雷达目标特性数据自动采集技术研究

本文讨论了一种用于雷达目标识别系统的雷达目标自动数据采集系统,该采集系统包括数据采集电路和目标检测跟踪电路,在系统软件的控制下,采集电路根据目标检测跟踪电路得到的目标空间位置信息在观测空域对需采样的目标进行开窗筛选、拾取目标视频回波数据。采集系统可以自动地对多个目标连续采集,形成带有数据标志的回波数据流,由此建立目标原始回波特性数据库供分析、处理、识别。     

极化有源雷达校准器的幅相失真分析及修正

极化有源雷达校准器（Polarimetric Active Radar Calibrator,PARC）可用于宽带高分辨雷达的定标,以使高分辨成像技术能准确刻画雷达目标的细微特征,但其作为有源器件会引入额外失真从而影响系统失真补偿。本文基于成对回波理论及频域失真补偿原理,通过将频域补偿转换为时域滤波,提出截取滤波器系数的方法以修正PARC失真。实测数据结果表明了理论分析和提出的修正方法的正确性,修正后的PARC可近似理想地补偿系统失真。     

深空动态场景目标红外图像仿真研究

针对深空背景空间目标的红外图像仿真问题,首先根据热平衡理论,对典型空间目标进行建模,得到目标不同部分的温度;然后建立目标的红外辐射模型,得到目标的红外辐射光谱特性;接着提出了一种基于红外星表数据库的星空背景建模方法,模拟任意时刻,任意视场大小和指向的红外星空背景;最后得到了不同距离、不同姿态空间目标与深空背景合成的红外图像仿真序列,实现了探测器不断接近目标过程中的红外辐射图像仿真.     

基于USB2．0技术的雷达目标检测和数据采集系统的接口设计

介绍了利用USB2.0技术设计雷达目标和数据采集系统接口的方案,给出了雷达目标检测和数据采集系统的硬件结构图、USB固件程序、驱动程序及应用程序的设计方法。     

针对网络视频应用的视频转码技术综述

对视频转码的技术基础,尤其是3种典型的体系结构进行了简述和比较,然后讨论了利用从输入视频流中易于得到的信息,减少计算复杂度和改善视觉质量的方法。同时,对近年来出现的一些热点技术,如信息(包括水印和具有差错抑制特征的数据)嵌入的视频转码、H.264码流转码等进行了重点讨论。对视频转码技术的未来发展也进行了展望。     

一种对抗PD雷达的假目标欺骗干扰机设计

首先分析了对脉冲多普勒雷达实施假目标欺骗干扰的基本原理，通过分析得出为实现有效、逼真欺骗干扰，干扰系统必须满足的两个基本要求；然后详细介绍了一种应用先进结构数字射频存储器的欺骗干扰机系统的设计实现，它基于可编程门阵列可以实现实时快速傅里叶变换、多普勒调制和目标特性调制。     

基于USB 2.0的便携式红外目标跟踪系统设计与实现

针对现代红外防御探测系统高帧频实时目标检测跟踪处理的要求,介绍了一套自研的便携式红外自动目标检测跟踪系统的工程实现。首先分析该检测跟踪系统总体结构,详细介绍系统组成和功能。针对该系统中实时信息处理的关键技术,在体积和功耗严格受限的条件下提出了一种基于DSP FPGA的可重构实时信息处理机的结构,系统图像及检测结果通过USB 2.0接口传送至主机。此外,对处理机的硬件结构、DSP软件算法流程、USB驱动程序和固件程序进行了介绍,系统联调实验结果表明该系统具有很好的实时检测跟踪性能。     

一种单片机实现的嵌入式视频切换器

介绍一种以单片机为主控CPU的嵌入式视频切换器,简述其工作过程、硬件构成、软件设计.该切换器已成功地应用于湖南省地县电视会议系统中,实际应用表明,切换器工作可靠、成本低廉,具有很强的通用性和很高的实用价值.该切换器亦可用于普通的多媒体监控系统.     

基于改进ROEWA算子的SAR图像边缘检测方法

指数加权均值比(ROEWA)算子是一种较好的适用于SAR图像的多边缘检测算子,然而传统方法无法准确定位边缘,且不能计算边缘方向。改进边缘检测流程,分析上述问题产生的原因并采用传统ROEWA算子保证边缘检测恒虚警,对ROEWA加权后的滤波值进行差分运算保证非极值抑制的准确性。利用Radon变换具有较好抗干扰性和几何解析性的性质,提出基于Radon变换计算边缘方向。针对实测SAR图像的实验结果表明,该方法边缘检测及边缘方向计算性能较好。     

大视场空间目标光电探测起伏背景抑制算法

针对大视场空间目标光电探测系统中目标星像大小不一(星像直径在几个像素至几十个像素)、背景受月光、云层等影响呈现大面积连续起伏或强烈起伏等问题,提出一种基于形态学重构的背景抑制算法.该算法综合利用目标和背景的信息计算标记图像,根据目标信息计算时采用多个方向上线状结构元素,在提取高亮度背景的同时,减少了大尺寸结构元素带来的计算量;根据背景信息计算与目标大小无关,避免了形态学背景抑制算法中结构元素选取的难题.以某一大视场空间目标光电观测系统获取的不同背景起伏的实测数据进行测试,结果表明,本算法具有良好的背景自适应能力,在较好抑制背景的同时,可提高目标信噪比,背景抑制效果优于对比方法.