出雷达目标识别应具备多种智能化的手段.最后,对如何面对雷达目标识别研究中存在的困难做出了评价,纠正了某些消极的态度.     

采用多普勒雷达的目标识别处理

多普勒雷达能够测量移动目标的位置和速度，但只用其信息很难进行目标识别，通常，目前识别是把多普勒雷达接收到的信号变换成可听频段，人从其声音或频谱图中进行识别，但是，此方法识别的结果是依靠人类的经验及技术，很难得到稳定的结果，本论文研究了将目标识别自动化以及获得稳定的识别结构的处理方法。识别处理中，重要的是对作为识别对象的目标的固有特性提取，由于用多普勒雷达接收到的目标固有的特性，是具有目标的速度分布，所以，能够从频谱及频谱图中提取，频谱是目标速度变化和速度分布变化，而频谱图不用目标速度就能提取速度分布，文中建议根据此频谱图的特性，利用多普勒雷达进行目标识别处理这一方法。     

微动目标雷达特征提取、成像与识别研究进展

微动目标的雷达特征提取、成像与识别技术是雷达目标精确识别领域极具发展潜力的研究方向之一。该文首先简要阐述了微动的相关概念,然后综述了近年来微动目标回波建模、微动特征提取、微动目标成像以及基于微动特征的雷达目标分类与识别等方面的研究现状,并介绍了几种典型前沿应用,最后对微动目标雷达特征提取、成像与识别的研究发展趋势进行了展望。      

机载毫米波脉冲多普勒雷达旋翼目标识别技术研究

旋翼目标是机载毫米波脉冲多普勒雷达低空与地面目标中的首要识别对象,由于其回波频谱展宽与波长成近似反比关系,使其在毫米波段呈现低信杂比、弱特征现象。本文首先在分析毫米波雷达旋翼目标特性的基础上,针对旋翼识别难题,对雷达系统前端的波束驻留时间、脉冲重复周期、杂波抑制性能、相参积累脉冲数、频综器相位噪声谱密度等参数设计提出了新的要求;之后,设计了专用目标识别软件平台,并给出了面向工程应用的专用目标识别软件总体结构,提出了利用噪声归一化的频谱数据预处理技术、识别结果积累策略以及多普勒频谱层析图分析等信号处理方法;最后,利用实测数据提取特定的特征对目标进行识别分类,并对部分中间结果进行了详细分析,实验结果验证了本文方法的有效性,对旋翼和固定翼目标具有良好的分类识别性能。      

智能化军用雷达目标识别关键问题探讨

随着人工智能等前沿技术的迅速发展和战场环境的日趋复杂,智能化军用雷达目标识别的需求愈加迫切。本文结合国内外目标识别的发展趋势和深度学习算法在雷达目标识别中的应用研究,从实装应用的角度出发,探讨了军用雷达智能化目标识别各处理环节的关键问题,分别在层次化目标识别策略设计、目标稳健特征提取与特性自学习以及决策模型设计等方面开展了较为全面、深入的分析,论述了未来应用研究中的重要方向,给智能化目标识别设计提供参考。     

雷达目标识别技术研究进展及发展趋势分析

现代雷达不仅要求雷达能"看得见",还要"看得清,辨得明".雷达目标识别技术可以提供目标信息,辅助指挥员或操作员进行决策,是现代雷达备受关注的研究课题.经过几十年的发展,该技术取得了很大进步,逐步进入实践阶段.文中介绍了国内外雷达目标识别技术的研究进展,分析了雷达目标识别技术的发展趋势.目标识别技术的研究不仅算法非常复杂,而且是一项实验性很强的系统工程,因此,目标识别技术在雷达中的应用是一项长期的研究课题.     

雷达目标识别技术及其新进展

从雷达目标识别技术作为现代雷达的一个重要发展方向出发，对雷达目标识别的几种主要方法即目标运动轨迹特征识别法、回波幅度起伏特性识别法、多频雷达回波识别法、极点识别法、斜升响应识别法和极化识别法等作了阐述，最后对雷达目标识别技术的新进展即波形综合法、雷达成象技术及神经网络在雷达目标识别中的应用作了展望。     

卷积神经网络在雷达自动目标识别中的研究进展

自动目标识别(ATR)是雷达信息处理领域的重要研究方向。由于卷积神经网络(CNN)无需进行特征工程,图像分类性能优越,因此在雷达自动目标识别领域研究中受到越来越多的关注。该文综合论述了CNN在雷达图像处理中的应用进展。首先介绍了雷达自动目标识别相关知识,包括雷达图像的特性,并指出了传统的雷达自动目标识别方法局限性。给出了CNN卷积神经网络原理、组成和在计算机视觉领域的发展历程。然后着重介绍了CNN在雷达自动目标识别中的研究现状,其中详细介绍了合成孔径雷达(SAR)图像目标的检测与识别方法。接下来对雷达自动目标识别面临的挑战进行了深入分析。最后对CNN新理论、新模型,以及雷达新成像技术和未来复杂环境下的应用进行了展望。     

一种基于卷积神经网络的雷达目标分类方法

雷达作为对低空和地面目标探测及监视预警的主要手段,在安全领域应用广泛。针对现阶段实际应用中雷达目标分类技术中过于依赖人工提取特征的问题,提出了一种基于卷积神经网络的分类方法,对雷达回波数据进行二维傅里叶变换得到距离-多普勒图像,再以距离-多普勒图集作为数据集,训练神经网络,得到能够完成雷达目标识别的网络模型。结果表明,相较于传统方法,基于卷积神经网络的目标识别模型在省去人工工作的同时提高了目标识别精度。     

基于Dempster-Shafer证据推理的多传感器信息融合技术及应用

本文详细阐明了基于D-S证据推理的多传感器信息融合的原理及目标识别的方法.同时,介绍了其在雷达目标融合识别中的应用.     

光子计数激光雷达时间-数字转换系统

时间测量系统在激光雷达中主要用于激光脉冲飞行时间的测量,其性能直接影响着激光雷达的各项指标.基于FPGA设计了一种应用于光子计数激光雷达的时间-数字转换(Time-to-Digital Converter,TDC)系统,利用延迟线内插在FPGA内部实现了高精度的时间测量,通过实验分析,研究了TDC系统的性能及其应用于光子计数激光雷达后的效果.实验结果表明,TDC系统的时间分辨率达到29 ps,测时精度37 ps,能够实现9通道的高精度事件计时功能,用于光子计数激光雷达后,整个激光雷达系统的测时精度为421 ps,达到6.3 cm的距离测量精度,能够实现高精度高分辨率的激光三维成像.     

采用APD单光子阵列读出集成电路的红外测距技术

红外单光子探测因其超高的检测灵敏度和信噪比，有效提升了弱光检测系统的性能水平。基于TSMC 0.35m CMOS工艺，提出了一种阵列型数字式红外读出电路及其应用系统的设计方法。采用由OSC多相时钟构成的低段全局共享TDC和高段像素独享TDC的两段式阵列结构，在170 MHz时钟频率下，实测获得了小于1 ns的时间分辨率和3s的量程，并在1 kHz的帧率下采用串行模式输出数据，经相关数据处理，最终实现测距轮廓成像的功能。     

基于区域控制器(TDC)的移动代理安全模型的研究

影响移动代理被推上商用的一个主要的原因就在其安全性．基于TCPA技术和IBE加密算法提出了一种基于区域控制器TDC保护的移动代理安全模型，并对该模型的建立、使用进行了较详细的论述，同时，在该模型下，对数据的安全性也进行了分析。     

可调色散补偿技术及其在DWDM系统中的应用

文章对可调色散补偿(TDC)的几种主要实现方式进行了介绍,并对这几种实现方式进行了对比,详细描述了TDC模块在密集波分复用(DWMD)系统中各种不同场合的应用,给出了相关的应用模型,最后总结了TDC技术在DWMD系统应用中的发展目标.     

基于TDC-GP2的高精度时差测量系统设计

通过对时间数字转换法进行时间间隔测量分析,设计出一款基于通用型TDC测量模块TDC-GP2的高精度时差测量系统。该系统测量范围为0~18 μs,精度可达到70 ps,有效地解决了激光测距、激光雷达等应用中高精度时差测量的问题。     

面向SNSPD系统的可拓展时间抖动测量模块

针对超导纳米线单光子探测器(SNSPD)应用需求的多样化,设计了一款面向SNSPD的可拓展时间抖动测量模块。基于对SNSPD系统时间抖动测量原理的分析,设计了数字化单元、时间数字转换(TDC)单元和现场可编程门阵列(FPGA)单元,实现对SNSPD输出信号的数字化、时间信息测量以及数据读取。对该模块TDC单元的分辨率、线性度和时间精度分别标定,测试结果表明TDC单元的分辨率好于55ps,测量数据呈线性,100ns以内时间精度低于36ps。通过结合实用化SNSPD系统,实现了100ps左右的时间抖动表征,并与商用时间相关单光子计数(TCSPC)模块进行对比,验证了该模块对于SNSPD系统时间抖动测量的可行性。     

一种应用于阵列TDC的低抖动锁相环设计

传统的PLL（Phase Locked Loop）电路受限于环路参数的选定,其相位噪声与抖动特性已经难以满足大阵列、高精度TDC（Time-to-Digital Converter）的应用需求.本文致力于PLL环路带宽的优化选取,采取TSMC 0.35μm CMOS工艺实现了一款应用于TDC的具有低抖动、低噪声特性的锁相环（Phase Locked Loop,PLL）电路,芯片面积约为0.745mm×0.368mm.实际测试结果表明,在外部信号源输入15.625MHz时钟信号的条件下,PLL输出频率可锁定在250.0007MHz,频率偏差为0.7kHz,输出时钟占空比为51.59%,相位噪声为114.66dBc/Hz@1MHz,均方根抖动为4.3ps,峰峰值抖动为32.2ps.锁相环的相位噪声显著降低,输出时钟的抖动特性明显优化,可满足高精度阵列TDC的应用需要.     

A low power time-to-digital converter for all-digital phase-locked loop

Time-to-Digital Converter (TDC) is a key block used as the phase/frequency detector in an All-Digital Phase-Locked Loop (ADPLL). Usually, it occupies a large proportion of ADPLL’s total power consumption up to about 30% to 40%. In this paper, the detailed power consumption of different components in the TDC is analyzed. A Power Management Block (PMB) is presented for the TDC to reduce its power consumption. A 24-bits TDC core with the proposed PMB is implemented in HJTC 0.18 μm CMOS technology. Simulation results show that up to 84% power reduction is achieved using our proposed technique.     

Design of a Tunable Differential Ring Oscillator With Short Start-Up and Switching Transients

Timing measurements such as jitter and skew in the range of picoseconds, for circuits with multigigahertz clocks or multigigabit-per-second serial communication interfaces are common. A Vernier-oscillator-based time-to-digital converter (TDC) is a circuit that allows picosecond-timing measurements by means of two tunable oscillators. In such a circuit, the oscillator jitter, tuning response, start-up transient, and frequency switching transient play an important role in the TDCs measurement time and accuracy. In this work, we discuss the design of an optimized, differential CML-based ring oscillator and its impact on a TDC design. Simulation results from the new oscillator show that the oscillator's short start-up and frequency switching transients have negligible effects on the accuracy of the TDC measurements. TDC simulation results show that, using two of these oscillators, accurate timing measurements in the range of 10 to 900 ps can be achieved with best-case accuracy of ~2 ps.     

An experimental study on improving hybrid position/force control of a robot using time delay control

Robot position/force control has been a difficult task owing to the interaction between a robot and the environment. In addition to the dynamic instability, the interaction causes the following problems: (1) the dynamic coupling effect of the robot; (2) positional disturbance due to the uncertain surface of the environment with which the robot is in contact; and (3) vibration at steady state. To solve these problems, time delay control (TDC), well known for its robustness to plant uncertainties and disturbances, has been used as a baseline control law for hybrid control. In conjunction with TDC, the following three ideas were also used. (i) To reduce the dynamic coupling, a more accurate mass matrix was used instead of the constant mass matrix. (ii) To reject positional disturbance from the environment, force derivatives instead of position derivatives were used in the TDC law. (iii) Finally, to reduce the amplitude of the vibration at steady state, a novel scheme was adopted to enhance the resolution of A/D conversion for the force sensor. Experiments showed obvious improvements in the quality of the hybrid control, thereby clearly demonstrating the effectiveness of TDC with the proposed ideas.