面向实践创新能力培养的目标探测与识别课程实践教学探索

目标探测与识别课程的实践教学对于光电专业学生的专业创新探索能力培养与发展具有重要意义。针对实践教学基础条件不完善、实践内容不深入和实践方式不多元等问题,结合教学目标,开展教学实地备课,分析把握实践教学特点,从三类实践教学特色内容与三种教学创新方法对目标探测与课程实践教学进行探索,培养和提高学生的思维与实践全向创新能力。

《现代雷达》专题征稿通知 “先进雷达探测与目标识别技术”专题

随着电磁对抗技术不断发展、新型目标不断涌现,雷达的工作环境日益复杂,各类目标探测与识别任务挑战日趋严峻,现有基于开环系统架构、模型驱动类信号处理方法、强数据依赖的识别算法、松耦合协同的探测与识别技术难以应对这些挑战,雷达技术创新发展的需求愈发迫切。

基于情境式教学模式的“目标探测与识别”课程教学方法探索

针对“目标探测与识别”课程知识点数量丰富、知识体系庞大、知识结构复杂的特点,探索基于情境式教学模式的教学方法。在教学中,先“情境”后“语义”,在情境中理解语义,将知识的认知层次从记忆提升到理解和运用。在情境中运用实例,凝练主线,运用全局视角和系统思维,打造从目标端到探测端、从原理层到应用层的环环相扣的知识链路,帮助学生建立逻辑清晰的知识框架,培养从分析问题到解决问题的思维链路,提高学生运用相关知识解决实际问题的能力,培养其成为懂原理、会计算、能应用的高层次复合型人才。

压缩感知在雷达目标探测与识别中的研究进展

压缩感知理论是针对采样率和计算复杂度的一种新的信号处理模式,它以远低于奈奎斯特频率对信号进行采样,并能准确重构出原始信号。随着宽带高分辨雷达技术发展,目标相对于背景的高度稀疏,与复杂的雷达系统、海量数据呈现极度的不平衡,压缩感知是有效地减弱这种不平衡的可能技术之一。以雷达稀疏信号的压缩测量及重构为主线,本文综述了压缩感知理论在雷达目标探测与识别中的研究进展,分析了压缩感知理论在PD雷达、穿墙雷达、MIMO雷达、雷达目标参数估计、雷达成像以及目标识别等领域的潜在应用,描述了国内外的相关研究进展。文中对研究中现存的难点问题进行了探讨,并展望了未来的研究方向。

基于线偏振激光主动成像的目标探测与识别

在对偏振光进行Stokes参量法描述的基础上,用线偏振激光对六种不同材料的目标进行了主动成像实验。实验中,先分别用CCD1和CCD2接收水平偏振图像和竖直偏振图像,然后,根据两幅图像的平均灰度值IX和IY,算出了不同目标反射光的偏振度P。在此基础上,对绿色油漆覆盖的铁片和铜片进行目标识别实验,通过对偏振图像进行直方图均衡化处理,将两种不同材料的金属目标明显地识别出来。实验证明,偏振图像具有识别目标细节的能力,特别适合暗小目标的探测与识别。

激光成像雷达空间目标探测与识别技术

研究了激光三维成像雷达在动能拦截器空间目标探测与识别方面的应用。首先介绍了激光3D成像雷达系统基本原理,然后设计了激光3D成像雷达目标识别的工作流程,最后提出了基于旋转图像转换的3D目标识别算法。进一步探索了红外+LADAR主被动复合光学成像导引头在空天防御拦截武器目标探测与识别的应用,分析了复合光学导引头的关键技术,给出了相应的成像结果。

国外空间目标探测与识别系统发展现状研究

介绍了美国、俄罗斯、欧洲的空间目标探测与识别系统发展现状,例如美国地基新型S频段空间篱笆雷达和利用轨道优势进行探测识别的作战响应空间-5(ORS-5)卫星,俄罗斯具有空间目标识别能力的新型高频沃罗涅日(Voronezh)雷达、雷达光学结合探测识别的树冠(Krona)系统,ESA空间碎片望远镜及德国试验监视与跟踪雷达(GESTRA)等。总结分析了国外空间目标探测与识别系统的发展趋势,例如正在发展高频雷达和大口径大面阵光学探测识别设备,建立天基、地基互补探测识别系统,研究雷达与激光、光学相结合的探测识别技术等,可为我国发展空间目标探测与识别系统提供参考。

复杂背景目标的光学相关探测与识别

本文从理论和实验上研究了利用光电混合联合变换相关器探测和识别目标.利用计算机控制的电寻址液晶(EALCD)作为空间光调制器,电荷耦合器件(CCD)作为平方律探测器,研制了实时光电混合联合变换相关器,成功地实现了实时地探测和识别各种复杂背景下的目标.作为实例,我们给出了复杂背景中飞机的探测与识别.这一研究成果,可以应用于医学、工业领域中.其小型化后,可应用于图像匹配制导等.

《水下目标探测与识别技术》课程特点与教学能力探讨

《水下目标探测与识别技术》系本校船舶与海洋工程本科选修课程。该课程要求学生具备一些潜水器方面的知识储备,并与提升学生的创新能力密切相关。因此,如何提高教师教学能力和课堂教学质量是需要研究的课题。文章首先介绍了《水下目标探测与识别技术》课程特点,然后分别针对高校教师如何具备扎实的教学与科研结合能力、良好的语言表达及应变能力、课堂教学与组织管理能力、多媒体与板书相结合的能力、积极探索新型教学方式的能力以及兼容并包的综合能力进行了探讨,并针对每种教学能力要求给出建议。

《现代雷达》专题征稿通知“先进雷达探测与目标识别技术”专题

随着电磁对抗技术不断发展、新型目标不断涌现,雷达的工作环境日益复杂,各类目标探测与识别任务挑战日趋严峻,现有基于开环系统架构、模型驱动类信号处理方法、强数据依赖的识别算法、松耦合协同的探测与识别技术难以应对这些挑战,雷达技术创新发展的需求愈发迫切。

《现代雷达》专题征稿通知“先进雷达探测与目标识别技术”专题

随着电磁对抗技术不断发展、新型目标不断涌现,雷达的工作环境日益复杂,各类目标探测与识别任务挑战日趋严峻,现有基于开环系统架构、模型驱动类信号处理方法、强数据依赖的识别算法、松耦合协同的探测与识别技术难以应对这些挑战,雷达技术创新发展的需求愈发迫切。

《现代雷达》专题征稿通知 “先进雷达探测与目标识别技术”专题

随着电磁对抗技术不断发展、新型目标不断涌现,雷达的工作环境日益复杂,各类目标探测与识别任务挑战日趋严峻,现有基于开环系统架构、模型驱动类信号处理方法、强数据依赖的识别算法、松耦合协同的探测与识别技术难以应对这些挑战,雷达技术创新发展的需求愈发迫切。

目标探测与识别技术在炮兵作战中的应用

本文着眼于未来战争,结合现代炮兵作战特点,针对现代战场目标特征,重点介绍了目标探测与识别技术在现代炮兵作战中的应用.

灰度变换在光学相关探测与识别中的应用

从理论上给出了实时光电混合联合变换相关器目标探测与识别的基本原理以及实验装置,分析了图像的灰度级对联合变换相关器的影响,并给出了在联合变换相关器的物面进行灰度变换的处理方法。应用此方法,可以明显地增强相关峰的亮度,成功地解决了由于模块所在的灰度级范围与目标所在背景的灰度级范围相差较大所带来的影响问题。作为实例,给出了低对比度下轿车的复杂目标探测与识别结果。

低照度背景下弱小目标的成像实验研究

无人机等弱小目标具有飞行高度低、反射截面小、热信息弱等特点,尤其在低照度背景下,单一成像方式难以实现对弱小目标的探测和识别。实验对比了可见光成像、微光夜视成像、长波红外成像、激光主动照明成像等对弱小目标的成像效果,目的是研究适用于不同照度背景下弱小目标的探测识别方法。外场实验中,被测目标为小型四旋翼无人机,尺寸为290 mm×290 mm×196 mm,实验环境照度在10^-2~10^-4 lx之间,作用距离范围0.5~2 km。成像实验结果表明:普通可见光系统无法在环境照度低于10-2 lx时成像;环境照度为10^-3 lx时,微光夜视和长波红外热系统的识别距离仅为0.5 km;近红外激光(中心波长808 nm)主动照明与微光夜视结合的主动成像方式可增加对弱小目标的识别距离,同等条件下主动照明成像作用距离是被动成像的3倍。

侵彻硬目标武器及其智能引信关键技术研究

探讨了侵彻硬目标武器的发展背景、发展现状以及发展趋势,重点对其所配用的硬目标智能引信进行分析,阐述了硬目标智能引信的功能组成,并结合相关基础研究工作,总结了硬目标智能引信研制过程中需解决的关键技术,提出了在硬目标智能引信研制过程中应以动力学仿真为主、结合必要试验的研究方法。

智能与无人驾驶船舶的发展现状与趋势

分析阐述了智能与无人驾驶船舶的发展现状、需要突破的关键技术和问题、未来发展趋势,供广大航海人员参考。

一种基于分层多尺度卷积特征提取的坦克装甲目标图像检测方法

针对坦克装甲目标的图像检测任务,提出一种基于分层多尺度卷积特征提取的目标检测方法。采用迁移学习的设计思路,在VGG-16网络的基础上针对目标检测任务对网络的结构和参数进行修改和微调,结合建议区域提取网络和目标检测子网络来实现对目标的精确检测。对于建议区域提取网络,在多个不同分辨率的卷积特征图上分层提取多种尺度的建议区域,增强对弱小目标的检测能力;对于目标检测子网络,选用分辨率更高的卷积特征图来提取目标,并额外增加了一个上采样层来提升特征图的分辨率。通过结合多尺度训练、困难负样本挖掘等多种设计和训练方法,所提出的方法在构建的坦克装甲目标数据集上取得了优异的检测效果,目标检测的精度和速度均优于目前主流的检测方法。

基于CP-SAR雷达四极化重建数据的目标检测

雷达的回波信号与发射信号的极化形式有关。极化信息作为电磁波特有的一种属性,可用于目标分类和识别。基于圆形发射/线性接收的简缩极化合成孔径雷达系统是相干双极化和宽测绘带成像的结合。这些数据的极化信息可以描述成一个斯托克斯向量,并用于重建4种极化的协方差矩阵。在目标探测分析时,为了从简缩极化测量结果中重建四极化数据,对比研究了3种分别由Souyris、Nord、Michael等人提出的方法。针对海洋目标探测,探讨了这3种算法在重建海杂波方面的应用。并且,初步研究表明,通过四极化数据重建得到的信息可作为空间目标识别的一种特征。

低空目标声信号去噪方法研究

声目标探测识别是目前弥补雷达低空探测不足的重要方法。采集到的声信号通常含有大量环境噪声,如何在去除噪声的同时尽可能多地保留有效信号是该领域的一个难点。针对低空战场环境噪声的特点,提出基于改进阈值经验模式分解的去噪方法。首先对信号进行经验模式分解,然后对实际能量大于噪声能量的固有模式函数进行阈值处理,最后将处理后的固有模式函数进行重构得到去噪信号。为了验证该算法的性能,对直升机声信号加入不同信噪比的典型低空环境噪声进行去噪,并与其他去噪方法进行比较,采用信噪比、均方根误差和平滑度指标进行定量分析。仿真结果表明,该算法对大部分低空环境噪声有良好的去除效果。