【摘 要】
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针对雷达目标全极化高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)提取可分性特征时,利用全部距离单元作为度量尺度无法保留各距离单元具体特征的问题,在综合利用4个极化通道的舰船目标HRRP信息时选择单个距离单元作为度量尺度.在此基础上,提出基于Pauli分解,H、α、A、α分解和结构相似性参数的特征提取方法对目标极化散射矩阵进行特征提取,并将提取得到的特征与基于卷积神经网络(convolutional neu-ral network,CNN)的舰船目标HRRP识别方法结合
【机 构】
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海军航空大学,山东烟台264001
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针对雷达目标全极化高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)提取可分性特征时,利用全部距离单元作为度量尺度无法保留各距离单元具体特征的问题,在综合利用4个极化通道的舰船目标HRRP信息时选择单个距离单元作为度量尺度.在此基础上,提出基于Pauli分解,H、α、A、α分解和结构相似性参数的特征提取方法对目标极化散射矩阵进行特征提取,并将提取得到的特征与基于卷积神经网络(convolutional neu-ral network,CNN)的舰船目标HRRP识别方法结合,利用改进残差结构CNN从极化特征中进一步提取深层可分性特征进行目标识别.实验结果表明,所提方法能够保留目标全极化HRRP更多特征,提高目标识别的准确率.
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针对传统的高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器在跟踪空间邻近目标时存在错误估计、虚警和漏警问题,本文提出了一种改进算法.首先,提出一种权值重分配方案,对目标的高斯分量权值进行重分配,以提高目标邻近时GM-PHD滤波器的跟踪精度;然后,利用目标航迹的连续性,对于当前时刻丢失的目标,利用上一时刻的目标预测值进行修正以减少漏警情形;最后,充分利用多帧已估目标状态对估计目标进行分类,检测估计中存在的虚警并对其进行
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为掌握用频装备电磁辐射效应规律,提高其电磁防护能力,首先从理论上分析了高阶非线性失真条件下双频阻塞干扰规律,而后以某型频率步进连续波雷达为受试设备开展试验,对干扰规律进行验证与补充.结果 表明,当干扰信号强度较弱、系统非线性失真程度较低时,可用精确到三阶项的幂级数展开式描述其传递函数,此时受试设备对双频干扰场强的有效值敏感;随着干扰信号增强,高阶的非线性失真不可忽略,出现了双频阻塞干扰效果减弱的阶段.上述规律为提高装备电磁防护能力提供了理论支撑.
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为提高组网雷达的分布式恒虚警(constant false alarm rate,CFAR)检测性能,基于模糊逻辑和最大选择筛选平均检测器(maximum-censored mean level detector,MX-CMLD)提出一种自适应多传感器分布式模糊CFAR检测算法.该方法是一种基于无信噪比信息的检测融合算法,通过传输单部雷达站接收信号的检验统计量、检测可信度来完成全局的CFAR检测.该方法通过表决模块和反馈模块,控制传输到融合中心的数据量,并自适应选取相关的雷达数据进行融合,在一定程度上可以
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