海杂波统计特性分析

分析了海杂波背景下的目标检测的困难,研究了后向散射系数在海杂波的各个散射区中的性质,列举分析了几种常用的海杂波后向散射系数理论模型,重点分析了海杂波幅度特性和海杂波相关特性,不但有助于设计和实现雷达滤波器,而且有助于提高抑制杂波的能力以及保证雷达应有的探测性能。

利用空间散射特性差异进行有源假目标鉴别

针对欺骗式假目标干扰,单站雷达的对抗能力有限,而组网雷达数据级信息损失率较高,导致数据级融合抗假目标干扰方法未能充分发挥其抗干扰能力.由于真实目标的雷达截面积随视角随机起伏,在长基线条件下真实目标回波具有各向异性,而有源假目标信号具有各向同性.利用此差异,提出基于目标空间散射特性的组网雷达有源假目标鉴别方法,通过对目标的慢时间复包络序列进行相关性检验,以鉴别假目标.仿真结果表明该方法可在保证较高真实目标的鉴别概率的情况下,实现对有源假目标的鉴别.

粗糙体目标激光束散射场的互相关函数统计特征

依据高斯波束体目标散射特征,研究了粗糙体目标高斯波束散射场量的互相关函数统计特征。在激光波束入射下,通过数值方法讨论圆球类目标、不同半径、不同材料、不同入射波束极化等条件下,散射场量的互相关函数随散射角变化情况。数值计算结果表明:金属薄膜材料比非金属镀漆材料互相关函数量值要大,金属材料球体目标的后向散射互相关函数值较大,而非金属镀漆材料球体互相关函数值较小。材料表面的粗糙度和目标尺寸对互相关函数影响较大,而入射光的极化方式对相关函数有影响但影响较小。

一种适用于分集MIMO雷达鲁棒的有源假目标鉴别方法

分集多输入多输出(MIMO)雷达在对抗欺骗式假目标干扰方面有着体制优势,已有文献在假设真实目标回波完全去相关的假设下,通过对目标慢时间复包络序列进行相关性检验来鉴别假目标。考虑到在真实目标回波不完全去相关条件下此有源假目标鉴别方法性能下降较严重,提出了一种鲁棒的有源假目标鉴别方法。仿真分析表明,在真实目标回波存在相关性的场景下,此方法有着较明显的性能优势。

采用M序列相关法测量材料界面的声散射特性

用Ｍ序列进行材料方向性声散射特性的测量，其基本思路是以伪随机Ｍ序列作为测试信号，利用相关的方法测得系统的脉冲响应，根据直达声和各次反射声到达时间加以相应的时窗隔离出散射脉冲信号，再进行方向性对比。本文介绍了测量的基本原理和应注意的问题。

融合数据分布特征的多视图典型相关分析

典型相关分析CCA是一种经典的特征提取方法,该方法找到的投影方向满足两视图数据集之间的相关性最大,该方法在生产实践中广泛应用,但当面对多视图数据时便无能为力。鉴于此,研究人员提出多视图相关分析MCCA,MCCA为每个视图找到一组投影方向,并保证投影后的视图数据集之间的相关性最大,该方法有效地拓展了CCA的适用范围。但MCCA在特征提取时,并未考虑数据的分布性状,因而,其工作效率有待于进一步提升,基此提出融合数据分布特征的多视图典型相关分析MCCA-DD,该方法引入类间离散度和类内离散度,用以表征数据的分布性状,以期提高MCCA的特征提取效率。从学生体测成绩数据集和多特征手写体数据集上的比较实验表明:与典型相关分析CCA、多视图相关分析MCCA等特征提取方法相比,MCCA-DD具有更优的特征提取效率。

二维粗糙面激光波束散射场量均方及相关函数的二阶统计特征

在高斯波束入射下二维随机粗糙面散射特征基础上,研究波束散射场量均方和相关函数的二阶统计特征,利用误差函数获取数值计算的解析表达式.数值计算了目标几种特殊材料表面,激光波束入射下,不同材料单、双站散射场量二阶统计特征随散射角度的变化情况.详细讨论了特殊材料表面介电常数、粗糙度、相干长度,入射/散射角分别对散射场相关函数的影响.散射场量均方值函数作为粗糙面散射的相干分量,针对不同材料单、双站探测条件下,定量分析其在相关函数中的比重及随散射角的分布特征.散射场量的均方和相关函数是统计数学本质数字特征,本文所做的工作将为研究激光波束入射下粗糙面散射场量其他高阶矩统计特征奠定基础,并通过定量分析统计均方在相关函数比值关系,为开展目标激光探测中与"散斑"有关的光学特征研究提供有效技术支持.

随机粗糙面激光脉冲散射四阶统计特征

依据基尔霍夫近似,推导出一维高斯随机粗糙面四阶统计特性解析式,并获得脉冲波入射下粗糙面双点双频四阶矩互相关函数.数值计算不同入射角,不同高度起伏和相干长度,随机粗糙面双点双频四阶矩互相关函数随相干频谱带宽频差,散射角的变化情况.计算结果表明,高度起伏和相干长度对粗糙面散射四阶统计特的影响很大,粗糙面越光滑,在镜反射方向有最大的四阶矩散射峰值和小的相关带宽.随着粗糙度增加,随机粗糙面脉冲散射的四阶矩的相干分量减弱,展宽现象明显;而相干带宽频差越大,四阶矩衰减越快.