自动目标识别评价方法发展述评

自动目标识别(ATR)是一个汇集模式识别、人工智能、信息处理等多学科融合发展的技术领域,ATR评价则是将ATR算法/系统等作为研究对象的评价行为。由于ATR算法/系统面临目标非合作、工作条件复杂多样、决策者自身存在多种主观偏好等诸多困难,ATR评价贯穿ATR研制的全过程,对ATR技术发展起到重要的指导作用。该文首先阐述了ATR评价方法研究的内涵,简要回顾ATR技术发展;然后从性能指标定义、测试条件构建、推断与决策等方面详细梳理分析了ATR评价方法研究的成果、应用及最新研究进展;最后总结了若干ATR评价方法研究的发展方向。该文旨在为更好地理解ATR评价和有效使用ATR评价方法提供新的参考借鉴。

空间目标ISAR图像三维基元表示方法

空间卫星目标的逆合成孔径雷达(ISAR)图像由离散的散射点构成,具有弱纹理、高动态、非连续的特性,造成传统算法对空间目标ISAR图像进行三维重建时,得到的点云结果稀疏,无法覆盖目标整体外形轮廓,进而导致难以精确提取目标结构、姿态参数。针对上述问题,并考虑到空间目标通常由特定模块化部件组成的特点,该文提出一种从空间目标ISAR图像中抽取参数化基元来表示其三维结构的方法。首先利用能量累积算法从ISAR图像中得到目标的稀疏点云,进而利用参数化基元对点云进行拟合,最后将基元投影至ISAR成像平面,并最大化与目标图像的相似度来优化基元参数,得到最优的目标三维基元表示。相比于传统点云三维重建,该方法能够获得对目标三维结构更完整的描述,且所得到的基元参数即代表目标的姿态及结构,可直接支撑后续的目标识别、分析研判等任务。仿真实验证明该方法能够根据ISAR序列图像,有效实现对空间目标的三维表示。

基于网络信息体系的全域联合指挥与控制技术及未来展望

面向现代战争需求,全域联合作战通过打破传统作战区域限制,能够实现不同军种和作战领域的信息共享、军事力量整合和协同作战,从而提升作战效率、增强指挥灵活性、优化资源配置。全域联合有诸多优势,使基于网络信息体系的全域联合指挥与控制技术成为研究重点。本文系统分析了全域联合指挥与控制的发展历程、技术应用、架构设计和关键技术,同时结合国外的研究现状探讨发展方向,旨在为全域联合指挥与控制技术的发展提供参考。

基于极化时变调控表面的有源欺骗干扰辨识方法

聚焦雷达对抗中极化信息获取与利用的应用需求,该文研究了基于极化时变调控表面的有源欺骗干扰辨识方法。首先,设计了一套在9.6~10.1 GHz频带内支持3 bit相位量化的各向异性相位调制表面,通过优化相位调制编码序列,实现了极化态按需调控。然后,将极化调控表面加装在单极化雷达天线上,使天线发射和接收电磁波的极化态沿特定极化轨道变化,通过提取目标与有源欺骗干扰的极化域差异,实现两者辨识。仿真分析表明,在3种不同的极化轨道约束下,干扰与目标均具有显著的聚类效应,可获得稳定的干扰辨识效果。相较于依赖双极化或全极化雷达体制的干扰辨识方法,该文所提方法兼具低成本与高效性,在雷达抗干扰中具有很大的应用潜力。

未来智能杀伤网构想

大国战争的战场形态朝着高动态、高烈度的方向发展,单一武器系统或其形成的杀伤链难以适应未来的战争形态。杀伤网作为一种高动态、高弹性的新型作战概念,具有极高的自适应性、自组织性和韧性,可以通过极快的反应速度完成作战编组构建和指挥控制,大幅提升决策效率。本文首先针对杀伤网这一作战概念展开研究,然后从杀伤链的产生背景、“链”到“网”的过渡、基本概念、典型案例、关键技术等方面展开分析论述,最后结合智能化技术总结了对未来杀伤网智能化的构想。

集成先验的低复杂度Nyström-MUSIC方法

传统多重信号分类(MUSIC)方法具有较高的角度分辨率和估计精度,但其子空间分解和谱峰搜索的计算复杂度较高、实时性较差,在阵列雷达系统的实际应用中受到了极大限制。为解决算力有限时阵列雷达角度估计性能受限的难题,提出了集成先验的Nyström-MUSIC方法,先后通过Nyström近似降低协方差矩阵维度和先验角度信息缩小谱峰搜索范围,分别减小了子空间分解的矩阵规模和谱峰搜索次数,有效降低了MUSIC方法的计算复杂度。仿真表明:集成先验的Nyström-MUSIC方法在具备与传统MUSIC方法相当的分辨性能和估计精度的条件下,将算法复杂度降低了8倍,运行时长减少80%以上,实现了对目标方位的快速高精度估计。