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MIMO雷达及其特性综述被引量：12: 2015年; MIMO雷达是目前正处在快速发展的新概念雷达系统,在定位精度、对低速运动目标的检测、空间分辨率,以及对付隐形目标和低截获概率等方面具有传统雷达不可比拟的优势,其发展现状和需要研究的问题值得关注。从分类、特性、优点等多个方面对MIMO雷达的特点与问题进行分析,重点研究了集中(相干)MIMO雷达和宽域分布MIMO雷达各自的优点和存在的不足,并展望了进一步研究方向。; 李仙茂董天临黄高明; 关键词：MIMO雷达分集多路径参数估计

MIMO雷达信号处理综述被引量：2: 2017年; MIMO雷达作为一种新概念的雷达系统正在快速地发展,目前其核心问题是要提高MIMO雷达的信号处理能力。系统地从目标方位、速度、距离估计,以及波形设计、天线阵列设计等方面对MIMO雷达信号处理作了系统的综述。介绍了当前相干MIMO雷达和统计MIMO雷达各方面信号处理的研究现状和存在的问题,并提出了进一步研究的方向。; 李仙茂董天临黄高明; 关键词：MIMO雷达信号处理参数估计分集

小样本条件下基于最大似然估计的极化SAR图像等效视图数估计新方法: 2015年; 首先,推导了Wishart分布矩阵行列式值的最大似然估计表达式,利用查表法解决了该方法计算复杂性问题,并经过仿真实验证明了该推导的正确性;其次,将矩阵行列式的最大似然估计应用到PolSAR图像等效视图数的估计中,提出了等效视图数最大似然估计和矩阵行列式值最大似然估计的n次迭代估计算法(n次迭代LML-DML)。仿真和实测数据的实验结果表明:该算法在样本数较少的情况下明显提高了估计精度。该算法对于解决Wishart分布区域样本数较少的中低分辨图像的等效视图数估计问题有重要的应用价值。; 崔浩贵刘涛蒋宇中高俊; 关键词：WISHART分布协方差矩阵雷达极化最大似然估计

基于Fisher分布的极化合成孔径雷达统计建模及其参数估计方法被引量：4: 2016年; 为更准确地描述高分辨极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的尖峰和长拖尾等统计分布特性,提出了基于Fisher分布的极化图像多变量乘积模型,并研究了其参数估计方法.首先给出了柯西分布相干斑噪声等效纹理分量的概率密度函数及其低阶矩特征;然后利用散射因子服从F分布的等效纹理变量与高斯散斑变量相乘形成的多变量乘积统计模型,得到了Fisher分布模型的概率密度函数,并推导了其多视协方差矩阵的概率密度函数和矩阵行列式值的低阶矩特征;最后提出了基于矩阵行列式值的矩估计和基于Mellin变换的对数累积量估计等两种参数估计方法,并进行了对比,同时通过仿真数据和实测数据验证了理论模型和新参数估计方法的有效性.这为高分辨极化SAR图像建模、目标检测和识别等领域的理论研究和工程实现提供了新途径.; 毛滔刘涛; 关键词：极化SAR

漂移瑞利滤波算法及其在纯方位跟踪中的应用被引量：2: 2014年; 单传感器纯方位跟踪问题仍是目前研究的重点和难点,方位角变化率很大时往往使得扩展卡尔曼滤波等矩匹配算法不稳定或发散。重点研究漂移瑞利滤波算法在方位角变化率很大的复杂单传感器纯方位目标跟踪场景下的性能,比较了漂移瑞利滤波,扩展卡尔曼滤波,不敏卡尔曼滤波,粒子滤波等其他非线性跟踪算法的性能,推导并计算了相关问题的Cramer-Rao下界并将其用作比较估值准确性和衡量算法性能的评价指标。仿真结果表明:漂移瑞利滤波算法的性能优于其他矩匹配算法,能达到与粒子滤波大体相同的计算精度,但它的计算速度比粒子滤波算法快几个数量级。; 余华朱秋萍刘雅娴; 关键词：扩展卡尔曼滤波不敏卡尔曼滤波粒子滤波

基于补偿的短时间间隔测量方法: 2017年; 提出一种通过两组多路对被测短时间间隔进行补偿处理以提高测量精确度的方法。采用两组多路单稳态脉冲信号作为补偿信号分别对被测短时间间隔开始和结束与参考信号的时间差进行补偿，每组各路补偿信号脉宽均匀递增且增量总和为一个参考信号周期，分别选取补偿后对应的参考信号计数值跳变时刻前后相邻的2路补偿信号脉宽平均值作为开始和结束的时间差，然后根据参考信号的个数及前后两个补偿的时间差获得被测短时间间隔。误差分析和测量不确定度评定表明该方法测量精确度由相邻补偿信号间的脉宽增量决定。实验数据证明该方法有效减小了时间间隔测量中固有的1个参考信号周期的测量误差。; 余华

G0分布下基于白化滤波的极化SAR图像CFAR检测被引量：1: 2019年; 在已有的极化合成孔径雷达(PolSAR)图像恒虚警(CFAR)检测方法中,存在着高分辨下杂波模型适用性差的难题。为解决此问题,提出了一种G0分布下虚警概率具有闭合解析表达形式的CFAR检测方法,并定义虚警损失率(CFAR Loss, CL)参数用以量化评估CFAR检测方法的恒虚警保持效果。首先,在乘积模型框架下,引入了逆Gamma纹理变量假设,推导出了多视极化白化滤波(MPWF)检测量的概率密度函数(PDF)。然后,对MPWF检测量的概率密度函数积分得到了虚警概率关于CFAR检测阈值的解析表达式,并设计了相应的CFAR检测流程。最后,采用仿真数据和AIRSAR实测数据对已有方法和新方法进行了算法运行时间、检测量拟合性能及目标检测性能对比。实验结果表明,方法运行时间比已有方法缩短3至30倍,具有良好的实时性;日本玉野地区的AIRSAR实测数据结果表明G0分布对高分辨不均匀海区具有良好的拟合性能,且新方法在G0分布和非G0分布海区均能有效检测出目标,鲁棒性较强,相比其他检测方法品质因数(FoM)平均高出15.78%;CL分析结果表明新方法具有良好的恒虚警保持性能,同时指出杂波对数累积量散点距离G0分布曲线越近,新方法的恒虚警保持效果越好。; 张嘉峰张鹏王明春刘涛

Fisher纹理分布下基于匹配滤波的极化SAR图像CFAR检测方法被引量：3: 2019年; 在已有的极化合成孔径雷达(PolSAR)图像恒虚警(CFAR)检测方法中,存在着高分辨下杂波模型适用性差的难题。为此提出了一种Fisher分布下的CFAR检测方法,并定义虚警损失率(CFAR Loss,CL)以量化评估算法的恒虚警保持性能.首先,在乘积模型框架下引入Fisher纹理变量,推导出了多视极化匹配滤波(Multi-look Polarization Matched Filter,MPMF)检测量的概率密度函数(PDF).然后,对PDF积分得到了虚警概率的闭合解析式,并设计了CFAR检测流程.仿真数据和机载合成孔径雷达(Airborne SAR,AIRSAR)数据实验结果表明,与基于K分布、G0分布、Wishart分布的CFAR检测算法以及双参数恒虚警(two-Parameter CFAR,2P-CFAR)算法相比,新方法具有良好的恒虚警保持性能和检测性能,具有较强的鲁棒性,且运算时间未明显增加,相比于其他检测方法,品质因数(Figure of Merit,FoM)平均高出12.80%.; 张嘉峰杨子渊张鹏刘涛

高分辨率遥感图像港口检测的复合线索视觉注意模型被引量：2: 2017年; 为提高高分辨率光学遥感图像港口自动检测的准确性,常需综合多类线索并进行复杂的特征提取、融合与分类推理,从而带来较高的计算复杂度。为此,仿生人类视觉注意机制,提出了一种复合线索视觉注意模型,综合利用高分辨率光学遥感图像港口多尺度底层特征和高层知识线索,实现了港口检测特征自然融合与综合分类推理。该方法在提高检测效果的同时较好地控制了计算量的增长,避免了复杂特征的大范围区域提取,采用多步快速算法降低了整个算法的计算复杂度,实现了计算资源受限条件下港口的快速定位与检测。同时,由于能将有限计算资源快速聚焦于最可能含有港口目标的区域,大大提高了目标检测方法响应的实时性。来自不同卫星的高分辨率光学遥感图像实验结果,验证了提出方法的有效性。; 毛玲张国敏; 关键词：视觉注意高分辨率遥感图像

Cued search algorithm with uncertain detection performance for phased array radars被引量：2: 2013年; A cued search algorithm with uncertain detection performance is proposed for phased array radars.Firstly,a target search model based on the information gain criterion is presented with known detection performance,and the statistical characteristic of the detection probability is calculated by using the fluctuant model of the target radar cross section (RCS).Secondly,when the detection probability is completely unknown,its probability density function is modeled with a beta distribution,and its posterior probability distribution with the radar observation is derived based on the Bayesian theory.Finally simulation results show that the cued search algorithm with a known RCS fluctuant model can achieve the best performance,and the algorithm with the detection probability modeled as a beta distribution is better than that with a random selected detection probability because the model parameters can be updated by the radar observation to approach to the real value of the detection probability.; Jianbin LuHui XiaoZemin XiMingmin Zhang; 关键词：搜索算法相控阵雷达雷达散射截面概率密度函数 BETA分布

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国家自然科学基金(61372165)

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