基于时频检测与极化匹配的雷达无人机检测方法

针对雷达检测无人机这一难题,该文提出了一种时频检测与极化匹配相结合的双极化雷达无人机检测方法。首先,雷达降低检测门限,各极化通道分别采用常规的时频2维单元平均恒虚警率检测方法,检测出无人机与杂波虚警;接着,各极化通道分别针对多帧检测结果进行积累,进行2次检测,剔除部分杂波虚警;最后,对两个极化通道双门限检测结果进行匹配,进一步剔除杂波虚警。对两型无人机的外场试验数据处理结果表明：该方法能够有效检测出无人机,消除杂波虚警。     

基于杂波模型的相干雷达极化自适应恒虚警检测算法

该文研究了高斯杂波背景下相干雷达极化自适应检测问题。利用雷达回波的极化信息来提高检测性能。提出了一种基于杂波模型的极化自适应恒虚警检测算法,该算法比极化自适应匹配滤波器算法有更小的估计损失,并推导出了虚警概率表达式。仿真结果表明,所提出的检测算法相对于杂波协方差矩阵都有恒虚警的性质。     

基于时频联合域极化滤波的高分辨极化雷达信号检测

本文以瞬态极化时频分析作为理论工具,针对高分辨极化雷达体制,提出了时频联合域极化滤波的概念;然后应用文中介绍的瞬态极化短时Fourier变换(STFT),提出了一种通过时频联合域积累的高分辨极化雷达信号检测算法.仿真实验表明了该算法的可行性和有效性.     

一种简单的相干雷达极化恒虚警检测算法

该文提出了高斯杂波背景下一种结构简单的相干雷达极化恒虚警检测算法。利用雷达回波的极化信息来提高检测性能,推导出了虚警概率表达式。研究结果表明,该相干雷达极化恒虚警检测算法相对于杂波协方差矩阵有恒虚警的性质。该检测算法比极化广义似然比检测算法计算量小,易于工程实现,适合于强信杂比和目标信号导向矢量未知的情况。同时仿真分析了不同极化状态时的检测性能。     

基于相控阵雷达回波极化信息的检测研究

在相控阵雷达中采用序列检测可提高雷达信号检测性能和改善数据库，本文利用雷达极化信息对三种典型序列检测方法进行了改进研究。并对这三种改进算法在相控阵雷达中的应用性能作了详细的分析，同时进行了相干视频仿真实验。仿真结果表明：极化信息的利用使雷达搜索目标能力得到明显改善，同时双幅度门限检测法的应用使相控阵雷达的检测性能更加优越。     

一种基于单元筛选的CFAR检测方法

提出了一种基于对参考单元进行比较筛选的雷达恒虚警检测方法,并对其在不同背景条件下的检测性能进行了分析。结果表明,该方法可以在不降低均匀环境检测性能的条件下,明显改善CA和OS－CFAR的抗多目标干扰能力与在边缘杂波非均匀环境下的检测性能。     

基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法

针对海杂波背景下雷达弱小目标检测问题,提出了一种基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法。该方法利用多极化通道回波数据计算极化相干矩阵的最大特征值,然后将待检测单元的最大特征值与参考单元最大特征值、最小特征值、算数平均值和几何平均值的算数平均之比分别作为检验统计量实现检验判决。仿真和实测数据处理结果表明：基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法较基于特征值的检测方法性能提高2 dB,较极化检测最优滤波器性能提高1.5 dB,较功率最大综合检测方法、SPAN检测方法性能提高5 dB,极化联合最大特征值-几何平均方法综合检测效果最好。     

有限系统能力下不同雷达最优极化基的选择

主要的极化基均是着眼于不同雷达应用中优缺点的比较，包括观察过程中目标与雷达站台的相对运动和具有限的极化测定能力及信道不足情况下的多功系统电控阵列天线。从与假定目标类型对应的各种散射模型出发，根据垂直和水平方向反射部分的杂乱回波在单信道工作时取得最大能量，在双信道工作时杂波的抑制和分类，比较不同极化基的特性，解释不同假高条件下斜极化基的优点。     

基于Stokes矢量的高分辨极化目标检测

研究了毫米波高分辨雷达杂波环境中的目标检测问题,提出了基于Stokes矢量的高分辨极化目标检测方法,利用毫米波形固有的径向高分辨力对目标进行一维距离成像,结合目标所占据分辨单元区间内的Stokes矢量的幅值以及其极化状态相对于杂波所对应分辨单元内的Stokes矢量的幅值以及其极化状态有着较大的变化这一客观事实,提出了基于Stokes矢量的双门限非参数检测方法,实验仿真结果表明本文方法能够有效改善雷达的检测性能。     

小型无人机雷达特征与分类技术研究

随着科技的迅速发展,小型无人机在多个领域如农业、地质勘测、视频侦察等得到了广泛应用。然而,由于其获取成本低、操作简单,引发了如非法侦察、恐怖活动等安全隐患。为解决这些问题,开发了针对小型无人机的雷达目标探测系统。文中主要研究了小型无人机的雷达特征与分类技术,旨在为小型无人机的雷达探测与分类提供理论依据和实用方法。     

集群无人机载雷达阵列波束合成

集群无人机载雷达阵列具有较高的机动性与灵活性,相关研究受到广泛关注。波束合成是集群无人机载雷达阵列的重要功能之一,该功能的实现面临较多挑战。本文首先构建了波束合成信号模型并分析了位置不确定性、时间同步不确定性、天线指向不确定性以及通道不确定性的影响;其次,推导了波束合成信号模型的克拉美罗界和峰值旁瓣电平并提出了集群无人机构型优化方法;最后,提出了一种幅相误差处理策略,主要包括基于高精度测距的定位和时间同步系统设计以及幅相误差快速补偿两部分。仿真结果和工程实验证实了集群无人机载雷达阵列波束合成的可行性。     

基于HLA的无人机雷达对抗仿真系统

针对空地多武器作战仿真的需求,提出了一种基于高层体系结构（HLA）的空地作战仿真系统（ALFSS）的总体设计方案,建立了领域内联邦成员软件应用框架,有效地解决了实时接口（RTI）与仿真应用之间接口的一致性等技术问题,利用STAGE工具软件构建了空地作战仿真想定平台,对空地作战想定进行了研究,解决了各邦员的FOM／SOM模型开发、数据采集／回放和仿真数据库的通用性设计等关键技术,完成了基于HLA的空地作战分布式仿真系统的设计和应用调试,效果良好。     

无人机数字指挥调度系统技术研究

某型无人机系统所采用的对讲体制,指挥调度能力有限、数据接口功能单一,与新形势下的军事训练发展要求不相适应.数字指挥调度系统近年来在交通管理系统和武器试验系统获得广泛应用,具有诸多优点.应用数字指挥调度系统开展无人机作战指挥训练,可以提高武器系统的网络化和信息化程度,加强作战指挥训练的质量控制.文章研究应用数字指挥调度系统开展无人机作战指挥训练的技术方案.     

无人/有人机协同探测/作战应用研究

无人机将是今后重点发展的武器装备,而无人机和有人机协同探测/作战将是其典型应用方式.介绍了国外无人/有人机协同探测/作战的发展概况,对无人机间的协同探测、无人机与预警机协同探测和无人机与战斗机的协同作战等模式进行了探讨,分析了各协同方式对无人机平台的能力需求.通过协同探测/作战,大大扩展了无人机的使用范围,提升了信息感知能力.     

飞鸟与无人机目标雷达探测与识别技术进展与展望

飞鸟和无人机(UAVs)是典型的“低慢小”目标,具有低可观测性,对两者的有效监视和识别成为保障空中航路安全、城市安保等需求迫切需要解决的难题。飞鸟和无人机目标类型多、飞行高度低、机动性强、雷达散射截面积小,加之探测环境复杂,给目标探测带来极大困扰,已成为世界性难题。因此迫切需要研发“看得见(检测能力强)、辨得明(识别概率高)”的无人机、飞鸟等“低慢小”目标监视手段和技术,实现目标的精细化描述和识别。该文集中对近年来复杂场景下旋翼无人机和飞鸟目标检测与识别技术的研究进展进行了归纳总结,介绍了飞鸟和无人机探测的主要手段,从回波建模和微动特性认知、泛探模式下机动特征增强与提取、分布式多视角特征融合、运动轨迹差异、深度学习智能分类等方面给出了检测和识别的有效途径。最后,该文总结了现有研究存在的问题,对未来复杂场景下飞鸟和无人机目标检测与识别技术的发展进行了展望。      

基于线性滤波器的四旋翼无人机强化学习控制策略

针对四旋翼无人机(UAVs)系统,该文提出一种基于线性降阶滤波器的深度强化学习(RL)策略,进而设计了一种新型的智能控制方法,有效地提高了旋翼无人机对外界干扰和未建模动态的鲁棒性。首先,基于线性降阶滤波技术,设计了维数更少的滤波器变量作为深度网络的输入,减小了策略的探索空间,提高了策略的探索效率。在此基础上,为了增强策略对稳态误差的感知,该文结合滤波器变量和积分项,设计集总误差作为策略的新输入,提高了旋翼无人机的定位精度。该文的新颖之处在于,首次提出一种基于线性滤波器的深度强化学习策略,有效地消除了未知干扰和未建模动态对四旋翼无人机控制系统的影响,提高了系统的定位精度。对比实验结果表明,该方法能显著地提升旋翼无人机的定位精度和对干扰的鲁棒性。     

无线通讯用小型无人机载天线

基于无人小飞机的有效载荷和有限空间要求,设计和制作了用于其通讯系统中ISM频段的高性能圆极化微带的一种中心开槽、边缘Y形两侧缝隙加载的变异方形微带贴片结构天线,给出了该天线的仿真结果,描述了圆极化天线的测试方法。测试结果表明,天线指标基本满足系统使用要求,波束宽度为±45°,增益达到4.5dB i,尺寸缩小约36%。将这种天线应用到无人小飞机系统中,可以方便地与射频模块集成,无线收发信机输出得到了良好的波形。实验结果表明,此缝隙加载圆极化微带天线能满足该无人小飞机电子系统实现无线图像及数据实时通信的要求,这将使得该系统的小型化成为可能。