距离多假目标干扰下低可观测目标跟踪处理

距离多假目标干扰下,当雷达对低可观测目标进行跟踪时,会遇到虚假航迹较多、真-假目标鉴别难度大、真实目标跟踪不稳定等难题,针对这些问题,本文提出了基于角度量测统计特性差异的真-假目标识别方法与基于等效量测构建的低可观测目标跟踪方法,实现了虚假目标的有效剔除,有效提高了目标跟踪的稳定性,仿真验证了该方法的有效性.     

速度拖引干扰和杂波背景下脉冲多普勒雷达目标跟踪算法

针对在速度拖引干扰和杂波背景下脉冲多普勒(PD)雷达无法精确跟踪目标的问题,该文提出基于双模型(DM)和幅度信息(AI)的目标跟踪算法。分别建立基于位置、幅度量测的跟踪模型和基于位置、速度、幅度量测的跟踪模型。两个模型均使用基于幅度信息的概率数据互联(AI-PDA)尽可能地降低杂波的影响,然后使用常规方法进行滤波估计。若没有速度拖引干扰,则两个模型估计具有位置和速度上的相关性;若存在干扰,由于速度量测是虚假的,则两个模型估计不具有相关性。据此,进行卡方检验(chi-square test),分析影响检验结果的因素,进而确定最终的估计结果。仿真验证了该算法的有效性。     

雷达/红外复合制导体制下的目标融合检测方法研究

文章介绍了主动式雷达/红外复合制导体制的特点,分析了海空背景及舰船目标的红外特性.为了滤除红外诱饵、箔条的干扰,基于现象学提出了一种目标检测新算法.首先确定海空背景下红外图像中的目标潜在区域并运用阈值分割检测潜在的目标;然后利用雷达获取的潜在目标的方位角信息生成虚拟图像;最后用生成的虚拟图像与红外检测图像进行"与"操作,实现融合检测.     

基于多元统计分析理论的雷达网航迹欺骗鉴别方法

文章以雷达组网为研究背景,从虚假航迹形成原理出发,针对真假航迹统计特性的差异,提出了一种基于多元统计分析理论的雷达网航迹欺骗鉴别方法.利用电子战飞机（ECAV）编队对雷达网进行航迹欺骗干扰时,由于ECAV编队自身飞行控制等原因,引入一定的随机误差,引起了原有量测误差的变化.本文通过构造一种样本向量,将这种差异加以提取,然后利用似然比检验的方法对虚假航迹进行鉴别.仿真结果证明了该技术的可行性和有效性.     

SOJ压制和距离欺骗复合干扰下雷达网目标跟踪算法

针对远距离支援干扰(SOJ)压制和距离欺骗复合干扰下目标检测概率下降及虚假目标造成数据关联错误的问题,提出了基于等效量测的雷达网目标跟踪算法.首先,将各雷达得到的量测进行分组;然后,将同一部雷达对相同目标的角度量测进行数据压缩,并利用交叉定位的原理得到等效量测;最后,利用等效量测进行目标跟踪.算法关键在于利用最小二乘法...     

舰空武器系统维修保障能力评估模型研究

简要分析了建立舰空武器系统维修保障能力评估指标体系的必要性,给出了指标体系的建立原则,根据评估指标体系的建立程序,结合部队实际维修工作,围绕人力资源、维修设施、维修器材、维修设备、技术资料、保障资料管理几个方面,建立了维修保障能力评估指标体系。结合层次分析法确定指标权重,提出了对该指标体系的多级模糊综合评价方法,并建立了评估模型。     

基于雷达组网的低可观测目标跟踪技术研究

本文利用距离多假目标欺骗干扰下虚假目标检测概率高、与真实目标角度量测相近的特点,提出了基于雷达组网的低可观测目标跟踪方法。根据角度量测信息完成各雷达量测集的划分与融合,对各雷达量测划分进行同源假设检验,利用虚假目标所暴露的真实目标的角度信息,构造低可观测目标的量测输入,对漏检目标进行"补位",提高低可观测目标跟踪的稳定性。仿真结果证明了该技术的可行性和有效性。     

海空背景下确定弱小目标潜在区域的方法

目标潜在区域的确定对于成像型反舰导弹的目标检测、目标识别具有重要意义.本文深入分析了海空背景及舰船目标的红外特性,提出了一种海空背景下确定弱小目标潜在区域的方法,首先利用梯度算子得到差分图像,然后基于边缘阈值策略二值化图像,最后利用二值化图像在竖直方向上的投影确定目标潜在区域.实验证明次种算法速度快、精度较高、能够有效地剔除部分干扰.     

融合注意力机制与多检测层结构的伪装目标检测

目的 伪装目标是目标检测领域一类重要研究对象,由于目标与背景融合度较高、视觉边缘性较差、特征信息不足,常规目标检测算法容易出现漏警、虚警,且检测精度不高。针对伪装目标检测的难点,基于YOLOv5(you only look once)算法提出了一种基于多检测层与自适应权重的伪装目标检测算法（algorithm for detecting camouflage targets based on multi-detection layers and adaptive weight,MAH-YOLOv5）。方法 在网络预测头部中增加一个非显著目标检测层,提升网络对于像素占比极低、语义信息不足这类目标的感知能力;在特征提取骨干中融合注意力机制,调节卷积网络对特征信息不足目标的权重配比,使其更关注待检测的伪装目标;在网络训练过程中使用多尺度训练策略,进一步提升模型鲁棒性与泛化能力;定义了用于军事目标检测领域的漏警、虚警指标,并提出伪装目标综合检测指数。结果 实验在课题组采集的伪装数据集上进行训练和验证。结果表明,本文方法在自制数据集上的平均精度均值（mean average precision,...