摘要：微动特征是空间目标识别的重要特征信息之一。然而,现有的多功能多输入多输出(Multi-Input MultiOutput, MIMO)雷达通常需要在完成目标搜索和跟踪任务之后为目标微动特征提取分配大量连续的时间资源,导致目标识别实时性能和雷达系统整体工作性能均不高。针对该问题,该文提出了一种基于跟踪脉冲的MIMO雷达多目标微动特征提取方法。首先依据各目标的方位信息对MIMO雷达发射波形进行设计,为不同方向目标同时发射跟踪脉冲;在此基础上,综合考虑目标微动特征提取性能以及目标跟踪性能的需求,对跟踪脉冲的发射时间序列进行优化设计;最后,直接利用窄带跟踪脉冲实现对不同方向目标微动特征的同时提取,无需再为目标微动特征提取分配额外的时间资源,有效提升目标识别实时性和雷达工作效率。仿真实验表明,在信噪比大于–10 dB时,所提方法能够实现多目标微动特征的准确提取,具有良好的有效性和鲁棒性。

摘要：研究雷达在脉冲串波形下的微动特征提取,提出了全局法和抽取法2种处理方法,并给出了波形相关参数的设计,最后进行了仿真。结果表明,所提出的2种处理方法均可有效提取微动特征,从而为雷达微动识别奠定了基础。

摘要：常规的无人机地面微动特征视觉识别可靠性分析方法因无人机航向重叠度较低,导致可靠性分析方法存在较高的相对误差。为此,设计无人机地面微动特征视觉识别的可靠性分析方法。通过分析无人机视觉定位和地面微动特征识别过程,确定与之对应的可靠性影响因子,利用影响因子分别计算无人机视觉定位可靠性指数和地面微动特征识别可靠性指数,以两者的和的大小作为依据,判断可靠性的强弱,完成可靠性分析。实验结果表明,与常规的可靠性分析方法相比,设计的无人机地面微动特征视觉识别的可靠性分析方法相对误差得到了降低,保持在正常范围内,证明了该方法更适合应用在无人机地面微动特征视觉识别中。

摘要：弹道目标实际作战场景回波数据获取困难,对弹头目标微动特性的研究多停留在理论层面,且多基于理想散射点回波模型.为此,依据宽/窄带交替的弹头目标高精度微动特征提取原理,构建了弹头目标微动效应微波暗室模拟平台,用以产生逼近真实条件下的弹头目标回波数据;设计了光滑弹头模型和粘贴锡箔纸团弹头模型两种实验场景,对实验数据进行了分析.实验结果验证了弹头目标中存在的微动成分情况以及相关微动特征提取算法的有效性,为相关算法投入工程应用奠定了基础.