超远距离目标的交叉定位算法研究

从球面几何的角度入手,提出了一种高精度球面三角定位算法。该算法运算量小,定位速度快,尤其适合于超远距离地面目标的定位。分析表明,目标距离比较远时,球面三角定位要比平面交叉定位的定位误差小得多。目标距离一定时,要使圆概率误差半径最小,侦察站和目标须成等边三角形配置。

基于对流层散射传播的超视距时差定位

针对远距离地面目标的平面时差定位误差大的问题,将对流层散射信号的传播路径经过一定的近似之后,提出了一种基于对流层散射传播的超视距时差定位技术。仿真结果表明,与平面内的时差定位相比,目标距离越远,超视距时差定位的优势越明显。

面向联合侦察情报体系的双环架构

联合侦察情报按时效性可分为实时情报和事后情报。实时情报偏战术级,强调情报的时效性和准确性,尤其是针对时敏目标,需要利用云侦察的概念高效协同各侦察传感器,通过高质量的信息交换实现目标侦瞄一体,为打击行动提供快速精准的情报支持。事后情报偏战略级,强调情报的连续性和完整性,侧重利用大数据平台对多源情报信息进行关联印证生成统一态势,为战略决策提供辅助。针对联合侦察情报生成,提出一种“以任务为中心”的面向联合侦察情报的体系架构,在实时情报和事后情报的生产流程中结合大数据、云计算、人工智能等技术,提升情报产品质量。

无源定位系统中基于DBSCAN算法的渔船雷达信号编批方法

在外界环境中,由于渔船雷达信号工作频率和位置的分布都比较集中,因此,对于无源定位系统来说,针对渔船雷达信号的区分和定位一直以来都是难题。基于DBSCAN算法,利用马氏距离构建了目标之间的距离公式,对渔船雷达信号进行聚类编批处理。利用该聚类方法,可对侦察区域内的渔船雷达进行快速编批,并具有良好的效果。同时,由于该算法实现简单,具有很好的工程实用性。

一种基于DBSCAN和XGBoost的多模式雷达辐射源型号识别方法

雷达辐射源型号识别是雷达对抗侦察中的重要环节之一,文中提出一种基于机器学习的多模式雷达型号识别方法。首先,使用DBSCAN生成型号模板库,完成类似传统识别的雷达型号匹配;然后,使用XGBoost训练有监督分类器,进一步识别已知型号雷达。文中对多模式雷达型号识别进行仿真验证,通过在仿真数据上的识别分析表明,本方法能够有效识别不同雷达型号的信号。多模式雷达信号参数具有交错间隔分布的特点,通过与多种基线分类器进行比较,本方法对该类信号具有更好的识别效果。