摘要:以军事探测与识别应用为需求,开展知识图谱(knowledge graph, KG)的构建及相关应用技术的研究,重点分析了知识图谱作为一种目标特性数据管理的新模式、目标探测与识别的新技术途径、复杂战场态势认知关系构建的新方法、产品设计和技术规划的新型数字形态的应用潜力与核心价值,为领域数据资源的充分利用以及新装备的研发提供切实可行的方案。

摘要:针对低信噪比雷达信号调制类型识别概率低的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)频谱四阶原点矩的低信噪比雷达信号调制类型识别方法。该方法首先对输入的雷达信号进行分数阶傅里叶变换,求得分数阶傅里叶频谱四阶原点矩;然后根据分数阶傅里叶频谱四阶原点矩归一化幅度包络,判断其包络中峰值点对应的变换阶数,对雷达信号进行粗识别;最后计算幅度包络的峰态值,通过设置的峰态阈值,比较峰态值大小,判断信号调制类型,实现类内信号调制类型的细识别。仿真实验验证了所提识别方法的有效性。

摘要:针对交叉眼干扰对单脉冲雷达测角信号实部和虚部的影响,分析了目标回波与交叉眼干扰的单脉冲雷达测角信号的实部和虚部的差异,提出了基于单脉冲测角信号虚部的交叉眼干扰辨别方法。仿真结果表明,该方法可有效辨别交叉眼干扰,并可用于辨别和改善近距时目标的角闪烁。

摘要:提出了一种红外和可见光图像的融合方法。该方法采用深度学习中的生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)来融合两种模态图像,融合过程主要通过网络架构中生成器和鉴别器之间的对抗实现。生成器采用多尺度链接架构,有效提取并利用源图像的深层与浅层特征信息。同时鉴别器采用了与传统全局鉴别器不同的局部鉴别器,确保融合后的图像充分包含源图像的信息与特征分布。经实验验证,采用该方法融合后的图像能有效包含两种源图像各自的特征。

摘要:针对脉冲压缩体制雷达信号在数字信道化接收机中引起的跨信道以及低截获问题,提出了一种基于数字信道化的低截获脉冲压缩信号优化检测方法。首先采用多相滤波数字信道化方法来抑制脉冲压缩信号频谱泄漏;然后优化检测方法,采用幅度中值滤波降低相位跳变点对检测脉冲的影响,采用相位差非相参积累提高脉冲压缩信号的检测灵敏度;最后进行脉冲整合,对跨信道信号进行时频两维信息拼接处理,对分裂信号进行恢复。该方法与传统检测方法相比,提高了对脉冲压缩信号的检测能力,并且能够解决由数字信道化引起的脉冲压缩信号失真问题,有效提升了反辐射导引头对脉冲压缩信号的适应能力。该方法已通过仿真验证并实现应用。

摘要:针对干扰策略与干扰波形联合优化设计问题,提出了一种基于双层强化学习的干扰策略与间歇采样转发干扰波形人工智能优化设计方法。该方法通过建立基于双层强化学习的干扰决策模型,外层利用Q 学习(Q-learning)算法,基于雷达工作模式识别对干扰策略进行人工智能优化,内层利用深度Q 学习网络(deep Q-leaning network, DQN)对非均匀间歇采样转发干扰波形进行人工智能优化,从而将一个干扰策略与相干干扰波形优化的二维决策问题转换为两个一维决策问题。仿真实验表明:该模型对于未知且复杂的电磁环境具有良好的自适应能力,为多层强化学习网络应用于复杂干扰决策场景提供了一种可行的解决方案。

摘要:针对现有雷达箔条干扰识别算法存在的泛化能力不强、依赖人工特征提取和先验知识等问题,提出了基于深度神经网络的空中目标与箔条的识别算法。采用以时间卷积网络为主干的深度神经网络设计模型,对空中目标和箔条雷达回波的不同特征进行学习,从而对空中目标进行识别。采用实测雷达回波数据进行验证,结果表明,基于时间神经卷积网络的空中目标与箔条识别算法识别性能较好。该算法为雷达抗箔条干扰的研究提供了新的思路。

摘要:为满足导弹武器对空中目标高效毁伤的需求,针对基于深度学习的算法对空中目标部位分割速度慢、准确率低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的空中目标部位分割算法。将YOLOv5的检测头替换为类似YOLACT 算法的分割头,使其能够完成实例分割任务;对网络进行剪枝,在不影响精度的前提下获得更快的推理速度;在Backbone网络中应用可变形卷积、增加坐标注意力机制(coordinate attention,CA)模块,丰富目标的多尺度空间及语义信息,进一步提升算法的局部特征提取能力;基于Ghost卷积设计C3_Ghost模块,替换YOLOv5原算法Neck部分的C3模块,显著降低算法计算量,并保证算法精度不受太大影响。对比与消融实验表明,所提方法与改进策略能有效降低计算量,在保证实时性的同时,算法精度也有所提升。

摘要:激光近程探测受到云、烟、雾等自然因素的严重干扰,容易产生虚警等问题。针对该问题,结合涡旋激光大气散射理论设计了一种量子轨道角动量激光目标近程探测系统,并实施了不同能见度烟雾环境下的近程目标探测试验,对比了涡旋光束与高斯光束的目标回波信号强度。初步验证试验结果表明:涡旋光束相较于高斯光束有更优的烟雾穿透能力。