基于深度学习的超视距雷达直升机目标检测方法

针对超视距雷达低速目标检测与识别难的问题,提出一种基于深度学习的超视距雷达直升机目标检测方法。根据超视距雷达直升机目标频谱特点,设计一种专用的超视距雷达直升机目标检测神经网络HDNet,仿真直升机目标距离多普勒谱图并构建数据集,以该数据集为源域向实测数据迁移,对网络模型进行训练并测试。经试验验证,HDNet网络对仿真直升机目标检测的AP@0.5可达92.1%,采用深度迁移学习的方法对模型微调后,网络模型对实测数据的检测效果也有了明显提升。

船载直升机目标搜索最佳方案决策模型

根据现代搜索理论的发展,对船载直升机在目标搜索中的具体运用进行了研究,建立了船载直升机目标搜索时搜索力的最优配置模型,解决了在已知目标分布的条件下船载直升机搜索中选择初始探测点、确定搜索路径、确定搜索次数以及搜索效率评估等问题．

直升机运动状态下雷达回波建模与微动特性分析

针对直升机常规雷达回波建模未考虑直升机运动时自身姿态变化对回波影响导致仿真结果与实际不符的问题,基于自由空间下旋翼叶片散射点回波模型,引入了多个参数矩阵和向量,实现直升机运动状态下雷达回波统一模型的构建.然后从理论上分析了在不同运动状态下,直升机回波微动特性变化.仿真结果验证了理论分析的正确性,表明运动状态变化对直升机雷达回波会产生影响.本文的研究对直升机目标识别及意图识别领域发展具有一定的价值.

直升机与树林复合测试目标识别算法研究

针对直升机目标与树林背景复合信号开展了目标识别算法研究。通过各算法对实测数据识别概率的比较 ,基于小波包的识别算法对于小尺度的识别距离其识别性能较好 ,采用小波包频谱法截取频谱较低的前两阶频谱 ,选择频谱宽度、峰值位置等参数可获得较高的目标识别概率。

破片聚焦式战斗部毁伤直升机类目标的研究

文中讨论了破片聚焦式战斗部毁伤目标的特点 ,给出了一种破片聚焦式战斗部毁伤典型空中目标时杀伤概率的工程计算实例。该工程算法可为战斗部工程设计提供相应的理论参考。

基于旋翼微动雷达特征的空中目标识别

详细分析了直升机目标回波信号的多普勒谱的构成,针对直升机目标和固定翼飞机目标多普勒谱的差别,提取了两种微多普勒特征用于识别直升机目标和固定翼飞机目标,其中一种利用了直升机回波信号正负多普勒频谱能量的不对称性,另外一种利用了机身回波信号能量与旋翼回波信号能量的对比,使用仿真数据和试验测试录制的数据计算结果表明,该方法具有很好的识别效果。

基于微多普勒特征的空中目标识别

分析了直升机目标回波信号的微多普勒频谱,基于直升机目标和固定翼飞机目标多普勒频谱的差别,提出了两种微多普勒特征用于识别直升机目标和固定翼飞机目标,其中一种利用了直升机回波信号正负多普勒频谱能量的不对称性,另一种模式特征利用了机身回波信号能量与旋翼回波信号能量的对比,使用仿真数据和试验测试录制的数据的计算结果表明该方法具有很好的识别效果。

基于S变换的旋转体回波信号分析与仿真

S变换吸收并发展了短时傅里叶变换和连续小波变换,在对非平稳信号进行分析时具有独特优势。利用S变换在时频域对包含旋翼旋转的直升机雷达回波信号进行了分析,通过仿真验证,得到了直升机旋翼运动特征。比较了几种常见时频分析工具的变换结果及性能差异,仿真结果表明,S变换方法在分析直升机旋翼的调制特性方面是可行而稳健的,这对直升机目标的识别具有重要的价值。