简介：二相编码脉冲压缩信号例如巴克码和M序列已经广泛应用于现代雷达系统中。二相编码波形设计中初始移位寄存器的选择是个关键技术，它直接决定了信号波形在满足最小峰值功率下能否具有最大脉压比。基于免疫学中的抗体克隆选择，提出了用免疫克隆算法（ICSA）来搜索M序列最优初始移位寄存器值。与标准遗传算法（SGA）和一种混合遗传算法（HGA）相比，文中提出的方法有效地战胜了早熟现象，得到了更优的搜索结果。实验结果证明了此算法的可行性和有效性。

简介："随机向量抽样法"是一种随机向量仿真方法,它用协方差阵描述随机向量各变量之间的相关性.若视随机向量的一次抽样为一随机序列,则它可以仿真相关随机序列.利用实际中所需相关序列的有限性,通过改进算法,快速地实现了对任意长度相关高斯序列的仿真.

简介：针对PRI变换法面对参差PRI形式信号分选效果不佳的问题，提出了一种基于序列时延相关性的PRI变换改进算法。在PRI变换法的基础上引入脉冲序列时延自相关，通过分析定义的自相关函数产生的峰值谱线，确定参差PRI序列的骨架周期，并将分析结果引入PRI谱线图中配合分选。最终完成对所有信号的分选。该算法结构简单，既保留了PRI变换法自身抑制谐波以及分选复杂形式PRI信号的优势，又能对参差PRI序列有效地检测分选算法，仿真实验验证了算法的实用性。

简介：目前，极化特征在弹道目标识别中已呈现出极大的应用潜力。研究了弹道目标极化特征的可分性和优选问题，首先定义了物理意义明晰的特征可分性准则，并根据典型战情下弹道目标的全极化宽窄带雷达回波，分别对其窄带极化特征和宽带极化特征的可分性进行了分析；在此基础上，优选了一组可分性高、性能稳健的极化特征量。仿真结果表明：宽带极化特征的可分性优于窄带极化特征；目标进动角越大、进动周期越短，极化特征的可分性越差。这些结论为导弹攻防对抗条件下，弹头目标极化特征的利用提供了有价值的参考。

简介：目标识别是弹道导弹防御的关键环节,同时也是防御系统最具挑战性的核心技术难题。从弹道导弹飞行中段和再入段雷达探测的需求出发,论述了目前国内外对弹道导弹雷达探测特征：雷达散射截面积（RCS）、一维距离像（HRRP）、逆合成孔径成像（ISAR）、极化特性等目标特征提取和识别方法,并讨论了基于上述特征的目标识别方法的优缺点。在此基础上,分析了未来弹道导弹目标特征识别技术的研究方向,为今后相关研究提供有益的思路。

简介：ISAR干扰效果评估一直是电子对抗领域的热点和难点问题。针对传统客观评估指标存在不足,提出了一种基于图像纹理特征的ISAR干扰效果评估方法。该方法充分考虑了干扰前后图像像素点之间的相关性,其特征向量组涵盖了目标方向、相邻间隔、变化幅度、位置特征及能量变化等多维信息的变化,体现了一种多指标信息融合的体系评估思路。最后,结合ISAR实测数据进行了仿真实验,结果表明该方法不仅能够准确反映干扰前后图像细节纹理的变化,而且能够有效实现干扰样式的优选,有效提升了干扰效果评估的稳健性和可靠性。

简介：广播电视事业是我国文化事业的重要组成部分，我国广播电视事业的发展与我国文化事业的发展密不可分。我国广播电视事业从无到有，多年来极大的丰富了全国人民的精神文化生活，现如今，各种精彩纷呈的广播电视节目已经成为人民群众生活中不可或缺的一部分。然而，互联网时代的到来，改变了传统广播电视的发展模式，我国广播电视行业发展正经受着来自网络媒体的威胁．面对新挑战．广大广播电视技术工作者必须以更加积极的态度来应对挑战。

简介：针对ORB特征点匹配中常采用的随机抽样一致性(RandomSampleConsensus,RANSAC)匹配点提纯算法存在计算量大、效率低的问题,本文提出一种改进的RANSAC算法。先使用2-近邻算法查找满足阈值的匹配,接着使用双向匹配交叉过滤方法剔除图像帧中明显的错误匹配,然后对匹配点对的Hamming距离进行排序,将匹配点对距离大于最小距离一定倍数的匹配点对再一次剔除,最后再利用RANSAC算法迭代。分别采用改进RANSAC算法和RANSAC算法进行匹配点提纯实验,实验结果显示,改进RANSAC算法与RANSAC算法相比匹配准确度提高了6.03%,匹配准确度提高至93.46%,匹配点提纯速度提高了26.74%,提纯时间降到0.441s。

简介：当前，各国越来越重视发展和保护本国的海洋权益，利用宽带雷达获取舰船目标的高分辨距离像并进行舰船类型识别逐步成为研究热点。船长是舰船的重要特征信息，对于判定舰船的类型和威胁等级具有重要意义。由于海杂波的时变和复杂性，利用信噪比门限方法确定距离像中舰船目标的边界并估计船长是不稳健的。从舰船类大刚体目标与海表面的运动特征差异出发，详细阐述了基于高分辨距离像多普勒谱分析的舰船长度估计方法，对不舍目标距离单元和含目标距离单元多普勒谱的特征差异进行分析。提出分别利用多普勒谱的归一化波形熵特征和距离滑窗内距离单元的多普勒中心频率的均方差特征判定距离单元中目标的有无，实验结果证明了所提方法的有效性。

简介：为了在保证计算精度的前提下使模型简化并便于计算,要尽量少地用对模型影响较大、相互独立的特征变量进行建模。在进行特征变量选择时,既要考虑选择对主因素有重要影响的变量,也要排除各影响变量间的多重相关性的干扰。首先建立各特征变量同费用的灰色关联度,根据关联度的大小对众多特征变量进行排序,排除关联度相对极小并同其他因素关联度差异明显的特征变量,减少次要影响因素对估算结果造成的干扰;其次,应用基于特征权值的模糊动态聚类方法,并突出近期数据的重要性,对影响因素进行聚类分析,排除影响因素间多重相关性的干扰。论文通过实例分析进行了验证。

简介：针对高分辨雷达目标散射回波的非平稳特性，提出了利用Hilbert—Huang变换进行时频分析获得目标特性的方法。首先利用简单电磁散射模型仿真了三类目标的一维距离像，然后采用Hilbert—Huang变换对各类目标在不同姿态角下的回波进行时频分析，提取时频分布图的边际谱作为目标特征矢量，利用径向基函数神经网络分类器对特征矢量进行训练和学习，最后对三类目标作了识别，仿真对比实验验证了该方法的有效性。

简介：受雷达天线的低高度、地球凸起的影响,舰船雷达低角探测的范围非常有限。为了对远距离海上目标探测,扩大该舰船雷达探测范围,利用出现概率较大的蒸发波导实现超视距探测是一种较好的方法。但是,在基于蒸发波导的雷达超视距探测时,也会出现电磁盲区,且电磁盲区受蒸发波导特征参数影响。通过分析蒸发波导特征参数,利用描述大气波导中电磁波传播的射线描迹法对蒸发波导特征参数引起的雷达电磁盲区变化进行了计算和仿真,获得了电磁盲区随蒸发波导特征参数的变化规律,为利用蒸发波导实现雷达超视距探测的工程实际应用奠定了基础。

简介：

简介：阐述了重构相位的高阶差分和基16FFT实时脉内特征分析算法原理，提出利用多次相位高阶差分方法识别脉内调频和相位编码两种调制类型，提出分段进行4096点基16FET频谱分析的设计思想，保证了线性调频信号脉内特征分析的实时性和精度要求。利用相位高阶差分包络板值检测方法提取信号的突变信息，达到实时提取相位编码信号的脉内调制信息的目的，理论分析了算法的实现过程并给出了脉内分析的流程图。通过仿真和在某大型电子对抗系统上的成功应用，证明了该方法在低信噪比环境下的有效性。

简介：特征提取是合成孔径雷达目标识别关键技术与核心任务。为了更好地提取目标特征，稀疏约束将被添加在非负矩阵分解法中，并应用于图像目标特征提取，通过利用稀疏约束的非负矩阵分解方法对sAR目标图像进行分解，构建具有稀疏性的目标特征矢量，提高了特征矢量的类内相似性与类间差异性。利用基于支持向量机的分类方法对MSTAR数据进行目标识别试验，试验结果表明，添加稀疏约束的NMF方法与PCA、ICA以及一般NMF特征提取方法相比，能够显著提高目标识别的稳定性和准确率。

简介：在超宽带穿墙雷达成像领域，交叉极化雷达能有效识别建筑物角散射中心，而交叉极化接收到的回波信号较弱，成像中的耦合信号得到增强，角散射信号不易识别。对此提出一种基于方位散射熵的建筑物特征提取方法。该方法首先利用散射体交叉极化相关性对交叉极化成像结果进行加权提取角散射中心，然后通过方位散射熵滤除墙体杂波影响、增强墙角散射幅度，最后使用循环迭代的中心定位算法得到精确的墙角散射中心。仿真和实验数据结果表明，该方法通过角散射体的极化特性和方位角属性可以准确地提取建筑物角散射中心。

简介：为后续目标识别作准备，针对采集并且存储之后的飞机目标雷达回波信号，完成后端雷达信号处理。首先，基于MATLAB提取波门内采样的回波信号并且实现目标的一维成像。然后，采用传统的傅里叶变换模值、双谱奇异值分解法对目标的一维距离像进行特征提取。为了获得较为稳定的目标特征，针对以上两种方法，主要从特征相似性的测量角度分析单一目标特征提取方法的性能优劣。最后通过实验，从相关系数概率密度分布情况得出双谱奇异值分解特征提取法性能较佳，所得到的目标特征较稳定。

简介：极化是雷达目标具有的特性之一。以电磁散射计算仿真的圆锥形弹头模型、球形和圆柱形诱饵模型为研究对象，在极化不变量理论基础上对这些简单目标的极化特性进行了试验分析研究，提出了一种新的组合极化不变量特征（功率矩阵迹与行列式的比值）用于雷达目标识别，并给出了其对应实际的物理意义。文中以SVM为分类器，提出基于功率矩阵迹、去极化系数和功率矩阵迹与行列式的比值特征进行分类识别，结果表明，该方法可以有效地将弹头和诱饵进行分类识别。

简介：针对传统雷达信号特征参数评估中指标构建不完备、应用背景不强等问题,在研究分类器核函数对特征参数影响的基础上,提出了一种新的信号特征参数评估方法。该方法首先构建了以可分离性、稳定性、复杂性为评估指标的评估体系,给出了特征类内聚集度与类间聚集度的新的度量准则,并基于用户需求对各评估指标权重作层次分析,最后利用指标权重矩阵和指标评分矩阵以打分方式对特征参数的性能进行综合评估并排序。应用结果表明,该评估方法可行有效,能够较好地实现信号特征参数性能的分析和评估,为特征参数的研究与选择提供了依据。

简介：目标长、宽、高三维几何特征，对SAR图像解译与目标识别等具有重要意义。从SAR成像几何出发，根据SAR观测俯仰角、目标及阴影之间的几何关系，研究提出了基于两维高分辨SAR图像阴影信息的车辆目标三维几何特征提取方法。该方法既可由某一方位角的单幅SAR图像提取目标三维几何特征，也可通过任意有限（3～5）个方位角SAR图像的融合提取目标三维几何特征，而且融合还可有效提高目标三维几何特征的提取精度。通过大量MSTAR实测SAR图像数据的实验结果，验证了其有效性。