简介：2009年哈尔滨第24届世界大学生冬季运动会已圆满落下帷幕，它是继北京奥运会、残运会后中国举办的又一国际性大型赛事。与以往直接转播国外团队制作的高清节目的情况不同，本届大冬会完全由我国独立完成全高清赛事节目的制作与转播。为此，作为主转播机构的黑龙江省电视台。在其广播电视大厦的12楼专门成立了高清频道，服务于本次大冬会。全高清的赛事转播为电视机前的观众带来了“身临其境”般的感受，是中国高清发展史上的又一里程碑。

简介：汽车雷达传感器即使在多目标情况下也被用于同时测量目标的距离、方位角和径向速度。对先进驾驶辅助系统（ADAS）如公路场景的目标跟踪而言，单一目标测量数据是必需的。在典型的城市交通情况下，对雷达测量值添加上每个受检目标（如车辆）的横向速度分量是很有意义的。本文表明，即便在单项观测状态下也能量测出扩展目标的横向速度。在目标上的驻留时间应当足够大的情况下要求汽车雷达传感器有高的谱分辨率。

简介：由于海面自身的条件及随机多变的特性，目标雷达散射回波会受到不同程度的影响。分别研究了海情变化对目标雷达回波的影响与雷达波入射角的关系，海面浮油对目标雷达回波的影响，浮油海面不同海情对目标雷达回波的影响，并进行了理论分析和仿真，结果表明：（1）入射角降低，不同海情对目标RCS的影响变弱；（2）海面浮油后，目标RCS升高，且油层厚H越大，目标RCS值越高；（3）海面浮油后会影响海面的散射特性，随海情的升高，目标RCS会变小，其变化程度比正常海面小。研究结果为海面雷达侦测提供了参考依据。

简介：极化SAR通过测量地物目标的散射回波得到极化散射矩阵或Stokes矩阵，利用极化合成技术得到任意发射和接收极化组合下的天线接收功率。目标相对最优极化就是选取一种收发极化状态使得研究目标和背景地物的接收功率对比度达到最大。文中首先分析了目标相对最优极化的模型，指出了它们的优缺点，然后提出了一种新的改进模型，并用交替迭代方法进行了模型的解算，最后结合荷兰Flevoland地区全极化数据作了试验，证明了其有效性和正确一陆。

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：局部保持投影算法可保持数据的局部结构,但其无法实现异类相似样本的有效分离,针对此问题,提出了一种融合样本先验类别信息的局部保持投影算法(LDLPP),实现SAR目标型号识别。所提算法将样本的先验类别信息融入局部保持投影模型中,根据类别信息构造相似性矩阵和差异性矩阵以实现数据结构的有效捕获与保持,利用相似性矩阵保持降维前后同类样本之间的局部结构,利用差异性矩阵扩大降维后异类相似样本彼此之间的距离。采用实测的MSTAR数据进行SAR目标的型号识别,实验结果验证了所提算法的有效性。

简介：雷达目标识别技术是集传感器、目标、环境为一体的一项复杂系统工程,分类识别技术是雷达当今和未来发展的重要需求,实现3类飞机的自动判别是防空雷达的重要功能之一。由于3类飞机目标旋转部件对回波的调制作用,在多普勒域是一系列差异明显的线谱。详细介绍了目标识别处理流程,以及目标识别对雷达设计需求。采用幅度调制特征和频域熵特征作为分类特征。以实测数据进行分析验证,以支持向量机（SVM）为分类器,试验结果表明,该方法能对飞机目标进行有效分类识别。

简介：瑞典是少数自上世纪90年代以来即有计划地就宽带发展提出相关政策的国家。有鉴于社会条件的变迁和应用科技的日新月异,原有的宽带计划无法符合国家发展需求,瑞典的商业能源暨通讯部(MinistryofEnterprise,EnergyandCommunications)在2009年11月提出"瑞典宽带政策(BroadbandStrategyforSweden)",强调市场导向的发展原则,以促进市场竞争和改善市场环境为核心任务。IT和宽带建设不仅是社会进步和解放生产力的重要基础,更是维持生态环境持续增长不可或缺的推动力。政府设定在2020年达到二氧化碳排放量减少40%的目标,根据研究显示,借助于IT的监管和控制,建筑物可减少高达17%的能源使用量,并可降低交通27%的二氧化碳排放量。

简介：针对基于稀疏描述(SR)的识别算法的计算复杂度高,不利于算法实时、高效实现的问题,提出了一种快速稀疏描述(ESR)算法,以提高合成孔径雷达(SAR)图像目标型号识别的效率。考虑到SAR图像在一定的角度范围内惰性变化的特点,将每个型号目标的训练样本在一定方位区间内分别取平均,采用平均样本表征该方位区间内的若干个样本,以减少训练样本的数目,达到有效降低算法计算复杂度,提高SAR目标型号识别算法效率的目的。实测的MSTAR数据验证了所提快速算法的有效性。

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：利用几何分解法将复杂目标分解为有限个独立的、简单的散射体，进行目标RCS的初步估算；并以AGM-109H战斧巡航导弹为典型目标进行仿真，与其1：1物理模型外场实测RCS数据进行对比分析。分析表明，利用几何分解法估算复杂目标RCS，可以获得比较准确的并能满足工程实用的结果。

简介：由于虚假点迹较多，低信噪比的小目标跟踪较难，文中提出了一种利用先验知识改善低信噪比小目标跟踪性能的方法，该方法通过将目标和噪声的特征信息，包括幅度信息和点迹与航迹位置预测值的距离信息，与传统的点迹动力学信息相结合，重新定义点迹和航迹的似然概率，同时调整修改航迹的状态更新方程。仿真结果说明与传统方法相比，结合了特征信息的方法明显提高了小目标点迹和航迹正确关联的概率，即对目标和噪声幅度分布已知的环境，特征信息的使用可以有效改善小目标的航迹检测概率等跟踪性能。

简介：逆合成孔径雷达三维成像技术可有效揭示雷达目标散射源的空间分布；相比于传统的距离向和方位向二维成像，三维成像又增加了俯仰向的分辨能力，可以识别雷达目标高度方向的散射源分布情况。从雷达目标回波信号分析出发，探讨了三维成像的基本公式及算法。距离向分辨采用传统的FFT（快速傅里叶变换）实现，方位向和俯仰向分辨运用卷积反投影算法实现。讨论了两种实现方位向和俯仰向成像的投影插值算法，即二维投影插值法和直接投影法，与传统的二维投影插值算法比较，直接投影法具有计算速度快和计算精度高的优点。

简介：针对接收天线接收的目标散射体的散射强度取决于目标相对于收发天线的位置、目标电性能参数以及目标几何形状的问题,提出一种将不同位置的目标对齐到参考位置的目标对齐框架。该框架创新地从BP（BackProjection）算法与线性波恩近似（BornApproximation,BA）电磁场逆散射数学模型关系入手,结合修正Green函数设计,推导出目标特征受多个参数耦合约束的去相关数学模型。基于电磁场仿真数据,从定性和定量两个角度验证所提出的目标对齐框架的有效性。

简介：对于雷达目标交叉极化散射弱于共极化散射的认识，具有易被忽视的前提，即通常当目标关于由天线和目标所确立的平面对称时，因两者之间相对位置的特殊性才使得目标散射的交叉极化分量明显弱于共极化分量。通过理论推导和测量实验，对目标交叉极化散射强度进行了分析，并在相当广泛的意义上证明了交叉极化散射并不一定弱于共极化散射。该结论对于进一步挖掘雷达极化信息获取能力，进而充分利用极化信息提高雷达工作性能具有一定的启发意义。

简介：针对传统舰载雷达和岸基雷达很难检测出海杂波背景下小目标的现状,提出一种基于Hurst指数差异的方法来检测海杂波背景下小目标。该算法基于小波分析法：计算各种极化方式下不同距离门的海杂波的Hurst指数,分析发现距离门含有小目标的Hurst指数明显大于距离门只含有海杂波的Hurst指数,而只含有海杂波的不同距离门间Hurst指数变化较小,因此可基于不同距离门的Hurst指数差值作为检测小目标的标准。实验证明,该算法可在没有任何先验知识条件较准确地检测出海杂波背景下的小目标。

简介：针对海面复杂目标环境下,如果多目标跟踪过程中仅仅考虑基于运动学特征的数据互联方法,就不能充分利用目标回波信息的问题展开研究,提出一种基于目标信号幅度的新数据关联方法。首先,建立起信号幅度的数学模型;然后,将其与传统JIPDA算法相结合,给出新的雷达量测与目标航迹的互联概率计算方法;最后,仿真实验表明：所提出的JIPDA-AI算法较传统基于运动学特征的多目标数据互联方法JPDA方法和JIPDA方法等有显著的性能提升,可以有效提高复杂目标环境下的航迹跟踪精度。

简介：针对二维ISAR像的空中目标识别问题,提出了一种新的识别算法。首先通过对数极坐标变换,将笛卡儿坐标系下的尺度、旋转变换转变成对数极坐标系下的平移变换,然后对新坐标系下的图像进行二维傅里叶变换,利用傅里叶变换模值的平移不变性,得到具有尺度、旋转不变性的特征矩阵,最后与模板的特征矩阵进行矩阵相关,识别分类。用实测数据进行了验证,证明了算法具有较快的速度和较好的识别结果。

简介：天波超视距（0TH）雷达系统中，为了获得较高的多普勒分辨率，通常会采用长的相干积累时间，但对于机动目标，长相干积累时间会导致回波的多普勒展宽，不利于检测。对于弱目标，由于其能量低，容易被强目标掩盖，加大了检测难度，针对这一问题，提出一种基于目标运动参数估计的0THR机动弱目标检测方法。利用遗传算法优越的参数估计性能这一特点，采用遗传算法估计各目标的运动参数，并引入“clean”算法的思想，在时域上逐个减去强目标，以消除强目标的掩盖效应。又考虑到遗传算法的运算量较大，进一步提出采用时频分析算法估计各参数范围，减小遗传算法的运算量。仿真结果表明，与已有算法相比，文中算法具有更高的参数估计精度和弱目标检测性能。

简介：RFT算法是一种广义的MTD,可以沿着目标运动轨迹进行相参积累。通过分析RFT算法中产生的盲速旁瓣（BSSL）及其与主瓣之间的关系,将基于Chirp-Z变换的快速RFT和标准RFT算法结合,提出一种改进的快速RFT算法,在一个速度区间利用快速RFT搜索目标的模糊速度和距离单元,通过构建速度搜索函数利用标准RFT对目标进行精确搜索。与原有快速RFT相比,改进算法运算量明显减少且不会随着模糊因子的增加而急剧增加。通过仿真实验,验证了在理想条件下积累结果接近理论值。