基于舰载雷达小样本的低慢小目标识别方法

本文针对舰载雷达低、慢、小目标探测面临的小样本识别问题,提出一种基于小样本学习的低慢小目标分类识别方法。该方法将低慢小目标雷达回波数据转换到小波变换域,利用多头注意力机制和双向长短记忆人工神经网络相结合的方式,解决了小样本目标分类识别的问题。在低慢小目标雷达回波仿真数据集上,开展模型训练和算法验证,分析任务差异性与识别准确率的关系,实验结果表明该方法对典型低慢小目标识别精度可达90%以上,在雷达目标识别领域具有较好的应用价值。     

弹道导弹中段RCS控制研究

RCS是影响防御系统雷达探测和目标识别的重要因素。针对导弹突防面临的预警雷达威胁,在空间弹道解算的基础上,分析弹头姿态角随时间的变化规律,建立雷达电磁波对导弹入射角模型。在雷达电磁入射角变化下,仿真分析弹道导弹中段RCS起伏特性。该研究为合理规划弹道导弹姿态控制要求,降低防御系统雷达探测跟踪能力具有一定的参考价值。     

基于微多普勒效应的运动船舶目标分类研究

基于雷达的舰船目标识别技术具有重要的应用,包括海上交通的管理与监控、舰船运动目标的识别、敌方舰船侦察等,在雷达系统的运行过程中,地面杂波信号、气象杂波信号等干扰信号会降低雷达系统的精度,导致水面舰船目标识别出现误差等问题。微多普勒效应是指激光雷达发生二次散射时,运动目标产生位移时目标的雷达回波频率会发生改变,利用微多普勒效应可以显著提高雷达系统的精度,提高海上舰船目标的识别与分类水平。本文首先介绍了微多普勒效应的原理,然后对水面监控雷达系统进行详细研究,最后开发了基于微多普勒效应的海上运动船舶目标识别与分类系统。     

基于SVM的雷达目标一维距离像识别

基于支持向量机的雷达目标一维距离像识别研究。一维距离像揭示了目标径向结构的分布特性。支持向量机基于经验风险最小化原理，适用于小样本学习问题。通过对三种目标分类进行仿真实验，结果表明：该分类方法具有较高的识别性能。     

基于RCS统计特征的船舶目标识别方法

雷达散射截面(RCS)是衡量船舶目标散射特性的重要参数,是雷达进行船舶目标分类识别最有效的电磁频谱特性。但船舶目标结构、形状复杂,电磁散射机理复杂,同时受雷达探测角度及所在海域电磁环境等因素的影响,船舶的RCS呈现明显的起伏变化特性。本文对不同工况下船舶RCS测量数据进行统计特征描述,并采用BP神经网络进行船舶识别。结果表明,该方法取得了较好的试验结果,可实现对若干工况下不同类型的船舶精准识别。     

大型水面舰船的雷达截面积测试

舰船的雷达隐身是各国普遍关心的高新技术，而大型水面舰船的雷达截面积测试则是其关键技术之一。较为全面地分析了舰船的雷达截面积测试方法。探讨了极复杂目标－大型水面舰船雷达截面积的测试特点的问题，提出了实现测试的几个途径。     

雷达对抗目标信号特征研究

雷达对抗目标信号特征在对雷达对抗目标识别中占有关键作用。文章对雷达对抗目标信号特征做了总的阐述。同时从两个方面分别对常见的信号特征参数进行分析。分析了目标信号细微特征产生的原因,给出了个体特征参数应具有的特征条件。分析了目标细微特征用于个体识别。对雷达对抗目标的信号特征问题进行了总结与展望。     

采用高频法对舰船目标RCS的仿真计算

对舰船一类电特大尺寸复杂目标雷达散射截面（RCS）的计算通常是采用高频法。以舰船天线对舰船总体RCS的影响分析为例，研究了实际应用高频法计算舰船RCS的一些关键技术，其中包括目标几何建模和基于3D几何模型的舰船RCS计算原理和方法。     

基于多基站雷达协同的船只监控系统

国内的海事雷达可以对目标船只进行监控和定位,但无法做到实时成像,因而无法对船只进行识别和分类。基于逆合成孔径雷达技术(ISAR)的多基站雷达监控系统可以做到对目标船只的全覆盖成像监控。本文提出了基于多基站ISAR技术的雷达系统用以监控海面船只并公布了在某海域的对船成像结果。     

海杂波建模与仿真方法研究

雷达的基本任务是利用目标的电磁散射特性发现和识别目标,而目标存在或隐蔽于周围环境中,环境的电磁散射对雷达发现和识别目标产生的干扰称为雷达杂波,因此对雷达杂波特性的深入了解可以最大程度发挥雷达在杂波环境中的工作性能.论文通过对雷达杂波建模与仿真方法研究,为研究雷达最佳检测理论和最佳检测器设计的人员提供参考.     

傅立叶变换在RCS时域测试上的应用

从雷达截面积(RCS)基本概念、傅立叶变换着手,论述基于快速傅立叶变换(FFT)技术的RCS测试原理。分析时域测试的优点及傅立叶变换在RCS时域测试中的应用前景。结果表明傅立叶变换技术对提高RCS测试精度具有显著效果。     

军船雷达目标有效截面预报和缩减研究(英文)

Radar cross section(RCS) is the measurement of the reflective strength of a target.Reducing the RCS of a naval ship enables its late detection,which is useful for capitalizing on elements of surprise and initiative.Thus,the RCS of a naval ship has become a very important design factor for achieving surprise,initiative,and survivability.Consequently,accurate RCS determination and RCS reduction are of extreme importance for a naval ship.The purpose of this paper is to provide an understanding of the theoretical background and engineering approach to deal with RCS prediction and reduction for naval ships.The importance of RCS,radar fundamentals,RCS basics,RCS prediction methods,and RCS reduction methods for naval ships is also discussed.     

一种水下目标识别方法──基于模糊理论的多种神经网络融合分类

在应用多种方法提取目标噪声中分类特征的研究基础上,本文设计出基于模糊理论的多神经网络融合分类器,其研究重点主要包括有监督分类的模糊聚类神经网络分类、多神经网络与模糊综合分析相结合的融合分类。基于大量海试实测信号样本的多组实验表明,该分类方法具有良好的工程应用前景。     

舰艇射频集成技术总体设想

为了适应舰艇作战海域由近及远的发展,以及多平台协同作战的需求,舰载射频设备的种类、数量和作战能力均需有较大的提高,由此导致的电磁兼容性问题、总体布置问题将更加尖锐.为了解决此类问题并改善舰艇的RCS,开展射频集成技术的研究势在必行.在分析舰艇离散射频设备街集布置带来的电磁兼容性问题的基础上,提出射频集成技术的总体设想和思考方法建议.     

一种被动声纳目标识别数据融合方法的研究

文章首先对目标噪声信号采用五种不同的方法提取特征矢量,然后采用基于自适应遗传BP算法的神经网络分别对五种特征矢量并发地进行分类,再采用遗传算法对分类器组合过程中的多参数进行优化,最后由五种分类结果最优组合产生最终的分类结果。实验结果表明该系统具有很好的分类效果。     

水声探测技术在舰船RCS测量中的应用

舰船等电极大尺寸目标的RCS测量一直是一项非常复杂而棘手的难题,而俄罗斯发展了水声探测技术并运用于RCS的测量中.本文将俄罗斯水声探测技术介绍给国内同行,从水声的角度探究了解决RCS测量难题的方法.首先对探测设施--回声室作了简单的介绍,然后对声波散射和电磁波散射的相似性进行了定量的分析.最后得出结论,利用水声探测技术有望较好地解决舰船等目标的RCS测量难题.     

基于加速度的多目标联合跟踪与分类

针对多个机动目标的联合跟踪与分类的问题,文章考虑两类空中目标：商业机和战斗机。采用模糊数据互联（FDA）来完成两个目标的跟踪;采用多模型粒子滤波来处理目标的多个运动模型问题;通过由跟踪器得到的速度量测来完成分类任务。仿真结果表明该方法能提供可靠的跟踪和正确的分类。     

基于线谱特征提取的被动声纳目标识技术研究

该文针对被动声纳目标识别，着重研究了线谱特征提取方法，提出了一种自适应遗传BP算法，并用该算法训练神经网络目标分类器。经对上海上实录三类目标噪声分类识别实验结果表明，所设计的被动声纳目标识别系统具有很好的分类效果。     

舰船RCS模型测试的远场条件模拟方法

针对舰船RCS模型测试预估中远场条件难以实现的问题，介绍和讨论了几种远场条件模拟方法，初步探讨了各自的优缺点和技术可行性，并分别分析了每种方法的技术原理和实施途径，为我国舰船RCS预测技术的发展提供参考。