基于传感器协同技术的雷达搜索空域研究
多平台多传感器协同探测技术研究
多平台多传感器协同探测技术研究多平台多传感器协同探测技术研究摘要：随着科技的快速发展，协同探测技术在多个领域中扮演着重要的角色。
本文研究了多平台多传感器协同探测技术的应用，并探讨了其在环境监测、军事领域以及医疗领域中的潜在应用。
通过对不同平台和传感器的组合和协调，多平台多传感器协同探测技术能够提高数据的准确性和可靠性，为决策提供更加全面的信息。
1. 引言多平台多传感器协同探测技术是指利用多个平台和多种传感器进行联合探测和数据采集的一种技术。
在许多领域，如环境监测、军事和医疗等方面，数据的准确性和可靠性对于决策的有效性至关重要。
多平台多传感器协同探测技术能够通过多源数据的互补性，提高数据的质量，从而提供更加全面和准确的信息。
2. 多平台多传感器协同探测技术在环境监测中的应用环境监测是保护和改善环境质量的重要手段。
利用多平台多传感器协同探测技术，可以更全面地监测环境污染物的浓度和分布情况。
例如，可以同时使用无人机、卫星和地面传感器，通过它们提供的不同角度和分辨率的观测数据，对污染源进行快速定位和监测。
此外，多平台多传感器协同探测技术还可以用于监测自然灾害的发生和演变，提供及时的预警和救援信息。
3. 多平台多传感器协同探测技术在军事领域中的应用多平台多传感器协同探测技术在军事领域中具有重要的应用价值。
通过利用多种传感器和平台的组合，可以实现对敌方目标的多角度、多方位的监测和侦察。
例如，利用无人机、卫星和雷达等各种传感器设备，可以对敌方目标进行连续监测和跟踪，为作战指挥提供更加全面和准确的情报信息，从而提高作战效能和决策的准确性。
4. 多平台多传感器协同探测技术在医疗领域中的应用在医疗领域中，多平台多传感器协同探测技术可以用于监测和诊断疾病。
例如，利用多种传感器设备对患者进行全面的生理参数监测，可以实时获取患者的体温、呼吸、心率等数据，从而实现对患者健康状况的及时评估和监测。
此外，利用传感器网络和云计算等技术，可以将患者的监测数据存储在云端，实现对患者健康状况的远程监测和管理。
多传感器目标跟踪与定位研究
多传感器目标跟踪与定位研究随着科技的不断进步和应用的不断拓展，多传感器目标跟踪与定位逐渐成为研究的热点。
通过利用多个传感器收集的信息，可以提高目标跟踪和定位的准确性、鲁棒性和可靠性。
本文将对多传感器目标跟踪与定位的研究进行分析，并探讨其在不同领域的应用需求和潜在挑战。
一、多传感器目标跟踪与定位介绍多传感器目标跟踪与定位是指利用多个传感器对目标进行同时观测并推断目标位置的技术。
其中，传感器可以包括动态传感器（如雷达、红外传感器等）和静态传感器（如摄像头、声纳传感器等）。
通过组合多个传感器收集到的信息，可以获得更全面、准确的目标位置估计。
多传感器目标跟踪与定位的应用领域广泛，包括军事、航空航天、智能交通、环境监测等。
例如，在军事领域，多传感器目标跟踪与定位可以用于敌方目标监测和识别，提供情报支持；在智能交通中，可以用于交通流量监测和分析，优化交通调度。
二、多传感器目标跟踪与定位的优势相比单一传感器，多传感器目标跟踪与定位具有以下优势：1. 提高定位精度：不同传感器对目标进行观测，可以提供多个观测结果，并通过数据融合算法估计目标位置，从而提高定位精度。
2. 提高目标鉴别能力：通过多传感器的组合使用，可以更准确地鉴别目标，减少误判。
3. 增加鲁棒性：由于不同传感器具有不同的工作原理和物理特性，通过多传感器的信息融合可以提高系统的鲁棒性，减少单一传感器的局限性带来的影响。
4. 提高目标跟踪的可靠性：多传感器目标跟踪与定位可以通过高斯滤波等方法，对每个传感器的观测数据进行处理和融合，提高目标跟踪的可靠性。
三、多传感器目标跟踪与定位的研究挑战尽管多传感器目标跟踪与定位具有许多优势，但也面临一些挑战：1. 数据融合：如何将多个传感器获得的信息进行融合，准确估计目标的位置是研究的重要问题。
数据融合过程中需要考虑传感器之间的误差、权重分配等问题。
2. 数据关联：如何将不同传感器收集到的信息进行关联，准确匹配目标是关键。
基于多传感器融合的协同感知方法
基于多传感器融合的协同感知方法
王秉路;靳杨;张磊;郑乐;周天飞
【期刊名称】《雷达学报(中英文)》
【年(卷),期】2024(13)1
【摘要】该文提出了一种新的多模态协同感知框架,通过融合激光雷达和相机传感器的输入来增强自动驾驶感知系统的性能。
首先,构建了一个多模态融合的基线系统,能有效地整合来自激光雷达和相机传感器的数据,为后续研究提供了可比较的基准。
其次,在多车协同环境下,探索了多种流行的特征融合策略,包括通道级拼接、元素级求和,以及基于Transformer的融合方法,以此来融合来自不同类型传感器的特征并评估它们对模型性能的影响。
最后,使用大规模公开仿真数据集OPV2V进行了一系列实验和评估。
实验结果表明,基于注意力机制的多模态融合方法在协同感知任务中展现出更优越的性能和更强的鲁棒性,能够提供更精确的目标检测结果,从而增加了自动驾驶系统的安全性和可靠性。
【总页数】10页(P87-96)
【作者】王秉路;靳杨;张磊;郑乐;周天飞
【作者单位】西安建筑科技大学信息与控制工程学院;北京理工大学信息与电子学院;西北工业大学自动化学院;北京理工大学计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.51
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4.基于毫米波传感器与激光雷达信号融合的自动驾驶障碍物感知方法
5.基于多传感器的城市隧道环境监测数据协同融合方法研究
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基于多传感器信息融合的无人机目标跟踪研究
基于多传感器信息融合的无人机目标跟踪研究一、介绍随着无人机技术的快速发展，无人机在多个领域中扮演着重要角色，包括军事、航空、物流、环境监测等。
其中，目标跟踪是无人机领域中的一个重要应用，通过无人机对目标的跟踪和监测，可以实现对目标的定位、计数、识别和追踪等功能。
传统的目标跟踪方法往往依赖于单一传感器，如摄像头或雷达，而基于多传感器信息融合的目标跟踪能够提供更加准确和可靠的监测结果。
二、多传感器信息融合的意义1. 提高目标检测准确性基于多传感器的目标跟踪系统可以利用不同类型的传感器，如摄像头、雷达、红外传感器等，综合各传感器的信息来进行目标的检测和跟踪。
不同传感器之间相互补充，可以克服单一传感器的局限性，提高目标检测的准确性。
2. 增强抗干扰能力在复杂环境下，传统的单一传感器容易受到各种干扰，例如光照条件、气候变化、目标遮挡等。
而多传感器信息融合技术能够通过将多源数据进行综合分析，减少干扰的影响，从而提高目标跟踪系统的鲁棒性和抗干扰能力。
三、多传感器信息融合的方法1. 数据融合数据融合是将来自不同传感器的原始数据进行整合和处理的过程。
主要包括数据预处理、特征提取和特征融合等环节。
其中，数据预处理主要包括数据校正、数据同步和数据对齐等操作；特征提取则是从原始数据中提取有用的特征，可以使用机器学习或人工智能算法进行处理；特征融合则是将不同传感器提取的特征进行融合，以得到更加准确和全面的目标信息。
2. 信息融合信息融合是在数据融合的基础上，将不同传感器的信息进行整合和综合的过程。
可以通过概率统计方法、模型融合方法以及卡尔曼滤波等算法来完成信息融合。
概率统计方法通过概率模型来描述传感器的测量误差，并根据测量误差的大小进行权重分配；模型融合方法则是将不同传感器的模型进行融合，以得到更加准确和可靠的目标跟踪结果；而卡尔曼滤波则是一种递归滤波算法，可以根据系统动态方程和观测方程，利用上一时刻的状态估计和观测信息进行滤波优化。
基于多传感器融合的航空器导航与控制技术研究
基于多传感器融合的航空器导航与控制技术研究航空器的导航与控制是航空领域中至关重要的技术，它直接关系到飞机的飞行安全和效率。
传统的航空器导航与控制技术主要依赖于惯性导航系统和全球定位系统（GPS）。
然而，单一传感器往往无法满足航空器导航与控制的要求，因此，基于多传感器融合的导航与控制技术应运而生。
多传感器融合技术是将多个传感器的信息进行融合，以提高导航与控制系统的性能和鲁棒性。
常见的传感器包括加速度计、陀螺仪、磁力计、气压计、距离传感器等。
通过将不同传感器的测量数据进行融合和协调，可以消除各种传感器的误差和缺陷，提高导航与控制系统的精度和鲁棒性。
在航空器导航方面，多传感器融合技术可以提供更精确的位置、速度和姿态信息。
传统的惯性导航系统通过加速度计和陀螺仪来测量航空器的加速度和角速度，进而估计位置和姿态。
然而，惯性导航系统的误差会随着时间的推移而累积，导致导航精度的逐渐下降。
通过与其他传感器如GPS、磁力计等融合，可以实现误差的补偿和校正，提高导航精度和可靠性。
同时，多传感器融合技术还可以提供更快速的初始化过程，使得航空器的导航系统更加鲁棒。
在航空器控制方面，多传感器融合技术可以提供更精确的姿态和位置反馈信息，从而改善飞行控制的精度和稳定性。
传统的航空器控制系统依赖于陀螺仪和加速度计来测量飞机的姿态和加速度，以实现稳定的飞行控制。
然而，在复杂的飞行环境下，例如大气扰动、风切变等情况下，单一传感器的测量结果可能会受到干扰，导致控制性能下降。
通过与其他传感器如气压计、距离传感器等融合，可以提供更多的环境信息，从而更准确地调整飞机的姿态和控制输入，提高控制系统的性能和鲁棒性。
多传感器融合技术的研究和应用面临一些挑战和问题。
首先，不同传感器的测量误差和精度存在差异，如何合理权衡各个传感器的精度和可靠性，以及如何建模和估计误差，是一个难题。
其次，传感器融合算法的实施和计算复杂度也是一个挑战，如何在保证实时性的前提下，提高计算效率和系统性能，需要进一步的研究和优化。
多传感器数据融合与航迹预测-论文
多传感器数据融合与航迹预测摘要本文针对多传感器的数据融合与航迹预测问题进行了探讨，结合附件中所给的数据，分别建立了基于改进的最近邻判定准则的航迹相关模型、基于最小二乘法的航迹时间配准模型、雷达站点的误差修正模型、基于最大似然的航迹融合模型以及动态航迹预测模型，在较合理的假设下，对各个模型进行求解，得到了较理想的结果。
针对问题一，本文采用改进的最近邻算法，对各离散点是否来自于同一个目标进行检测，并用Matlab编程实现，对所有的雷达站点数据进行处理，得到各雷达站点的航迹统计情况（见正文表5-1）。
同时本文还对各站点受干扰情况进行了相应分析。
针对问题二，本文利用最小二乘法的样条插值把离散的点迹连续化，对各雷达站点的航迹进行了时间配准，使它们的观测时间和观测时间间隔趋于统一。
针对问题三，本文把传感器的误差划分为系统误差和随机误差，并通过对附件数据的分析与计算，发现2025等站点的雷达对目标速度的监测存在较大误差，同时本文给出了修正以后的数据。
针对问题四，本文建立了最大似然的航迹融合模型，对同一目标在不同雷达站点的航迹进行融合，同时结合动态航迹预测模型，对航迹进行短期的预测，利用附件中提供的数据进行计算，发现模型的预测结果准确，具有实用性。
问题五中考虑目标飞机机动情况下的导弹拦截，本文利用三次样条曲线对雷达返回的的数据进行航迹预测，发现效果并不显著。
通过分析导弹的飞行情况，最终我们选定平行接近法来对目标进行逼近，效果很好。
关键词：多传感器数据融合；航迹预测；最近邻；时间配准；导弹拦截一、问题重述1.1 背景分析未来的战争,将是陆、海、空相结合的立体战争, 成功地收集各种情报非常重要，甚至对战争的胜负起着决定性的作用。
在实战中各种情报的收集依赖于多种传感器设备，由于，1.电磁环境将异常复杂，敌方会主动或随机发送错误、无用的信号使我方传感器受到各种欺骗和干扰；2.需要检测目标的数量越来越多,运动速度也越来越快；3.多数目标会利用散射或吸收的方法大大减少对电磁波的反射等隐身技术和低空、超低空突防技术，让目标的反射电磁波和地面所反射电磁波混在一起，无法区分；总之使传感器难以捕捉和跟踪检测目标。
现代雷达信号处理的技术发展趋势
现代雷达信号处理的技术发展趋势【摘要】雷达技术作为现代军事和民用领域的重要组成部分，其信号处理技术的发展趋势备受关注。
本文从智能化处理技术、高性能计算平台、多传感器融合技术、自适应波束成形技术以及机器学习与人工智能技术等方面进行了深入探讨。
未来的发展趋势将更加注重技术的智能化和自适应性，同时借助高性能计算平台提升信号处理效率。
多传感器融合技术和自适应波束成形技术的应用将进一步提高雷达系统的性能和精度。
机器学习与人工智能技术的应用将为雷达信号处理带来更多可能性。
现代雷达信号处理技术的发展将对军事和民用领域产生深远影响，为未来应用领域带来更广阔的前景。
【关键词】雷达信号处理、技术发展、趋势、智能化处理、高性能计算、多传感器融合、自适应波束成形、机器学习、人工智能、未来发展趋势、应用前景、军事、民用领域、影响。
1. 引言1.1 现代雷达信号处理的技术发展趋势随着科技的不断发展和进步，现代雷达信号处理技术也在不断地创新和升级。
在过去的几十年里，雷达信号处理技术已经取得了长足的进步，从单一的目标检测到实现多目标跟踪、目标识别和抗干扰能力的提升，使得雷达系统在军事和民用领域中扮演着越来越重要的角色。
智能化处理技术的发展是现代雷达信号处理技术的一个重要趋势。
通过引入智能算法和机器学习技术，使得雷达系统能够更加自主地进行信号处理和目标识别，提高了系统的自适应性和智能化水平。
高性能计算平台的应用也是现代雷达信号处理技术发展的重要方向，通过利用并行计算和高性能计算技术，加快了雷达信号处理的速度和效率，提高了系统的处理性能和实时性。
多传感器融合技术的发展也为现代雷达信号处理技术带来了新的发展机遇。
通过整合不同传感器的信息，可以提高系统的目标检测和跟踪性能，同时降低系统的误报率，增强系统的抗干扰能力。
自适应波束成形技术的应用也是现代雷达信号处理技术的重要发展方向，通过调整波束形状和指向，使得雷达系统能够更加有效地对目标进行定位和跟踪。
雷达组网认知管控技术研究
雷达组网认知管控技术研究雷达组网协同探测是当前应对多种威胁目标的重要手段，文章将认知管控技术引入到组网探测系统中，通过赋予系统感知外部环境、学习、推理并做出有效判断的能力，能够使雷达网络有效应对复杂多变的战场环境，提升系统反应能力，最大化探测效能。
标签：雷达组网；认知；管控1 概述雷達组网探测利用探测系统在空域上空间分集、频域上频率分集、极化域上极化分集、时域上信息互补、信息域上信息融合的优势，来突破单一装备对非合作目标探测存在的局限性。
随着组网探测系统在军事预警探测领域的广泛应用，如何有效的利用有限的雷达资源，实现对国土及边境24小时不间断监测、快速应对突发事件，已经成为雷达网络系统面临的重要挑战之一。
认知控制技术结合脑科学与人工智能技术，能够赋予雷达组网系统智能感知外部环境、学习、推理并做出有效决策判断的能力，使雷达系统有效应对外部复杂的战场环境[1-2]。
与传统雷达组网资源“开环管控”模式不同，认知管控强调“感知-学习-决策-行动”的反馈闭环，同时赋予雷达网络存储、记忆的能力。
近年来，Haykin教授在人脑认知的机理上，提出并发展了动态认知系统（Dynamic Cognitive System，DCS）概念[3]，为认知系统的构建提供了理论的支撑。
一个典型的动态认知系统如图1所示。
2 雷达组网资源管控基本内容雷达组网资源管控包括空间管理、模式管理、时间管理、能量管理、附属资源管理等诸多方面的内容[4]。
在雷达组网预警探测系统中，雷达资源管控与信息融合是密切相关、互相对应的。
JDL模型是数据和信息融合领域最通用的模型，它将数据和信息融合的级别分为威胁评估、态势评估、目标评估以及信号评估四个层次[5]。
与之相对应，雷达资源管控也可以分为四层：任务规划、资源分配、激励器调度和信号产生[6]。
JDL模型与雷达资源管控模型的对应关系如图2所示：雷达组网资源管控的基本内容如下：（1）第3级管控（level3）：顶层任务规划，包括对资源优化管理周期的设置、探测目标选择、目标环境分析、保卫资产设置、任务优先级、资源状态监测与评估、探测效能评估等功能；（2）第2级管控（level2）：多传感器资源分配，主要指不同传感器之间的资源调度与协同工作，包括资源优化部署、多目标跟踪中雷达选择、目标分配、目标交接等；（3）第1级管控（level1）：传感器资源安排，主要包括探测空域设置、时域设置、工作模式设置、频率设置等；（4）第0级管控（level0）：针对单个雷达的波束调度、波形、调制样式、极化方式、功率分配、脉冲宽度等参数进行管理和优化设置。
舰载雷达与ESM协同探测方法研究
（ ｎｉｇＲｅｅ ｒｈ Ｉ ｓｉ ｔ ｆＥｌｃｒ ｎｃ ｃ ｎ ｌｇ Ｎａ ｊ ｓａｃ ｎ ｔｔ ｅｏ ｅ ｔｏ ｉｓＴｅ ｈ ｏｏ ｙ，Ｎａ ｊ ｇ２ ０ １ ，Ｃｈｎ ） ｎ ｕ ｎｉ １ ０ ３ ｎ ｉａ
需要 。
加 速度 等 ， 为作 战 系统 和 武 器 系 统 提 供 信 息 保 障 。
由于反辐射 导 弹 的威 胁 ， 雷达应尽 量减 少辐射 时 问 ，
而 Ｅ Ｍ 则 是 无 源 工 作 ， 有 很 大 的 隐 蔽 性 ， 用 Ｓ 具 利
Ｅ Ｍ 的测 量信息 ， Ｓ 引导 舰 载 相 控 阵 雷 达探 测 ， 以 可 大 大减少雷 达搜 索空 域 ， 约雷 达的时 间资源 ， 节 减少
王建 明， 国朝 刘
（ 京电子技术研究所 ， 京 ２０１ ） 南 南 １０ ３
摘要： 作为舰艇主要传感器的雷达和电子支援措施（ Ｓ ￣有各 自的优势 ， Ｅ Ｍ） 雷达 和 Ｅ Ｍ 的协 同探 测则可 以大 大提 Ｓ
高 舰 艇 的 信 息 获 取 能 力 。对 Ｅ Ｍ 引 导下 雷 达 搜索 目标 所 需 的 时 间 的 算 法 进 Ｓ 对 Ｓ 行 了研 究 。仿 真 结 果 表 明 雷 达 和 Ｅ Ｍ 数 据 融 合 可 以 有 效 提 高 角 度测 量精 度 。 Ｓ
维普资讯
２０ ０ ７年 １ ２月
舰 船 电 子 对 抗
ＳＨ Ｉ ＰＢＯ Ａ ＲＤ ＥＬＥＣＴＲＯ Ｎ Ｉ ＣＯ Ｕ ＮＴ ＥＲＭ ＥＡＳＵ ＲＥ Ｃ
Ｄｅ ． ０ ７ ｃ ２ ０
Ｖｏ１ ０ ．３ ＮＯ． ６
第 ３ Ｏ卷 第 ６ 期
舰 载 雷达 与 Ｅ Ｍ 协 同探 测 方 法研 究 Ｓ
基于多传感器融合的无人机自主飞行系统研究
基于多传感器融合的无人机自主飞行系统研究无人机自主飞行系统是指无人机通过自主执行飞行任务而无需人工干预的系统。
为了使无人机能够实现自主飞行，需要借助多传感器融合技术来获取航行所需的各种信息，并进行信息融合和决策。
本文将围绕基于多传感器融合的无人机自主飞行系统展开研究。
无人机自主飞行系统的研究是无人机技术领域的热点之一，具有广泛的应用前景。
如今，无人机已广泛应用于航空、农业、物流等领域，对于提高生产效率和降低风险具有重要意义。
然而，无人机在执行飞行任务时面临许多挑战，如避障、定位导航、环境感知等。
多传感器融合技术能够解决这些挑战，使无人机能够在复杂环境下实现安全可靠的自主飞行。
在无人机自主飞行系统中，多传感器融合技术起着至关重要的作用。
它通过集成多种传感器，如惯性导航系统、视觉传感器、雷达等，获取丰富的环境信息，并进行数据融合和信息处理。
这样，无人机可以综合利用不同传感器的优势，实现对飞行姿态、位置、速度、环境等方面的精确感知和识别。
在信息融合过程中，需要对传感器采集的数据进行滤波、校正和融合，以提高系统的精度和稳定性。
在无人机自主飞行系统中，传感器的选择和布局是至关重要的。
不同传感器具有不同的特点和适用范围，因此在设计系统时需要根据任务的需求来选择合适的传感器。
例如，在室内环境下，视觉传感器可以通过图像识别和深度感知等技术来获取精确的环境信息；而在室外环境下，惯性导航系统和GPS可以提供精确的位置和速度信息。
传感器的布局也需要根据飞行任务的需求来决定，以保证系统能够获取全面、准确的信息。
除了传感器的选择和布局，无人机自主飞行系统还需要进行信息融合和决策。
信息融合是指将来自不同传感器的数据进行处理和融合，以获取更加准确和可靠的环境信息。
常用的信息融合方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等。
通过信息融合，可以提高无人机对环境的感知和理解能力，从而更好地应对复杂的飞行环境和任务需求。
决策是无人机自主飞行系统的关键环节，它基于传感器融合的信息，通过算法和规则进行飞行控制和路径规划。
天空卫士 原理-概述说明以及解释
天空卫士原理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述天空卫士是一种先进的空中安全系统，旨在保护人类和城市免受各种威胁的侵害。
它利用先进的技术和创新的设计，将无人机和监测设备结合起来，形成一个全方位的监控和防御系统。
天空卫士的主要任务是监测和识别空中威胁，包括无人机入侵、恐怖袭击、飞行器事故等。
它通过高清摄像头、热成像传感器、雷达等传感器设备，能够实时监测空域，并利用人工智能算法进行目标识别和分类。
在发现威胁后，天空卫士将立即采取行动进行干预。
它可以通过激光束、电磁脉冲等方式干扰和摧毁恶意无人机，防止其继续对目标造成伤害。
同时，天空卫士还可以通过通信设备与地面指挥中心进行实时连接，以便及时报告和接收指令。
天空卫士的应用领域非常广泛。
它可以被广泛应用于重要设施的保护，如机场、政府大楼、核电站等。
此外，天空卫士还可以用于保护大型活动场所的安全，如体育场馆、娱乐场所等。
此外，它还可以成为军事行动中的重要工具，用于军事基地的防御和侦察任务。
总的来说，天空卫士是一种具有前瞻性和创新性的保护系统，为我们提供了更安全的空中环境。
它的出现将对未来的安全保护和安全技术发展产生积极的影响，为我们创造一个更加安全和和谐的社会。
1.2文章结构1.3 目的本文旨在介绍天空卫士的原理，从而帮助读者更好地理解这一技术并认识其在现实生活中的应用。
具体而言，本文的目的包括以下几个方面：首先，通过对天空卫士的原理进行深入分析和解读，旨在揭示其背后的基本原理和工作机制。
通过了解其基本原理，读者将能够更加清晰地了解天空卫士是如何实现其功能的，并对其工作原理有一个全面而准确的理解。
其次，本文旨在介绍天空卫士的功能。
天空卫士作为一种新兴的技术，具有多种功能，如监测空气质量、观测气象变化、辅助环境保护等。
通过详细介绍其功能，读者将能够深入了解这一技术的多样化应用领域，以及它对我们日常生活和环境保护所带来的积极影响。
再次，本文旨在探讨天空卫士在实际应用领域中的工作原理。
多传感器协同目标跟踪方法研究的开题报告
多传感器协同目标跟踪方法研究的开题报告一、选题背景近年来，传感器技术、计算机视觉技术以及机器学习技术等的发展，使得多传感器协同目标跟踪成为可能。
目标跟踪技术在很多领域都有广泛的应用，如智能交通、军事侦查、安保监控等。
而多传感器协同目标跟踪技术的发展，不仅可以提高目标跟踪的准确性和效率，还可以增强传感器系统的鲁棒性和适应性。
二、研究内容本研究将研究多传感器协同目标跟踪方法，主要包括以下内容：1. 建立多传感器目标跟踪模型：根据不同传感器的捕捉数据，建立目标跟踪模型，确定目标轨迹和特征。
2. 设计多传感器目标跟踪算法：基于模型建立，设计多传感器目标跟踪算法，并考虑到数据传输和处理的限制因素。
3. 评估和优化算法性能：通过实验评估多传感器目标跟踪算法的性能，并针对性能差的问题进行优化。
三、研究意义本研究将有以下意义：1. 提高目标跟踪的准确性和效率。
通过多传感器协同，可以增加目标的检测率和追踪精度，同时降低错误率和误判率。
2. 增强传感器系统的鲁棒性和适应性。
当某个传感器设备失效时，其他传感器设备可以继续工作，保证系统的连续性和准确性。
3. 为智能交通、军事侦查、安保监控等领域提供技术支撑。
本研究成果可应用于各种目标跟踪和监控场景，具有广泛的应用前景。
四、研究方法本研究将采取以下方法：1. 文献研究法：综合研究国内外多传感器目标跟踪领域的相关文献，了解领域发展趋势和最新技术。
2. 算法设计法：基于文献研究，设计多传感器目标跟踪算法，并考虑到数据传输和处理的限制因素。
3. 实验评估法：通过实验验证算法的性能，并针对性能差的问题进行优化。
五、预期成果1. 提出多传感器协同目标跟踪方法。
基于文献研究和算法设计，提出适用于多传感器目标跟踪场景的算法方法。
2. 实现和验证算法性能。
通过实验验证算法的性能表现，包括目标检测率、追踪精度、错误率和误判率等指标，并针对性能差的问题进行优化。
3. 发表相关论文。
将研究成果发表在相关期刊和会议上，提高本领域的学术水平和技术应用价值。
雷达光电智能协同探测技术研究
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｃｕｒｒｅｎｔｌｙ，ｒａｄａｒ ａｎｄ ｐｈｏｔｏｅｌｅｃｔｒｉｃ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔｓ ｗｈｉｃｈ ａｒｅ ｌｏｗ—ａｌｔｉｔｕｄｅ，ｓｌｏｗ ａｎｄ ｓｍａｌｌ（ＬＳＳ－ｔａｒｇｅｔ） ｈａｓ ｏｂｖｉｏｕｓ ｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓ． Ｆｏｒ ｅｘａｍ ｐｌｅ，ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ ｍａｋｅｓ ｓｔｒｏｎｇ ｍ ａｎｅｕｖｅｒｓ， ｔｈｅ ｐｏｏｒ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｐｒｏｖｉｄｅｄ ｂｙ ｒａｄａｒ ｌｅａｄｓ ｔｏ ｌｏｗ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ． Ｉｎ ｖｉｅｗ ｏｆ ｔｈｅ ＬＳＳ－ｔａｒｇｅｔ， ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｔｈｅ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｉｓ ｆｉｒｓｔｌｙ ｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｎｄ ｔｈｅｎ，ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｄｅｃｏｕｐｌｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ ｉｓ ｐｒｏｖｉｄｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｒａｄａｒ ａｎｄ ｐｈｏｔｏｅｌｅｃｔｒｉｃ ｄａｔａ． Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ ｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ ｆｕｓｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＩＭ Ｍ—ＢＬＵＥ ｉｓ ｇｉｖｅｎ．Ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｉｍ — ｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ａｎｄ ｄａｔａ ｒａｔｅ ｏｆ ｔｈｅ ｒａｄａｒ ａｎｄ ｐｈｏｔｏｅｌｅｃ｛ｒｉｃ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｎｄ ｃａｌｃｕｌａｔｅｓ ｔｈｅ ｔａｒ— ｇｅｔ ｈｅｉｇｈｔ，ｗ ｈｉｃｈ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ ｇｕｉｄａｎｃｅ ｄａｔａ ｆｏｒ ａｔｔａｃｋｉｎｇ ｔｈｅ ＬＳＳ－ｔａｒｇｅｔ．
雷达光电智能协同探测技术研究
雷达光电智能协同探测技术研究在当今科技飞速发展的时代，探测技术在军事、航空航天、安防等众多领域发挥着至关重要的作用。
雷达光电智能协同探测技术作为一种新兴的探测手段，凭借其独特的优势，正逐渐成为研究的热点。
雷达探测技术通过发射电磁波并接收回波来获取目标的信息，具有作用距离远、不受天气和光照条件影响等优点。
然而，雷达在分辨率和目标识别能力方面存在一定的局限性。
光电探测技术，如可见光、红外等，能够提供高分辨率的图像和更精确的目标特征信息，但易受天气和光照条件的制约，作用距离相对较短。
为了充分发挥雷达和光电探测技术的优势，弥补各自的不足，雷达光电智能协同探测技术应运而生。
这种协同探测并非简单的组合，而是通过智能算法和优化的系统架构，实现两种技术的深度融合和高效协同。
在雷达光电智能协同探测系统中，关键的技术之一是信息融合。
这需要对来自雷达和光电传感器的大量数据进行准确、快速的处理和整合。
通过数据融合算法，可以将雷达获取的目标位置、速度等信息与光电传感器获取的目标外形、纹理等特征进行有机结合，从而获得更全面、更准确的目标态势感知。
智能决策算法也是协同探测中的核心技术。
它能够根据融合后的信息，实时地对探测策略进行优化和调整。
例如，在复杂的环境中，当雷达受到干扰或光电传感器受到恶劣天气影响时，智能决策算法能够自动切换主要的探测手段，或者调整传感器的工作参数，以保证探测的有效性和可靠性。
此外，为了实现高效的协同探测，还需要解决系统同步和校准的问题。
雷达和光电传感器的工作频率、采样时间等参数存在差异，必须通过精确的同步和校准技术，确保获取的数据在时间和空间上具有一致性，从而为后续的信息融合和决策提供准确的基础。
在实际应用中，雷达光电智能协同探测技术展现出了显著的优势。
在军事领域，它可以用于战场监视、目标跟踪和精确打击。
通过协同探测，能够更早地发现敌方目标，更准确地识别目标类型和威胁程度，为作战决策提供有力支持。
在航空航天领域，该技术有助于飞行器的导航、避障和空中交通管理。
基于多传感器融合的环境感知与控制技术研究
基于多传感器融合的环境感知与控制技术研究引言随着科技的快速发展，多传感器融合的环境感知与控制技术在各个领域中越来越受到关注。
传感器融合技术通过结合不同传感器的优势，能够提高环境感知的准确性和可靠性，从而进一步优化环境控制的效果。
本文将探讨基于多传感器融合的环境感知与控制技术的研究现状、应用领域以及未来发展趋势。
传感器融合技术的研究现状传感器融合技术是一种通过结合多种不同类型的传感器来获取更全面、准确的环境信息的方法。
多传感器融合系统能够通过将不同传感器的测量结果进行融合，得到比单一传感器更加精确的环境感知数据。
目前，传感器融合技术已经在军事、航天、工业自动化等领域取得了重要的应用。
在军事领域，多传感器融合技术被广泛应用于目标跟踪、目标识别和战场态势感知等任务。
通过结合雷达、红外传感器、声纳等多种传感器的信息，可以提供更全面、准确的目标信息，从而增强作战指挥决策的能力。
在航天领域，传感器融合技术被用于航天飞行器的导航和姿态控制。
通过结合惯性测量单元（IMU）、全球定位系统（GPS）以及视觉传感器等多种传感器的信息，可以实现对航天飞行器位置和姿态的高精度测量和控制，从而提高航天器的导航精度和稳定性。
在工业自动化领域，传感器融合技术可以用于监测和控制各种工业过程。
通过结合温度传感器、湿度传感器、压力传感器等多种传感器的数据，可以实时监测工业过程的各个参数，从而实现对工业过程的精确控制和优化调节。
应用领域除了上述领域，多传感器融合技术还有广泛的应用前景。
在智能交通领域，传感器融合技术可以用于实现车辆的智能导航和自动驾驶。
通过结合雷达、摄像头、激光雷达等多种传感器的信息，可以实时感知道路状况和周围车辆，从而实现更安全、高效的驾驶。
在智能家居领域，传感器融合技术可以用于提供智能化的家居环境控制。
通过结合温度传感器、湿度传感器、光照传感器等多种传感器的数据，可以实时感知居住环境的状况，并根据用户的需求进行智能化的控制，从而提高生活的舒适度和便利性。
基于雷达遥感的地理信息技术原理与应用
基于雷达遥感的地理信息技术原理与应用地理信息技术（Geographic Information Technology，简称GIT）是一门涵盖地理学、测绘学、计算机科学等多个学科的交叉学科，具有广泛的应用领域。
其中，基于雷达遥感的地理信息技术在资源管理、环境保护、气象预测等领域具有重要作用。
本文将介绍基于雷达遥感的地理信息技术的原理与应用。
一、雷达遥感的原理雷达遥感是利用微波信号进行探测和测量的技术。
雷达（Radar）是Radio Detection And Ranging的缩写，意为“无线电的探测与测距”。
雷达通过发射微波信号，并接收经目标散射后的回波信号，从而获得目标的位置、运动状态和物理特征信息。
雷达遥感的原理基于微波信号与物体交互作用的物理原理。
当发射的微波信号遇到目标时，部分信号被目标散射回来，称为回波信号。
这些回波信号的传播速度和方向与目标的位置和速度有关。
通过测量回波信号的属性（如倒透射波的振幅、相位和极化），可以分析出目标的形态、结构和特性。
二、基于雷达遥感的地理信息技术应用1.资源管理基于雷达遥感的地理信息技术在资源管理中的应用主要包括土地利用监测、森林资源调查和水资源管理等。
雷达传感器具有跨季节、跨天气的优势，可以在夜间、雨雪天气等恶劣条件下获取高质量的影像数据。
通过对雷达影像的处理和分析，可以实现对土地利用情况的监测和评估，为决策者提供科学依据。
2.环境保护基于雷达遥感的地理信息技术在环境保护中的应用主要包括环境监测、灾害评估和生态保护等。
雷达传感器可以获取大范围的影像数据，快速掌握区域内的环境状况。
例如，通过分析雷达影像，可以实现对河流水位、水质等环境指标的监测，及时预警和防范水污染事件的发生。
3.气象预测基于雷达遥感的地理信息技术在气象预测中的应用主要包括降雨量估算、风向风速监测和台风路径预测等。
雷达传感器可以实时监测大气中的降水情况，通过分析雷达回波信号的特征，可以估算出降雨强度和降水区域。
多站雷达协同目标检测方法研究
多站雷达协同目标检测方法研究多站雷达协同目标检测方法研究摘要：多站雷达协同目标检测是目前雷达技术领域中的研究热点之一。
通过多站雷达的协同工作，可以提高目标检测的准确性和可靠性。
本文针对多站雷达协同目标检测方法进行了研究，提出了一种基于数据融合的目标检测方法，并进行了实验验证。
实验结果表明，该方法可以有效地提高目标检测的准确率和召回率。
关键词：多站雷达；协同目标检测；数据融合；准确率；召回率1. 引言多站雷达协同目标检测是指利用多个雷达站点共同工作，通过数据融合的方式提高目标检测的准确性和可靠性。
在目标检测中，传统的单站雷达往往受限于雷达站点位置、视野范围和物体遮挡等因素，无法实现对目标的全面监测和准确识别。
而多站雷达协同工作可以克服这些限制，提高目标检测的性能。
因此，多站雷达协同目标检测方法的研究对于提升雷达系统的性能具有重要意义。
2. 多站雷达协同目标检测方法2.1 数据融合方法数据融合是多站雷达协同目标检测的基础方法之一。
通过将不同雷达站点收集到的数据进行融合，可以提高目标检测的准确性和可靠性。
常用的数据融合方法包括加权平均法、决策级融合法和特征级融合法等。
具体选择何种数据融合方法需要根据实际应用场景和需求来确定。
2.2 目标匹配方法目标匹配是多站雷达协同目标检测的关键环节。
通过将不同雷达站点检测到的目标进行匹配，可以准确识别目标并提高目标检测的性能。
常用的目标匹配方法包括基于距离的匹配、基于速度的匹配和基于形状的匹配等。
具体选择何种目标匹配方法需要根据实际情况和需求来确定。
3. 实验设计与结果分析本文设计了一套多站雷达协同目标检测的实验系统，包括多个雷达站点和目标检测算法等。
通过在实验系统中收集数据并进行处理，得到了目标检测的结果。
实验结果表明，基于数据融合的多站雷达协同目标检测方法可以有效地提高目标检测的准确率和召回率。
与单站雷达相比，多站雷达的协同工作可以充分利用多个站点的信息，从而更全面地监测和识别目标。
雷达解决方案
雷达解决方案雷达解决方案简介雷达技术是一种基于电磁波原理的无线感应技术，通过发射和接收电磁波，并分析返回的信号，可以实现对目标物体的探测和跟踪。
雷达解决方案是在特定应用场景下，利用雷达技术开发的一种解决问题的方案。
本文将介绍雷达解决方案的原理、应用场景以及优势。
原理雷达解决方案基于雷达技术，其核心原理是利用电磁波的传播特性，通过发送和接收电磁波来感知目标物体。
雷达解决方案通常包括以下关键步骤：1. 发射：雷达解决方案通过发射器发送电磁波，通常是一种特定频率的微波信号。
2. 接收：接收器接收目标物体反射的电磁波信号，并转换为电信号。
3. 处理：对接收到的电信号进行处理和分析，根据信号的特征提取目标物体的信息，如距离、速度、方向等。
4. 显示：将目标物体的信息以可视化的形式展示给用户。
应用场景雷达解决方案广泛应用于各个领域，包括但不限于以下应用场景：航空和航海雷达解决方案在航空和航海领域扮演着至关重要的角色。
飞行器和船舶通过雷达技术可以实时感知周围的空域和海域，提前预警潜在的障碍物，确保飞行和航行的安全。
交通雷达解决方案在交通管理中起到了重要的作用。
借助雷达技术，交通管理系统可以实时监测道路上的车辆和行人，提供交通流量分析、拥堵监测以及智能信号控制等功能，优化交通组织和资源调度。
安防雷达解决方案在安防领域具有很大的应用潜力。
通过雷达技术，安防系统可以实时监测和探测周围的物体，提供入侵检测、目标跟踪、边界安全等功能，提升安全性和防范能力。
工业雷达解决方案在工业领域有着广泛的应用。
例如，通过使用雷达技术，工业自动化系统可以实现对物料的定位和测量，提高生产效率和质量控制。
优势雷达解决方案相比其他传感技术具有以下优势：- 长距离探测：相比红外传感器等其他传感技术，雷达解决方案可以实现较远距离的目标物体探测，并有良好的抗干扰性能。
- 无需光线：雷达技术不受光线的影响，可以在各种环境条件下工作，如烟雾、雨雪等。
一种多传感器异构数据接引的实现方法
40Internet Technology互联网+技术引言：多传感器异构数据接引系统一般具备多个分系统的数据接入，一般包括ADS-B 地面站应用系统、MLAT 监视系统、多源异构多监视传感器数据接口、地图服务器、综合交通态势融合、综合交通态势预测与冲突预警、监视干扰检测与定位处理、综合交通态势显示、综合交通态势信息数据库、系统综合管理等。
其基本组成如图1所示。
在多传感器异构接引系统中，需要接引的各类数据源的输入数据都需要进行一系列的预处理，包括多源数据信号通信接口、数据有效性判断模块、数据质量监视与通道选择、数据保护性预处理、数据归一化格式转换与输入，无航迹相关的单点迹信息、完成点航相关的航迹数据、连续跟踪的航迹和无点迹相关的航迹补充跟踪、高度跟踪等。
同时，还要进行面向多传感器异构数据处理数据融合等处理，完成各传感器数据的时空对准和坐标变换。
一、多源数据信号通信接口多源数据信号通信接口主要完成各传感器系统输入数据的判断和匹配，完成数据滤除、数据隔离、数据分类归集和融合航迹数据输出。
通过本地数据库的参数配置完成数据归一化格式转换，其输入源应支持RS-232、RS-422及网络等一种多传感器异构数据接引的实现方法吕涛 空装成都局驻绵阳地区第一军代表室李璐 周鑫 四川九洲空管有限责任公司□【摘要】 多传感器异构数据接引系统接入终端区多监视源数据，包括一次雷达、二次雷达、多点定位系统（MLAT）、广播式自动相关监视系统（ADS-B）、场面监视雷达系统等，通过对各种监视源的异构监视信息进行融合处理，保障终端区高密度航班安全飞行。
本文介绍了一种多传感器异构数据接引的实现方法，通过对多源数据信号接口、数据质量监视与通道选择和数据格式变换、坐标变换等保护性预处理完成多传感器异构数据接引功能的实现。
【关键词】 多传感器 异构数据 数据接引系统电气接口。
信号接口处理单元实现对各数据源的不同通信通路的处理。
数据信号的处理采用专有技术实现的智能多源数据处理组件，支持ADS-B 地面接收机、多点定位系统、Thomson(Thales ATM)雷达、Raytheon 雷达头及综合航迹，Telephonics 综合航迹，Alenia 雷达、Toshiba 雷达、Siemens 雷达等多种一二次雷达的HDLC、TCP/IP 通信规程，通信规程通过服务器参数配置。
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任 务 的过程 中 ， 电系 统 可 以 控 制 的参 数 有 目标 驻 留 航
时间 ￡和信 噪比（ ／Ｎ 。后 者可 以根据不 同任务 ｓ ） 阶段 ， 所需要的雷达 目标参数精度不同， 通过控制雷达 的探测 门限来控制信噪 比， 从而控制雷达的探测距离， 本文对此不作详细讨论 。这里仪就如何通过控制 目标
基 于传 感 器协 同技 术 的雷 达 搜 索 空域 研 究
路 志伟 ， 李 明 ， 季晓光
（ 中航一集团沈阳飞机设计研究所， 辽宁 沈阳 １０ ３ ） １０ ５
摘 要： 多传 感器协 同是 ＂代先进 战斗机 的重要技 术特征。利 用数据链 、 ３ － 电子战 系统 、 外搜 索跟 红
踪 系统提供的 目标信息引导雷达对指定空域进行 小范围搜 索， 可以增加 雷达 波束 目标驻 留时间 ， 提 高 雷达探 测距 离。本文给 出了在 外部 目标 信息 引导下 雷达搜 索 空域 确定 方法， 各种传感 器的 引 对 导精度进行 了分析 ， 确定 了雷达相应的搜 索空域 。 关键词 ： 多传感 器协 同；目标驻 留时间；精度分析 ；雷达 空域搜 索
数据链给出的目标信息来 自地面警戒雷达或空中
警 戒 雷达 。警 戒 雷 达发 现 目标 后 ， 目标 进 行跟 踪 和 对
识别 。把 目标信息传送到指控 中心 ， 由指控 中心对数
据进行处理和格式转换并通过数据链传送到空中的战
机 。机载 数据 链 终端 接收 数据后 ， 行解 码处 理 ， 换 进 转
维普资讯
第３ ６卷 第 ５期
２０ ０ ６年 ９月
航 空 计 算 技 术
Ａｅ ｏ ａ ｔ ａ ｍｐ ｔ ｇ Ｔ ｃ ｎｑ ｅ ｒｎ ｕｉ ｌ ｃ Ｃｏ ｕ ｉ ｅ ｈ ｉ ｕ ｎ
Ｖｏ ． ６ Ｎ ． １３ ｏ ５ Ｓｐ２ ０ ｅ ．０ ６
中图分类号 ： ４ ． ； ４ ． Ｖ２ ３ １Ｖ ２ ３２ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：６ １ ５ Ｘ（０ ６ ０ － ０ １７ － ４ ２０ ）５０ ５ ６ ０
引 言
先进战斗机都装有多种 目标信息传感器 ， 如数据
链、 雷达 、 红外搜索跟踪 系统 、 电子战系统。其 中数据
驻 留时间 ￡来 提 高雷达 探测距 离 进行详 细讨 论 。 。 从 （ ） 可 以看 出 ， 目标 同波可 积 累 的情 况 下 ， １式 在
标信息和武器制导的主要传感 器， 目标最大发现距 其 离和跟踪精度是非常重要的性能指标。在战场环境允
许雷达开辐射的情况下 ， 主动探测 目标 ， 可以做到先敌 发现 ， 为先敌发射、 先敌命中创造条件。利用机载多传
外搜索跟踪系统给出目标指向引导雷达 ， 分析其精度 ，
确 定雷 达搜 索空 域 的大小 。
２ １ 数 据链 引导—
战斗机在执行拦截任务时， 一般距离 比较远 ， 目标
机 相对 载机的姿 态 会 保 持 一 段 时 间 的稳 定 ， 样 反 射 这 回来 的雷 达波 是可 积 累的 。
有关。
１ 雷达参数优化
雷达 探测距 离方 程 如下 ０ ：
【 而
式中，
］ ’
（ １ ）
战斗机雷达的天线扫描方式有传统雷达的机械扫 描和 先进相 控 阵雷 达的 电扫描 两种 。机械 扫描 反应 时 间长 ， 波束控制不灵活， 天线指 向误差较大 ， 搜索空域
的变 化受 限制 。和 机 械扫 描 相 比 ， 控 阵 雷 达 天线 采 相 用 电子扫描 ， 波束 具有 很强 的灵 活性 ， 扫描 中心 可 以快 速移 动 ， 扫描空 域 的 大小 和 扫 描 速度 也 可 以根据 需 要
到 目标 。雷达 波束 目标驻 留时 间可 用下式 表示 ： ｔ （ 式中 ： ） ｔ ｆ
（） ２
ｆ 雷达波束 目标驻 留时间； 一 （ ／Ⅳ —— 所需要的信噪 比； ｓ ）
— —
波 尔滋 曼常 数 ；
—
—
系统 的噪 声温度 ；
Ａ — 波长。 —
加 以灵活设 计 。
Ｒ —— 探测概 率 Ｐ 下 作用距 离 ；
Ｐ —— 平均发射功率； Ａ一 天线等效面积 ；
— —
目标 的雷达 散射 截面积 ；
无论是传统的机械扫描雷达还是先进的电扫描相 控阵 ， 进行空域搜索时， 照射波束必须在 日标上驻留一 定的时间， 积累的 目标 回波能量达到一定值才能探测
根据 （ ） ， 战 术 使用 的 角度 来 看 ， 执行 作 战 １式 从 在
收 稿 日 期 ：０ ６０ ．１ ２０ － １ ８ 修 订 日期 ：０ ６－ － ２０ ０ ０ ９５
基 金 项 目： 空 基 金 资 助 项 目（４ ００ ） 航 ０Ｆ１１ １
作者 简介： 路志伟 （９ ５ ） 男， １６ ． ， 河南商 斤人 ， ． 研究员， 博士研究生 ， 主要从事航 空电子系统总体设计和人Ⅲ 智能应用技 术研究 Ｉ
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６－
航 空 计 算 技 术
第３ ６卷 第 ５期
０Ｂ ３—— ３ Ｂ波束宽度 ； ｄ ｄ
￡ 广
— —
按照 上 述原则 ， 面针 对 数 据 链 、 子战 系统 、 下 电 红
雷达 帧扫 描时 间 ；
雷达 方位 扫描 宽度 ；
感 器的协 同技 术 ， 以很好 地控 制雷 达Ｔ 作参 数 ， 高 可 提 雷 达探测 目标距 离 ， 优化 雷达 的探测 性 能。
不改变其它参数 ， 当增加雷达照射波束在 目标上的 适 驻 留时间 ， 以提高 目标探测距离， 可 从而扩展态势感知 的区域和武器发射的区域。 雷达波 束在 目标上 的驻 留 时间 与雷达搜 索 空域 的 大小 、 雷达帧扫描时间、 目标 回波 的可积累状况等因素