昆虫雷达散射截面积特性分析

昆虫雷达是观测昆虫迁飞最有效的工具。研究昆虫的雷达散射截面积(RCS)特性对于昆虫雷达目标识别有着重要意义。该文将分析昆虫的静态RCS特性和动态RCS特性。首先,基于实测的X波段全极化昆虫RCS数据,分析昆虫的静态RCS特性,包括水平和垂直极化RCS随体重变化规律以及昆虫极化方向图随体重的变化规律。其次,总结当前通过电磁仿真研究昆虫RCS特性所用到的介质和几何形状模型,并对比了水、脊髓、干皮肤和壳质与血淋巴混合物4种介质和等体型扁长椭球体、等质量扁长椭球体和三轴椭球体3种几何模型组成的12种介质模型,经过电磁仿真结果与实测数据相对比发现脊髓介质等质量扁长椭球体模型与实测昆虫RCS特性最接近。然后,基于Ku波段高分辨昆虫雷达外场实测昆虫回波数据,分析了昆虫动态RCS的起伏特性,将实测昆虫动态RCS起伏数据与4种经典的RCS起伏分布模型χ2,Log-normal,Weibull和Gamma分布分别进行了拟合分析,从最小二乘拟合误差和拟合优度检验结果可以看出,相比于其他3种模型,Gamma分布可以较好地描述昆虫目标RCS起伏的统计特性。最后,综述了昆虫RCS特性在昆虫雷达测量昆虫朝向、体重等参数测量的应用。

基于多维特征的全息雷达“低慢小”目标识别

由于我国机场“黑飞”和“扰航”现象频发,严重威胁公共安全,以至于对可靠的无人机和飞鸟等“低慢小”目标的探测与识别技术的需求显著增加。文中深入分析多旋翼无人机、固定翼无人机、飞鸟、直升机等“低慢小”目标的旋翼或发动机叶片旋转以及飞鸟翅膀拍动等的微观运动特性、电磁散射特性、宏观运动特性等,形成综合利用目标微多普勒特性、雷达散射截面积特性以及运动特性等多维特征的全息雷达“低慢小”目标识别技术。采用全息雷达系统在外场采集的多种“低慢小”目标实测数据对所提方法的有效性和可行性进行实验验证与分析,提取的特征对各目标均能达到较高的识别率,实验结果证实了基于多维特征的“低慢小”目标分类识别技术的有效性。