国家自然科学基金(61372165)
- 作品数：29 被引量：80H指数：4
- 相关作者：刘涛高俊崔浩贵余华张鹏更多>>
- 相关机构：中国人民解放军海军工程大学武汉东湖学院华中科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术兵器科学与技术天文地球更多>>
- MIMO雷达及其特性综述被引量：12
- 2015年
- MIMO雷达是目前正处在快速发展的新概念雷达系统,在定位精度、对低速运动目标的检测、空间分辨率,以及对付隐形目标和低截获概率等方面具有传统雷达不可比拟的优势,其发展现状和需要研究的问题值得关注。从分类、特性、优点等多个方面对MIMO雷达的特点与问题进行分析,重点研究了集中(相干)MIMO雷达和宽域分布MIMO雷达各自的优点和存在的不足,并展望了进一步研究方向。
- 李仙茂董天临黄高明
- 关键词：MIMO雷达分集多路径参数估计
- 漂移瑞利滤波算法及其在纯方位跟踪中的应用被引量：2
- 2014年
- 单传感器纯方位跟踪问题仍是目前研究的重点和难点,方位角变化率很大时往往使得扩展卡尔曼滤波等矩匹配算法不稳定或发散。重点研究漂移瑞利滤波算法在方位角变化率很大的复杂单传感器纯方位目标跟踪场景下的性能,比较了漂移瑞利滤波,扩展卡尔曼滤波,不敏卡尔曼滤波,粒子滤波等其他非线性跟踪算法的性能,推导并计算了相关问题的Cramer-Rao下界并将其用作比较估值准确性和衡量算法性能的评价指标。仿真结果表明:漂移瑞利滤波算法的性能优于其他矩匹配算法,能达到与粒子滤波大体相同的计算精度,但它的计算速度比粒子滤波算法快几个数量级。
- 余华朱秋萍刘雅娴
- 关键词：扩展卡尔曼滤波不敏卡尔曼滤波粒子滤波
- Beta分布下基于白化滤波的极化SAR图像海面舰船目标CFAR检测方法被引量：6
- 2019年
- 在杂波纹理服从Beta分布的极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,POLSAR)图像目标检测中,提出了一种基于多视极化白化滤波(Multilook Polarimetric Whitening Filter,MPWF)的恒虚警(Constant False Alarm Rate,CFAR)检测解析新方法.首先,假设乘积模型中纹理变量服从Beta分布,推导得到MPWF检测量的概率密度函数(Probability Density Function,PDF).然后,对概率密度函数积分得到虚警概率关于检测门限的解析式,并设计相应的CFAR检测流程.最后,提出了基于MPWF的对数累积量估计方法,对Beta分布纹理变量参数u和v进行估计.通过实测数据验证了新方法的有效性.实验结果表明Beta分布对某些区域的极化SAR数据有更好的拟合效果,同时新方法与已有方法相比具有更好的CFAR保持能力.
- 王明春张嘉峰杨子渊刘涛
- 关键词：极化合成孔径雷达恒虚警检测BETA分布
- 甚低频十三塔伞形天线阵的电气性能被引量：2
- 2014年
- 针对以电小天线为主体的岸基甚低频发射天线辐射效率低的问题,构建了卡特勒双副天线的总体架构,研究了天线之间耦合干扰对天线电气性能的影响,提出并运用矩量法为核心的电磁数值仿真软件对两副天线进行建模,计算工作在不同状态下天线的电气参数,得出天线间距与天线耦合干扰之间的关系。验证结果表明:该方法仿真值与实际测量值一致,能有效提高天线辐射效率,由此证明了该方法的有效性和实用性。
- 鲁刚王付修陈冰周亮
- 关键词：矩量法
- 基于补偿的短时间间隔测量方法
- 2017年
- 提出一种通过两组多路对被测短时间间隔进行补偿处理以提高测量精确度的方法。采用两组多路单稳态脉冲信号作为补偿信号分别对被测短时间间隔开始和结束与参考信号的时间差进行补偿，每组各路补偿信号脉宽均匀递增且增量总和为一个参考信号周期，分别选取补偿后对应的参考信号计数值跳变时刻前后相邻的2路补偿信号脉宽平均值作为开始和结束的时间差，然后根据参考信号的个数及前后两个补偿的时间差获得被测短时间间隔。误差分析和测量不确定度评定表明该方法测量精确度由相邻补偿信号间的脉宽增量决定。实验数据证明该方法有效减小了时间间隔测量中固有的1个参考信号周期的测量误差。
- 余华
- G0分布下基于白化滤波的极化SAR图像CFAR检测被引量：3
- 2019年
- 在已有的极化合成孔径雷达(PolSAR)图像恒虚警(CFAR)检测方法中,存在着高分辨下杂波模型适用性差的难题。为解决此问题,提出了一种G0分布下虚警概率具有闭合解析表达形式的CFAR检测方法,并定义虚警损失率(CFAR Loss, CL)参数用以量化评估CFAR检测方法的恒虚警保持效果。首先,在乘积模型框架下,引入了逆Gamma纹理变量假设,推导出了多视极化白化滤波(MPWF)检测量的概率密度函数(PDF)。然后,对MPWF检测量的概率密度函数积分得到了虚警概率关于CFAR检测阈值的解析表达式,并设计了相应的CFAR检测流程。最后,采用仿真数据和AIRSAR实测数据对已有方法和新方法进行了算法运行时间、检测量拟合性能及目标检测性能对比。实验结果表明,方法运行时间比已有方法缩短3至30倍,具有良好的实时性;日本玉野地区的AIRSAR实测数据结果表明G0分布对高分辨不均匀海区具有良好的拟合性能,且新方法在G0分布和非G0分布海区均能有效检测出目标,鲁棒性较强,相比其他检测方法品质因数(FoM)平均高出15.78%;CL分析结果表明新方法具有良好的恒虚警保持性能,同时指出杂波对数累积量散点距离G0分布曲线越近,新方法的恒虚警保持效果越好。
- 张嘉峰张鹏王明春刘涛
- Fisher纹理分布下基于匹配滤波的极化SAR图像CFAR检测方法被引量：3
- 2019年
- 在已有的极化合成孔径雷达(PolSAR)图像恒虚警(CFAR)检测方法中,存在着高分辨下杂波模型适用性差的难题。为此提出了一种Fisher分布下的CFAR检测方法,并定义虚警损失率(CFAR Loss,CL)以量化评估算法的恒虚警保持性能.首先,在乘积模型框架下引入Fisher纹理变量,推导出了多视极化匹配滤波(Multi-look Polarization Matched Filter,MPMF)检测量的概率密度函数(PDF).然后,对PDF积分得到了虚警概率的闭合解析式,并设计了CFAR检测流程.仿真数据和机载合成孔径雷达(Airborne SAR,AIRSAR)数据实验结果表明,与基于K分布、G0分布、Wishart分布的CFAR检测算法以及双参数恒虚警(two-Parameter CFAR,2P-CFAR)算法相比,新方法具有良好的恒虚警保持性能和检测性能,具有较强的鲁棒性,且运算时间未明显增加,相比于其他检测方法,品质因数(Figure of Merit,FoM)平均高出12.80%.
- 张嘉峰杨子渊张鹏刘涛
- 高分辨率遥感图像港口检测的复合线索视觉注意模型被引量：2
- 2017年
- 为提高高分辨率光学遥感图像港口自动检测的准确性,常需综合多类线索并进行复杂的特征提取、融合与分类推理,从而带来较高的计算复杂度。为此,仿生人类视觉注意机制,提出了一种复合线索视觉注意模型,综合利用高分辨率光学遥感图像港口多尺度底层特征和高层知识线索,实现了港口检测特征自然融合与综合分类推理。该方法在提高检测效果的同时较好地控制了计算量的增长,避免了复杂特征的大范围区域提取,采用多步快速算法降低了整个算法的计算复杂度,实现了计算资源受限条件下港口的快速定位与检测。同时,由于能将有限计算资源快速聚焦于最可能含有港口目标的区域,大大提高了目标检测方法响应的实时性。来自不同卫星的高分辨率光学遥感图像实验结果,验证了提出方法的有效性。
- 毛玲张国敏
- 关键词：视觉注意高分辨率遥感图像
- 基于统计特征的水下目标一维距离像识别方法研究被引量：4
- 2015年
- 目标探测与识别是水下预警监视、信息对抗的重要组成部分。针对水下目标一维距离像识别问题,通过提取目标的长度、重心、高阶中心矩等特征,分析了所提取特征的统计分布特性,利用假设检验构建了目标识别特征的统计模型。结合Bayes统计分类器开展了5类水下目标的识别实验,并与基于距离像回波匹配相关的识别方法进行对比分析,对比结果显示所提出的方法在识别率和运算量方面均有明显改善。
- 卢建斌张云雷席泽敏张明敏
- 关键词：水下目标识别一维距离像统计特征贝叶斯分类器
- 基于CNN的舰船高分辨距离像目标识别被引量：3
- 2020年
- 针对传统目标识别方法人工提取特征难以挖掘到数据深层次特征的问题,提出了将卷积神经网络(CNN)应用于高分辨距离像(HRRP)的目标识别方法,实现了对数据深层次特征的自动提取。首先构造CNN模型,设置网络参数;然后针对HRRP数据是一维的问题,将HRRP数据重新排列使一维数据变为二维数据;其次用训练数据对CNN模型进行训练得到网络参数;最后用训练好的网络模型对测试数据进行目标识别。通过对数据的减半并且添加噪声,验证了CNN的泛化性能。通过对学习率的优化,可以进一步提高CNN的识别率。实测数据的实验结果表明,CNN具有较好的识别性能。
- 张奇卢建斌刘涛刘齐悦
- 关键词：雷达目标识别高分辨距离像卷积神经网络
