数字合成全息图的发展和现状

本文阐述了合成全息技术发展的历史,研究进展以及现状。并参考国外实验室的先进技术,介绍了增大视角,视场和改进像质的方法,以及数字合成全息图中的图象变换技术。

时空连续统中的颜色和显示

一种在空间域和时间域进行混色处理的合成显示颜色的新方法,能提高图像质量,改善彩色显示器的性能。

增强现实软件平台系统的研究

本文分析了增强现实系统的基本结构,设计并实现了一个增强现实的软件平台。根据增强现实系统的特点,采用VisualC++6.0、OpenInventor4.0和DirectX9.0SDK进行系统开发。文中具体介绍了场景采集、模型构造和转换、合成显示、同步跟踪等主要功能模块的实现原现与方法,最后给出了系统的运行效果。

增强现实系统软件平台的设计与实现

在对于一个增强现实系统的整体结构与各组成模块进行完整分析的基础之上,使用OpenCV、Coin3D和ARToolKit这3个软件开发包在Visual Studio 2003.net环境下开发了一个增强现实系统的软件平台。主要阐述了虚实环境的构建、三维注册、标志物检测、图像处理,视频融合等主要功能模块的实现原理与方法,最后给出了系统实际运行的效果。

对SAR-GMTI的灵巧遮蔽干扰方法研究

提出了一种对SAR-GMTI灵巧遮蔽干扰方法。该方法通过匀加速运动调制实现方位向干扰的同时,对SAR信号进行余弦调相实现距离向干扰,将二者结合可在成像中形成区域遮蔽干扰效果,并以三通道干涉对消技术为例分析了其对多通道GMTI的对抗性能。该方法的优点有两个:一是遮蔽区域大小和位置均可以通过改变干扰参数进行灵活控制;二是干扰信号与SAR的距离向和方位向滤波器是基本匹配的,所需的干扰功率比较小。仿真实验证明了该方法对SAR成像和SAR-GMTI成像均具有很好的干扰效果。

基于运动调制的SAR-GMTI间歇采样遮蔽干扰方法

该文提出一种对SAR-GMTI的遮蔽干扰方法。该方法将截获的SAR信号进行间歇采样并对其运动调制后转发出去,利用运动调制效应在方位向上产生展宽和间歇采样转发在距离向上产生周期延拓的多假目标,二者结合形成灵巧遮蔽干扰效果,且干扰经多通道对消后无法被对消。此干扰独特之处在于能够将干扰能量仅出现在需要遮盖的运动目标上,从而更有效地利用了干扰能量。以三通道干涉对消为例着重分析了该方法对多通道GMTI的干扰原理。仿真实验证明了此干扰方法的正确性和有效性。

对SAR-GMTI的运动调制-步进移频复合干扰

提出一种对SAR-GMTI的干扰新方法:运动调制-步进移频复合干扰。该方法将干扰信号载频在脉间步进递增或递减变化,同时进行运动附加相位调制,可在SAR成像中形成区域遮蔽干扰效果,然后以三通道干涉对消技术为例分析了其对多通道GMTI的对抗性能。该方法的优点有两个:一是遮蔽区域大小和位置均可以通过改变干扰参数进行控制;二是干扰信号与SAR的距离和方位向滤波器是部分匹配的,因此所需的干扰功率比较小。仿真实验验证了此方法对SAR成像和SAR-GMTI成像均具有不错的干扰效果。

基于旋转天线的SAR-GMTI二维余弦调相转发干扰

论文针对多通道SAR-GMTI提出一种新的干扰方法:基于旋转天线的SAR-GMTI 2维余弦调相转发干扰。对干扰机截获的SAR信号进行距离向余弦调相的同时,利用干扰机天线旋转来实现方位向余弦调相,解决了工程上无法实现方位向余弦调相的难题,并采用三通道干涉对消方法分析了其对GMTI的对抗性能,该方法对SAR和SAR-GMTI均可产生2维"网状"多假目标干扰效果,可同时保护地面运动目标和静止目标。理论分析和仿真实验验证了该干扰方法的可行性和有效性。

散射波干扰对多通道SAR-GMTI的对抗性能分析

针对散射波干扰对多通道合成孔径雷达-地面动目标显示(SAR-GMTI)的对抗性能展开研究,文中给出了散射波干扰原理,分析了散射波干扰在SAR距离向和方位向的干扰效果,采用三通道干涉对消技术分析了散射波干扰对多通道GMTI的对抗性能。理论分析和仿真实验表明:散射波干扰对多通道SAR-GMTI仍然具有假目标干扰效果,由于多通道GMTI对干扰的抑制和对消,假目标幅度受正弦调制系数的影响将出现增强区和削弱区。

基于运动调制的SAR-GMTI余弦调相间歇采样假目标干扰

为解决对SAR-GMTI系统的多运动目标逼真欺骗问题,提出一种干扰新方法。该方法先对截获的信号进行运动调制和余弦调相,并对其间歇采样后转发出去。干扰信号经SAR成像处理后可形成网状分布的逼真运动假目标干扰效果,经GMTI处理后假目标受多通道的抑制和对消的影响会出现增强区和削弱区,但不会被对消。仿真实验证明了该方法用于欺骗SAR-GMTI系统的正确性和有效性。

多通道SAR-GMTI二维余弦调相散射波干扰

针对多通道合成孔径雷达-地面动目标显示(SAR-GMTI)二维余弦调相散射波干扰展开深入研究.在传统SAR散射波干扰基础上,阐述了二维余弦调相散射波干扰原理,以双通道偏移相位中心天线(DPCA)技术为例分析了其对多通道SAR-GMTI的对抗性能,并以强散射性诱饵为散射目标进行了仿真实验和应用分析.理论分析和仿真实验表明:该方法对SAR-GMTI可产生携带真实目标散射信息的二维"网状"多假目标,并可通过合理配置干扰机和诱饵目标的数量和位置灵活控制干扰目标分布,通过诱饵目标运动实现更加逼真的动目标干扰效果.

基于运动干扰站的SAR-GMTI虚假场景干扰快速算法

传统的SAR虚假场景干扰不具备运动目标的运动特性,难以对SAR-GMTI系统实施有效干扰,因此提出一种基于运动干扰站的SAR-GMTI虚假场景干扰快速算法。通过对传统算法的合理简化提出矩阵运算形式的SAR虚假场景干扰快速算法,结合运动干扰站产生具有运动特性的虚假场景,解决了传统虚假场景干扰实时性差的问题,对SAR和SAR-GMTI均能够形成逼真的虚假场景干扰效果,可同时保护地面运动目标和静止目标。以三通道干涉对消技术为例分析了其对多通道SAR-GMTI的干扰性能,理论分析和仿真实验证明了干扰方法的可行性和有效性。

空地监视飞机新进展

欧美军事大国依据自身军事需求，正在极力改造或研发新型空地监视飞机，如美军的联合监视目标攻击雷达系统和多平台指挥与控制飞机，英国的机载防区外雷达飞机及北约联合监视飞机等，本文简述这些新型空地监视飞机的开发背景，系统需求与当前现状，重点讨论这些系统的先进能力及其采用的先进雷达技术。

多通道SAR-GMTI二维间歇采样延时转发干扰

为充分降低合成孔径雷达地面动目标显示(synthetic aperture radar-ground moving target indication,SAR-GMTI)对地面重要运动目标的威胁,本文在SAR间歇采样转发干扰技术基础上,针对多通道SARGMTI提出了二维间歇采样慢时间延时转发干扰方法。该方法利用二维间歇采样实现干扰信号的二维频谱周期性拓展,从而生成无法被SAR-GMTI完全对消的假目标群,并进一步提出采用慢时间延时转发来实现对假目标群方位向位移的控制。在此基础上,针对SAR-GMTI的对消特性给出了多组延时转发干扰应用模型。理论分析和仿真实验表明:该方法可对多通道SAR-GMTI产生二维假目标群,且假目标幅度受正弦调制函数的影响出现增强和削弱,多组延时转发干扰方法可以实现增强区与削弱区互补,从而形成分布更密集、覆盖范围更广的二维多假目标干扰效果。

基于概率分布的SAR-GMTI目标定位误差分析

由于地面上动目标存在径向速度,在合成孔径雷达成像(SAR)图像上产生方位向的位置偏移。为了能够在SAR图像上正确显示目标位置并对其聚集成像,需要对动目标重新定位。文中介绍了常用的多通道SAR地面动目标显示的定位误差分析方法,并提出了一种基于误差概率分布的定位精度分析新方法。该方法有效地将复图像的视数、相干性、信杂噪比、检测门限、干涉幅相统计特性有效结合,更符合实际情况,同时对系统定位指标设计具有较好的指导意义。

对抗SAR-GMTI的方位向间歇采样延时转发干扰方法

针对常规SAR干扰方法对多通道SAR-GMTI干扰无效的问题,提出对抗SAR-GMTI的方位向间歇采样延时转发干扰方法,并针对中心假目标仍被完全抑制的问题对干扰方法进行多普勒移频改进。该方法利用方位向间歇采样实现多普勒频谱的周期性拓延,从而形成不能被SAR-GMTI对消的多个方位向假目标,并通过快/慢时间延时转发控制假目标的移位。理论分析和仿真实验表明:方位向间歇采样延时转发干扰可在多通道SAR-GMTI成像中形成二维灵活可控的方位向假目标串,同时假目标幅度受正弦调制函数的影响出现增强和削弱现象,多普勒移频改进可充分保留低阶假目标。

基于SAR轨迹的二维时序干扰产生方法

针对常规合成孔径雷达地面动目标显示(SAR-GMTI)干扰方法产生的假目标易被识别的问题,提出基于方位/距离延迟的二维时序的干扰信号产生方法。首先,基于合成孔径雷达成像规律在慢时间域进行精确延时控制,实现虚假动目标的方位向空间分布的精确设置;然后,根据预设假目标和干扰机在距离向的距离进行快时间域的延迟控制。理论分析和仿真实验表明:文中提出的干扰产生时序方法能够在多通道SAR-GMTI检测中形成灵活可控的二维位置控制,提高了假目标的逼真度。

Information Fusion Methods in Computer Pan-vision System

Aiming at concrete tasks of information fusion in computer pan vision (CPV) system, information fusion methods are studied thoroughly. Some research progresses are presented. Recognizing of vision testing object is realized by fusing vision information and non vision auxiliary information, which contain recognition of material defects, intelligent robot’s autonomous recognition for parts and computer to defect image understanding and recognition automatically.