简介：针对三维弹道目标,给出了一种有效的基于粒子滤波的跟踪算法。这种算法以标准的粒子滤波算法为基础,根据贝叶斯原理利用局部线性化技术获得最佳近似的重要性密度函数以避免粒子退化现象,并且利用Metropolis-Hastings（MH）采样构造的马尔科夫链得到更加符合目标分布的样本,从而最小化重采样后的粒子枯竭问题。此外,这里采用Kullback-Leibler距离（KLD）指标对不同粒子滤波算法的性能进行评估。仿真结果表明,该三维弹道目标跟踪算法粒子群与参考粒子群（近似真实目标概率分布的粒子群）之间的KLD比标准粒子滤波与参考粒子群之间的KLD更小,因此,能获得比标准粒子滤波算法更好的跟踪效果。

简介：低空目标的探测与跟踪是雷达所面临的四大难题之一.本文以高距离分辨率技术为基础,通过理论分析和仿真,寻找一种解决低空目标探测与跟踪的新途径.这是解决低角跟踪的一种新尝试,具有显著的军事效益.

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：极坐标格式算法（PFA）是双基聚束模式合成孔径雷达（SAR）成像中一种经典的成像算法,在聚束SAR系统中有着重要的意义。从信号二维解耦合的角度出发,进一步分析极坐标格式算法中距离向插值和方位向插值对目标距离徙动（RCM）的校正过程,给出了对双基SAR极坐标格式算法的一种新解释,并提出一种基于变脉冲重复频率（PRF）的双基SAR快速极坐标格式算法。该方法可以提高双基SAR极坐标格式算法的计算效率,扩大其应用范围。点目标仿真验证了该方法的有效性。

简介：介绍了一种P波段宽带双极化微带天线单元及2元阵列的设计。天线单元设计中采用口径耦合理论和多层贴片结构，增大了天线的带宽，两个极化端口采用共面馈电；馈电网络设计中采用反相馈电技术有效抑制了交叉极化，采用短路耦合线实现反相馈电，降低了对天线带宽的影响。仿真结果表明，该天线阵实际增益达到11．8dB，水平极化端口在0．68～0．86GHz频率范围内驻波比小于2，相对带宽为24％；垂直极化端口在0．63～0．86GHz频率范围内驻波比小于2，相对带宽为30．6％，两端口隔离度高于40dB。

简介：介绍一种新型的x波段宽带低副瓣平面微带阵列天线设计，采用口径耦合馈电的背腔式贴片天线实现了单层微带贴片的宽带工作；采用倒置微带线、低阻传输线、非隔离的T形功分器与双口馈电十字功分器相结合等多种技术手段，弱化了馈电网络的传输损耗、寄生辐射及耦合效应。基于项目需求设计、加工了一套14×14单元天线阵列，测试结果表明，该天线在10．5％的频段内驻波比优于1．5、副瓣电平优于-24．5dB、辐射效率大于55％。

简介：介绍了非合作双基地雷达的基本几何关系，给出了其平面结构图，讨论了脉冲追赶和同时多波束接收二种空间同步方式的优缺点。利用比幅测角法对非合作雷达的重要参数回波到达角进行估计仿真。在同时多波束空间同步条件下，运用距离和-角度定位法对非合作基地雷达系统定位精度进行估计仿真分析。仿真结果表明定位误差受波达角误差影响，并且有着特殊的空间分布规律，具有一定的工程应用价值。

简介：随着成像雷达性能的提高，构造具有较好的通用性和可扩展性的硬件平台成为实时处理系统的发展方向。传统雷达成像系统采用独立的命令总线实现对系统工作模式及数据流向的控制。由于命令总线与数据总线间的异步关系，在工作模式切换时会造成较大时延。介绍了一种基于数据流驱动的雷达成像系统。该系统采用串行扩展方式，每个处理单元仅用1bit“忙／闲”状态标志就实现了成像原始数据的自由分配，具有扩展方便灵活的显著特点。同时由于命令与实际处理数据同时到达，可以实现工作模式的瞬时切换。

简介：电子设备会向空间辐射电磁波,研究电磁波在空间的分布特性,在民用和军事领域都具有重要的意义。提出了一种电磁波在地面上覆盖范围的快速可视化方法,将方法分解为6个主要的功能流程:预估电磁覆盖区域、提取局部高程网格、计算网格点场强值、网格点着色、生成纹理图片和纹理贴图。基于计算机图形学和地理信息系统的相关原理,分析了每个功能流程,主要从可视化的角度讨论了其中的技术特点。通过仿真实验验证了方法的正确性和有效性。

简介：分析了两级DBF收发全数字阵列雷达的结构特点，并针对此类雷达提出了一种实时信号处理机设计方案。文中设计了硬件平台设计方法和实施方案，以及处理算法在该硬件平台上的映射方法和数据流映射方法；最后通过外场试验，验证该实时信号处理机的实际性能。该处理机系统具有可扩展、可重构的特点，可以很好地满足DBF收发全数字相控阵雷达的模块化、可扩展的任务需求。

简介：将太赫兹波用于SAR成像可以解决常规SAR成像帧速低、慢动目标检测困难等问题。太赫兹合成孔径雷达(THz-SAR)与传统微波SAR成像最重要的区别在于运动补偿。因为THz-SAR的工作波长比传统微波SAR要短得多,平台的微小振动会影响成像质量,尤其是高频振动误差。平台的高频振动会在成像结果中引入成对回波,传统SAR成像算法无法实现成对回波的聚焦,也就无法准确估计振动参数,进而构造参考函数补偿高频振动带来的正弦调制相位。首先基于多普勒Keystone变换(DKT)的THz-SAR成像算法实现成对回波的聚焦成像;然后提出小波多分辨分析的方法估计高频振动频率,结合参数空间投影法完成振动幅相的估计,并实现高频振动误差的补偿;最后采用点目标的回波数据仿真验证了所提方法的有效性。

简介：在天波超视距雷达（OTHR）中,机动目标的多普勒谱展宽,会导致相干积累损失,影响目标检测。传统的时频分析方法将目标回波信号投射到时频域中再通过能量积累实现机动目标检测和参数估计,但该方法在瞬态干扰存在的情况下效果较差且计算量过大。考虑到机动目标和瞬态干扰在时间-频率变化率域中的不同特性,提出了一种基于时间-频率变化率分布（TFRD）的机动目标检测算法,该算法通过TFRD构建时间-频率变化率（T-FR）域,并在T-FR域中进行目标参数估计,可以降低瞬态干扰对机动目标检测的影响。经实测数据仿真验证,该算法可以在瞬态干扰存在的情况下有效地检测出机动目标,而传统的WHT（Wigner-Hough-Transform）算法则由于瞬态干扰影响导致检测错误。此外,该文算法避免了使用Hough变换,减小了运算量,使其可以更好地应用于工程中。

简介：提出了一种基于线性约束最小方差波束形成（LCMV）的自适应方向图控制方法。该方法通过在原有线性约束基础上构造新的线性约束,然后根据新组成的线性约束进行LCMV自适应波束形成,所得到的自适应方向图在固定零点方向和干扰方向形成零陷的同时保留了期望静态方向图的副瓣电平特性,从而能够减小快变干扰的影响,并且计算十分简便。计算机仿真证明了本文方法的有效性。

简介：提出了一种基于Logistic回归模型的ATR算法性能评估方法.该方法能够在考虑各种影响因素作用的情况下对算法的识别性能进行有效的评估.利用该方法对两种目标识别算法进行了评估.评估结果表明,该方法具有可行性和实用性.

简介：机载前视阵雷达近程杂波谱在方位-多普勒域随距离变化剧烈,功率谱不重合并严重展宽,直接进行空时自适应处理（STAP）不能在待检测单元形成窄而深的凹口,致使地面动目标检测（GMTI）性能下降。文中提出一种导向矢量矩阵最小二乘拟合方法,该方法利用训练单元和近程待检测单元导向矢量拟合矩阵对杂波数据进行变换,使训练单元的杂波子空间逼近于待检测距离单元,从而实现了机载前视阵雷达近程杂波谱重合。仿真实验表明该方法能够对近程杂波非均匀性进行有效补偿,减轻杂波谱随距离变化对空时自适应处理性能的影响。

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：随着社会主义和谐社会建设的不断推进,市场经济体制改革的不断深化,使人民群众文化生活日趋丰富,对信息量和娱乐业的需要急剧飙升,并且更加个性化和多元化,信息消费能力增强的同时,对于信息、娱乐的选择能力也越来越高.电视仍然是当前所有媒介中受众规模最大的传媒,尚无其他媒体能望其项背,但是在受众需求变化迅速,个性化要求差异明显的多元和开放的环境下,各种信息传播渠道不断增多,传统的电视观众的流失也正在增加.

简介：新奥特公司承建的世博会广播电视中心（IBC）新闻共享及发布系统的基础建设以及软件调试都已基本完毕，4月20日,上海世博会试运营第一天，其也进入试运行的阶段。

简介：BIRTV新奥特公司的经典案例展示区是观众经常驻足的区域之一，而这个区域中一块介绍新奥特所承接的各IBC（InternationalBroadcastCentre．国际广播中心）项目的展板前，观众停留的时间最长。

简介：为了隆重纪念新中国建立60周年，展现江苏10年来的建设成就，总台在08年底开始策划环绕全省的20集航拍重点专题片《2009·飞越新江苏》。