多传感器交叉提示低空隐身目标探测方法研究

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飞机隐身技术及其雷达对抗措施

飞机隐身技术及其雷达对抗措施

飞机隐身技术及其雷达对抗措施作者:吴朝阳来源:《科技风》2017年第20期DOI:10.19392/ki.16717341.201720014摘要:飞机隐身技术对于现代战争而言是十分重要的,同时飞机隐身技术也是雷达防控系统的主要威胁之一,这就需要雷达探测能力的不断提高。

本文主要阐述了飞机隐身技术目前的发展现状及雷达对抗技术,旨在分析飞机隐身在雷达对抗中存在的问题,并利用新技术进行改进。

关键词:飞机隐身技术;雷达对抗;可探测技术科技的发展影响着人们的工作和生活的方方面面,现代战争也是如此,受到了现代科技的巨大影响。

纵观近代战争史,海湾战争、科索沃战争、伊拉克战争、叙利亚战争等,隐身飞机可以说在现在战争中展示了高科技武器的巨大威力和效能。

那么隐身飞机就给现代雷达防控系统带来了巨大的威胁,可以说对现代战争的样式和防御体系带来了全新的挑战。

从这几场大的战争来看,像F117A隐身飞机是可以探测的,因为隐身飞机本身的局限性和弱点所致。

要想有效的对抗隐身飞机,防控预警探测系统是必备的,而在这个系统中,雷达又是整个探测系统的核心,因此积极开发雷达反隐身技术是目前对抗隐身飞机的关键。

一、飞机隐身技术和雷达对抗技术概述(一)飞机隐身技术隐身技术是利用现代科技,降低飞机杯探测到几率的可探测性控制技术之一。

隐身技术可以有效改变空中武器装备的可探测信息,使得敌方难以探测或及时发现空中武器,能有效缩短武器和打击目标之间的距离。

飞机隐身技术是一项综合性技术,已经在现代战争中得以有效的应用。

隐身技术投入实际作战现场指挥使得原有的攻防平衡被打破,十分有力的改变了现代战争中的作战样式和防御系统。

飞机隐身技术是根据隐身原理和现代战争的特点发展而来的,我国也在积极投入隐身飞机技术的研究中,目的就是为了有效的促进隐身飞机的发展,找到克服这种技术的关键,以达到知彼知己,以己之长克敌之短。

飞机隐身技术包括雷达隐身技术、红外隐身技术、电子隐身技术、可见光隐身技术、声波隐身技术、电磁隐身技术等。

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

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。

雷达低仰角目标检测与测高关键技术研究

雷达低仰角目标检测与测高关键技术研究

雷达低仰角目标检测与测高关键技术研究雷达低仰角目标检测与测高关键技术研究摘要:雷达低仰角目标检测与测高是现代雷达系统中的重要技术问题之一。

低仰角目标检测与测高技术在军事、民用领域具有广泛的应用前景。

本文首先介绍了雷达低仰角目标检测与测高的研究背景和意义,接着深入分析了该技术面临的挑战和问题,并提出了相应的解决方案和关键技术。

通过对多种低仰角目标检测与测高方法的比较与分析,本文最终给出了一种有效的低仰角目标检测与测高技术解决方案,并进行了实验验证。

关键词:雷达,低仰角,目标检测,测高,关键技术1. 研究背景和意义随着现代雷达系统的普及和应用,低仰角目标的检测与测高成为了一个重要的技术问题。

低仰角目标广泛存在于军事、航空、气象和交通等领域,对于实际应用具有重要意义。

例如,在军事领域中,低空飞行的无人机、导弹等目标威胁日益增加;在航空领域中,低空飞行的飞机和直升机也具有重要的监测和救援意义;在气象和交通领域中,对雷暴活动以及风切变的监测也需要对低仰角目标进行准确检测与测高。

因此,研究雷达低仰角目标检测与测高的关键技术具有重要的理论研究和实际应用价值。

2. 面临的挑战和问题然而,雷达低仰角目标检测与测高技术也面临着一系列的挑战和问题。

首先,低仰角会使得目标的雷达回波信号相对较弱,容易受到地面回波的干扰。

其次,地面杂波和多普勒频移会造成信号的复杂多变,影响目标检测的准确性和稳定性。

此外,气象条件和地形环境的影响也会对目标信号的传播和接收造成一定的影响。

3. 解决方案和关键技术为了克服上述问题,研究人员提出了一系列解决方案和关键技术。

首先,通过增加雷达系统的工作频率和功率,可以增强雷达回波信号的强度,提高目标检测的灵敏度。

其次,采用波束形成技术,通过优化天线的方向图和波束宽度,可以减少地面杂波的干扰,提高目标信号的接收效果。

此外,应用先进的信号处理算法,如脉冲压缩和频谱分析,可以提高目标信号在杂波中的分辨率。

《2024年海上船只目标融合探测及态势感知方法研究》范文

《2024年海上船只目标融合探测及态势感知方法研究》范文

《海上船只目标融合探测及态势感知方法研究》篇一一、引言在海上交通管理、海上救援以及海洋科学研究等多个领域,准确及时的船只目标探测和态势感知显得尤为重要。

随着科技的发展,海上船只目标探测技术已经从传统的雷达探测、视觉识别等手段,逐渐向多传感器融合、智能感知等方向转变。

本文将就海上船只目标融合探测及态势感知方法进行深入研究,以期为相关领域的研究与应用提供理论支持。

二、海上船只目标融合探测技术1. 多传感器数据融合多传感器数据融合技术是海上船只目标融合探测的核心。

通过将雷达、声纳、激光雷达、摄像头等多种传感器获取的数据进行融合,可以实现对海上船只的全方位、多角度探测。

在数据融合过程中,需要考虑到不同传感器的性能、探测范围、数据精度等因素,以及传感器之间的协同作用,以实现最优的探测效果。

2. 目标识别与跟踪在获得多传感器融合数据后,需要通过目标识别与跟踪技术,对海上船只进行准确的识别和跟踪。

这需要借助机器视觉、深度学习等人工智能技术,对融合数据进行处理和分析,从而实现船只的自动识别和实时跟踪。

此外,还需要考虑船只的动态变化、环境干扰等因素,以提高识别的准确性和跟踪的稳定性。

三、态势感知方法研究1. 态势感知模型态势感知是通过对海上船只的动态信息和环境信息进行综合分析,以实现对海上交通态势的感知和预测。

这需要建立一套完整的态势感知模型,包括船只运动模型、环境模型、交互模型等。

通过这些模型,可以对海上船只的运动状态、环境变化以及船只之间的交互情况进行准确的描述和预测。

2. 态势感知技术应用态势感知技术可以广泛应用于海上交通管理、海上救援、海洋科学研究等领域。

在海上交通管理中,可以通过态势感知技术对海上交通态势进行实时监测和预测,以提高交通管理和安全监管的效率。

在海上救援中,可以通过态势感知技术对失踪船只进行搜索和定位,以提高救援效率和成功率。

在海洋科学研究中,可以通过态势感知技术对海洋环境进行监测和分析,以促进海洋科学的发展。

《舰船目标多手段数据融合探测方法研究》范文

《舰船目标多手段数据融合探测方法研究》范文

《舰船目标多手段数据融合探测方法研究》篇一一、引言随着现代海洋技术的不断发展,舰船探测技术在军事和民用领域均扮演着举足轻重的角色。

传统的舰船探测方法主要依赖于雷达、声呐等单一手段,然而,单一手段的探测存在局限性,如易受环境、气象条件影响,探测精度和可靠性有待提高。

因此,本研究旨在探讨舰船目标多手段数据融合探测方法,以提高探测的准确性和稳定性。

二、舰船目标多手段数据融合探测的必要性随着科技的发展,舰船目标的隐身技术和反探测技术日益先进,单一手段的探测已难以满足现代海洋环境下的探测需求。

多手段数据融合探测能够综合利用多种传感器的信息,弥补单一手段的不足,提高探测的准确性和可靠性。

同时,多手段数据融合探测还能适应复杂多变的海洋环境,提高探测的稳定性和适应性。

三、舰船目标多手段数据融合探测方法(一)数据采集与预处理首先,通过雷达、声呐、光学等多种传感器采集舰船目标的相关数据。

然后,对采集到的数据进行预处理,包括数据清洗、格式转换、标准化等步骤,以便后续的数据融合处理。

(二)数据融合处理1. 数据关联:利用数据关联算法,将不同传感器采集到的数据进行关联,形成目标轨迹和位置信息。

2. 特征提取:从关联后的数据中提取出有用的特征信息,如目标的速度、方向、大小等。

3. 融合算法:采用合适的融合算法,如加权平均法、卡尔曼滤波法等,将不同传感器的数据进行融合,形成综合性的目标信息。

(三)目标识别与跟踪根据融合后的数据信息,利用模式识别和跟踪算法对目标进行识别和跟踪。

通过建立目标模型和背景模型,实现目标的准确识别和稳定跟踪。

四、实验与分析为了验证多手段数据融合探测方法的有效性,我们进行了实际海洋环境下的实验。

实验结果表明,多手段数据融合探测方法能够显著提高舰船目标的探测准确性和稳定性。

与单一手段相比,多手段数据融合探测方法的误报率和漏报率均有所降低,探测距离和范围也有所扩大。

此外,我们还对不同融合算法进行了比较和分析,发现卡尔曼滤波法在舰船目标多手段数据融合探测中具有较好的效果。

雷达低空探测算法

雷达低空探测算法

雷达低空探测算法是用来检测和跟踪低空目标的一种技术,主要应用于军事和民用领域。

雷达低空探测面临的主要挑战是地面和低空目标的杂波干扰,以及目标与地面、建筑物之间的遮挡。

以下是一些常用的雷达低空探测算法:
1. CFAR算法:CFAR(Constant False Alarm Rate)算法是一种自适应杂波抑制算法,通过计算每个像素的杂波功率水平,调整门限电平,以保持恒定的虚警概率。

在低空探测中,CFAR算法可以有效抑制地面和低空杂波,提高目标检测概率。

2. MTI算法:MTI(Moving Target Indicator)算法是一种基于运动目标与固定杂波在多普勒频移上存在差异的算法。

通过滤波器组对回波信号进行滤波处理,去除固定杂波,保留运动目标信号。

MTI算法可以降低杂波干扰,提高运动目标检测能力。

3. DPC算法:DPC(Doppler Power Coherence)算法是一种基于多普勒频移的检测算法。

该算法通过分析多普勒频谱,检测出具有高功率谱密度的目标信号。

DPC算法对低空目标的探测具有一定的鲁棒性,能够克服地面和建筑物遮挡的影响。

4. 协同探测算法:协同探测算法是一种利用多个雷达站进行低空目标探测的算法。

该算法通过多个雷达站的信号处理和信息融合,提高低空目标的检测概率和定位精度。

协同探测算法可以降低单个雷达站面临的杂波干扰和遮挡问题。

这些算法各有特点,可以根据具体应用场景选择适合的算法进行低空目标探测。

同时,还需要注意雷达系统的参数设置,如波束宽
度、脉冲宽度、采样率等,以获得更好的低空探测性能。

多传感器目标跟踪数据融合关键技术研究

多传感器目标跟踪数据融合关键技术研究

多传感器目标跟踪数据融合关键技术研究一、本文概述随着科技的快速发展与智能化系统的广泛应用,多传感器目标跟踪已成为现代军事、交通监控、环境监测、无人机导航等多个领域的核心技术。

在这些复杂场景中,单一传感器由于视角受限、性能约束、环境干扰等因素往往难以实现对目标的精确、稳定、全面跟踪。

多传感器数据融合技术应运而生,旨在通过整合来自多种类型传感器的异质信息,提升目标跟踪的精度、鲁棒性和可靠性。

《多传感器目标跟踪数据融合关键技术研究》一文,正是聚焦于这一关键课题,系统地探讨了多传感器数据融合在目标跟踪中的理论基础、技术挑战、最新进展以及未来发展方向。

本文首先回顾了多传感器目标跟踪的基本原理和数据融合的层次结构,包括传感器模型、观测模型、滤波算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波等)以及数据融合的层次(数据级、特征级、决策级融合)。

在此基础上,详细阐述了各类传感器(如雷达、光学、红外、声纳等)的特性及其在目标跟踪中的优劣势,以及如何通过合理配置与协同工作来最大化多传感器系统的整体效能。

针对多传感器数据融合过程中的关键技术难点,文章深入剖析了以下几个方面:信息关联与配准:讨论了在多源数据中识别同一目标并进行时空对齐的有效方法,包括基于概率数据关联、几何特征匹配、深度学习关联算法等手段,确保不同传感器观测到的同一目标信息能够准确无误地融合在一起。

不确定性处理:分析了传感器噪声、测量误差、目标机动性及环境变化等因素带来的不确定性,并介绍了相应的建模方法(如高斯噪声模型、非线性滤波理论)以及不确定性传播与融合规则,以增强系统对不确定性的适应能力。

实时性与计算效率:探讨了在保证融合效果的同时,如何优化算法设计与硬件资源配置以满足实时跟踪的需求。

涉及的话题包括轻量级滤波算法、分布式数据融合架构、云计算与边缘计算的应用等。

自适应与智能优化:研究了基于场景理解、在线学习、深度强化学习等技术实现融合策略的动态调整与优化,使系统能根据环境变化和任务需求自动调整融合参数与算法选择,提升跟踪性能与鲁棒性。

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

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。

《2024年舰船目标多手段数据融合探测方法研究》范文

《2024年舰船目标多手段数据融合探测方法研究》范文

《舰船目标多手段数据融合探测方法研究》篇一一、引言随着海洋资源的日益重要性和海上活动的日益频繁,舰船目标的探测与识别成为了国防安全、海洋资源开发以及海上交通管理等领域的重要课题。

为了提升舰船目标的探测精度和效率,本文提出了一种基于多手段数据融合的探测方法。

该方法综合利用多种传感器数据,通过数据融合技术实现对舰船目标的准确探测和识别。

二、舰船目标探测的背景与意义舰船目标的探测是海上安全、军事防御以及海洋资源开发等领域的基础性工作。

传统的舰船探测方法主要依赖于雷达、声纳等单一传感器,但这些方法在复杂海洋环境中往往受到多种因素的干扰,导致探测精度和效率受限。

因此,研究多手段数据融合的探测方法具有重要的理论价值和实践意义。

三、多手段数据融合探测方法的原理本文提出的舰船目标多手段数据融合探测方法,主要包括以下步骤:1. 数据采集:利用雷达、声纳、光学等多种传感器,对海洋环境进行全方位的数据采集。

2. 数据预处理:对采集到的数据进行去噪、滤波等预处理操作,以提高数据的信噪比。

3. 特征提取:从预处理后的数据中提取出与舰船目标相关的特征信息,如尺寸、速度、方向等。

4. 数据融合:将提取出的特征信息进行融合,形成对舰船目标的综合描述。

5. 目标识别与跟踪:根据融合后的数据,对舰船目标进行识别和跟踪。

四、多手段数据融合技术的实现在多手段数据融合技术的实现过程中,本文主要采用了以下技术手段:1. 传感器数据的同步采集与传输技术,确保各种传感器数据的实时性和准确性。

2. 数据预处理技术,如去噪、滤波等,以提高数据的信噪比和可靠性。

3. 特征提取与选择技术,从原始数据中提取出与舰船目标相关的特征信息。

4. 数据融合算法,将提取出的特征信息进行融合,形成对舰船目标的综合描述。

常用的数据融合算法包括加权平均法、贝叶斯估计法、D-S证据理论等。

5. 目标识别与跟踪技术,包括基于机器学习的识别算法和基于卡尔曼滤波的跟踪算法等。

关于隐身技术的研究报告

关于隐身技术的研究报告

关于隐身技术的研究报告隐身技术研究报告一、简介隐身技术是一项非常具有挑战性的技术,旨在使物体在光学、声学、雷达等多个传感器系统的探测下减少或消除目标物体的信息发射与反射,从而使其能够在环境中实现隐身状态。

隐身技术主要应用于军事领域,能够提高作战单位的存活能力和有效作战能力。

本报告将对隐身技术的研究进行系统的介绍和分析。

二、背景在现代战争中,探测和打击敌方目标是至关重要的。

因此,减少自身被敌方探测和打击的可能性,具有重要的战略意义。

传统的隐身技术主要是通过减少目标物体在雷达和红外传感器系统中的反射、辐射,从而降低探测的可能性。

然而,随着技术的发展,探测手段越来越多样化,对隐身技术提出了更高的要求。

三、主要研究内容1.隐身技术的基本原理隐身技术主要通过降低目标物体的雷达截面积、红外辐射、声学信号等方面来实现。

其中,雷达隐身主要采用吸波材料、几何形状设计、复合涂层和电磁波控制等方法;红外隐身主要采用隔热保护、热辐射控制等方法;声学隐身主要采用减振、消音、声学隔离等方法。

2.隐身技术在航空器上的应用隐身技术在航空器上的应用是最为广泛的,其中以隐身战机最具代表性。

隐身战机主要通过设计特殊的外形和使用吸波涂层等手段,减小雷达截面积和红外辐射,使战机具备较高的隐身性能。

3.隐身技术在舰船上的应用对于舰船来说,隐身性能主要体现在减少雷达截面积和声学特征。

船体的形状设计和使用吸波材料是减小雷达截面积的主要手段,而减振和隔音技术是减小声学特征的主要手段。

4.隐身技术在地面装备上的应用地面装备的隐身技术主要通过减小雷达截面积和红外辐射来实现。

几何形状设计和隔热保护是减小雷达截面积的主要手段,而热辐射控制则是减小红外辐射的主要手段。

四、未来发展趋势1.多维度隐身技术目前的隐身技术主要集中在雷达、红外和声学等方面,未来的发展趋势将是在多个传感器系统上实现隐身。

例如,对于电子战系统的探测和攻击,需要进一步研究和应用电磁波控制等技术,实现全频段的隐身。

基于雷达组网的隐身目标探测技术研究

基于雷达组网的隐身目标探测技术研究

基于雷达组网的隐身目标探测技术研究I. 引言A. 研究背景B. 本文目的C. 研究方法II. 雷达组网的原理及特点A. 雷达组网的基本原理B. 雷达组网的技术特点C. 雷达组网的优点和缺点III. 隐身目标的特点及探测技术研究A. 隐身目标的定义和特点B. 隐身目标探测技术概述C. 雷达组网在隐身目标探测中的应用IV. 雷达组网的隐身目标探测技术研究进展A. 雷达组网的隐身目标检测方法B. 雷达组网的隐身目标定位方法C. 雷达组网的隐身目标跟踪方法V. 结论与展望A. 结论B. 展望未来C. 论文所存在的不足VI. 参考文献随着现代科技的不断发展,雷达技术在军事、航空、航天、气象等领域中的应用越来越广泛。

雷达技术作为一种高精度的探测技术,本质上是利用电磁波进行物体探测和识别。

雷达组网则是一种集成多个雷达设备并形成一个整体的雷达网络,从而能够提高探测的精度和覆盖范围。

雷达组网的探测效能和精度明显优于单一雷达的探测能力。

因此,雷达组网成为当前研究的热点之一。

本文将主要探讨雷达组网在隐身目标探测技术方面的研究进展。

首先,我们会介绍雷达组网的原理及特点。

其次,我们会讨论隐身目标的特点以及现有的探测技术研究。

在此基础上,我们会详细探讨雷达组网在隐身目标探测中的应用。

最后,我们将总结研究成果,并展望未来可能的研究方向。

在第一章节中,我们将会阐述雷达组网的基本原理和技术特点。

雷达组网的基本原理是在一定的区域内,通过多个雷达设备组合成为一个整体,将目标在多个雷达情况下接收到的返回信号进行处理和分析,从而得出目标的位置和特征。

相比于单一雷达设备,组网雷达拥有更广泛的探测范围和更高的探测精度,可以应对更复杂的场景和目标,并具有更强的实时性和抗干扰能力。

雷达组网的技术特点主要有以下几点:1. 高可靠性:雷达组网可以应对设备单点失效的情况,通过其余的雷达设备进行数据共享和冗余控制,从而保证了整个组网系统的高可靠性。

2. 高精度性:雷达组网可以通过多个雷达设备对目标进行多角度、多波长的遥感探测,从而提高探测精度和准确性,同时还能够在远程探测、高速动态目标和三维信息测量等方面有着独特的优势。

隐身飞机目标探测方法研究

隐身飞机目标探测方法研究

隐身飞机目标探测方法研究I. 绪论A. 隐身飞机的发展历程B. 隐身飞机目标探测问题的背景与意义C. 隐身飞机目标探测的研究现状II. 隐身技术与探测技术概述A. 隐身技术概述B. 隐身飞机目标探测技术概述III. 基于雷达和光学探测的方法A. 传统雷达探测技术B. 超材料雷达探测技术C. 光学探测技术IV. 基于信号处理的方法A. 基于信号处理的目标探测方法B. 基于雷达反射波信号特征的探测方法C. 基于特征提取的目标识别方法V. 实验结果分析与结论A. 实验设计及数据处理方法B. 实验结果分析C. 综合分析与结论VI. 展望A. 隐身飞机目标探测技术未来发展趋势B. 研究中存在的问题及需要解决的挑战C. 研究的未来工作方向附:参考文献一、绪论隐身技术是现代航空技术的重要组成部分之一,在20世纪80年代得到了广泛的关注和研究。

隐身技术的目标是使飞机在遭受电子、光学或红外线信号探测时的信号反射极小化,从而减小其被探测到的概率。

隐身飞机是指通过隐身技术处理,可以降低雷达、红外线探测器等设备探测到其信号反射的飞机。

作为飞机的核心部分,隐身技术是实现战争现代化的重要基础。

在当代战争中,无论是空战还是地面战,隐身技术永远是关键因素之一。

因此,探测隐身飞机目标一直是军事科学家和工程师的重点研究对象。

本章将首先介绍隐身飞机的发展历程,其次阐述隐身飞机目标探测问题的背景和意义以及当前隐身飞机目标探测技术的研究现状。

一、隐身飞机的发展历程隐身技术在20世纪初期即开始出现,通常与雷达信号反射约束有关。

可是,在那些年中,并没有得到足够的谷意和广泛的关注。

一直到了20世纪80年代,美军加强空军现代化发展的同时,也开始规划研制一种新型大型隐身轰炸机 B-2,“幽灵”轰炸机的诞生。

其成功的产生极大推动了隐身技术的研究和应用,该技术也逐渐应用于美军其他先进战舰、导弹和飞机上。

随着时代的推进,隐身飞机的发展历程经历了三代。

第一代隐身飞机,代表型号为F-117A,其特点是有一定隐身能力,但仍保留了传统战斗机的一些特点。

低慢小目标雷达探测技术研究

低慢小目标雷达探测技术研究

低慢小目标雷达探测技术研究张少峰【摘要】低慢小目标的探测,需要从强杂波抑制和多路径效应两个解决途径入手,针对低慢小目标高度低、速度慢、反射截面积小的目标特性,综合采用高分辨技术(窄波束、高距离分辨、高速度分辨)、精细化处理、频率捷变技术实现对目标的可靠检测,理论分析和试验数据分析表明,这些方法对于低慢小目标的探测是有效的.【期刊名称】《现代导航》【年(卷),期】2017(008)006【总页数】5页(P436-440)【关键词】低慢小目标;距离高分辨;速度高分辨;低空探测【作者】张少峰【作者单位】中国电子科技集团公司第二十研究所,西安710068【正文语种】中文【中图分类】TN713现代战争的全方位、多层次、大纵深使得目标的隐蔽性越来越高,目标的背景环境原来越复杂,在现代战争中,武器系统必须能够有效地打击低、慢、小目标,包括小型无人机、航模、气球、滑翔伞、动力伞、直升机等类型的目标。

这些目标在复杂的背景(如高大建筑物、地面运动物体、树木植被)的中飞行,对雷达的探测能力提出了很高的要求。

低慢小目标具有高度低(10m~100m)、速度慢(0~100m/s)、反射截面积小(0.05~0.1 m2)目标特性。

低:意味着雷达必须具有良好的低空探测性能,在很强的表面背景杂波情况下检测出目标及在严重多路径效应的条件下精确跟踪目标;小:意味着雷达必须具有较强的微弱目标的检测能力;慢:意味着雷达必须具有非常高的速度分辨能力,能够把低空飞行的慢速目标从具有一定运动速度的地物杂波和地面汽车等干扰目标中分辨出来。

本文针对低、慢、小目标的特性,分析了雷达系统实现探测低慢小目标要解决的关键技术,并提出了具体的技术解决途径。

低慢小目标特性决定了大多数情况下目标处于复杂的背景中,要面临强杂波干扰和地面各种运动干扰目标,雷达要探测低慢小类目标,首要问题采取技术手段抑制强杂波和干扰,使得埋没在强杂波的微弱信号能被检测出来[1][3]。

基于多模态融合的三维目标检测方法研究

基于多模态融合的三维目标检测方法研究

基于多模态融合的三维目标检测方法研究基于多模态融合的三维目标检测方法研究摘要:随着三维技术的发展,三维目标检测在车辆自动驾驶、智能监控等领域中具有重要的应用价值。

基于多模态融合的三维目标检测方法能够利用不同传感器获得的数据,综合考虑多种信息,提高目标检测的准确性和稳定性。

本文结合当前相关研究成果,分析了多模态信息的特征和优势,比较了单模态和多模态方法的效果,并在此基础上提出了一种基于深度学习和多模态融合的三维目标检测方法。

该方法将激光雷达、摄像头和雷达等传感器的数据进行特征提取和融合,并通过卷积神经网络(CNN)进行三维目标检测。

实验结果表明,该方法相比于单模态方法和传统方法,具有更高的检测精度和鲁棒性,在监测交通场景、行人和车辆等目标方面有着广泛的应用前景。

关键词:三维目标检测;多模态融合;深度学习;卷积神经网络;交通场景一、背景三维目标检测是指在三维场景中识别和定位不同类型的目标(如车辆、行人、建筑、道路等),并提取对应的语义信息和结构信息。

目前,三维目标检测已经广泛应用于无人驾驶、智能监控、建筑构建等领域。

传统的三维目标检测主要基于激光雷达(Lidar)或摄像机等单一传感器数据,存在识别精度不高、数据处理速度慢、受振动、光照影响大等局限性。

因此,如何综合多种传感器的信息,提高三维目标检测的准确性和稳定性,成为当前研究的热点问题。

二、多模态信息融合的优势多模态信息融合是指将来自不同传感器的数据进行融合,以提高目标检测的准确性和鲁棒性。

目前,常用的多模态传感器包括:激光雷达、摄像头、雷达、GPS等。

在多模态信息融合中,不同传感器数据的特征和优势需要被充分利用。

1. 激光雷达激光雷达在三维目标检测中的优势在于:高精度、高分辨率、高垂直分辨率、不受光照影响、能够检测到静态和动态障碍物等。

激光雷达通过扫描激光束,在时间和空间上测量距离和位置信息,由此可以生成高分辨率的点云数据。

点云数据能够对物体进行精确的空间分类和定位,并将其表示为三维箱体或点云围栏的形式。

声探测多传感器多目标定位与跟踪方法

声探测多传感器多目标定位与跟踪方法

g a a te t a a h tr e a e b e ee td b h e r mo e e s r. B s d n h e r o a sv o a in u n e t e c a g t h v e n d t ce y t r e o r s n os r h a e o te t o y f p s ie l t h c o
【 关键词 】声探 测;多传感器 ;多目标 ;数据关联
【 圈分 类 号 】T 9 17 中 N 1. 【 M u t— a g t Lo a i g a d T a k n y Ac u t tc i n t o f M li S n o - l - r e c t n r c i g b o s i De e to iT n c
【 e o d 】aoscdtc o ;mut sno;mu it gt aaascao K y w rs cut e tn i ei l—e sr i l-a e;dt s ii t r o tn
1 引言
近年来 , 利用无源探测传感器对 目标 进行定位 和
跟 踪 一 直是 各 国学 者 研 究 的热 点 ,并 已形 成 一套 比较
2 声探 测 多传 感器 多 目标 定 位 与跟踪
21 建 立 传 感 器 的数 据 关 联 组 合 .
根 据传 感 器 的位 置 和 个 数 利 用 排 列 组合 的方 法 确
完整的理论 。 声音探测传感器作 为一种无源传感器 , 能
够利 用 直 升 机 、 航 导 弹 等 低 空/ 低 空 目标 发 动 机 对 巡 超
定两两传感器组合 ,然后从这些组合 中剔除 2 个传感 器之 间存在其他传感 器的组合 ,最后按照距离和最小 的原则 给每个组 合分 配提 供冗余 信息 的第 三个传感

多视觉传感器协同弱小目标检测

多视觉传感器协同弱小目标检测

多视觉传感器协同弱小目标检测
王田;程嘉翔;刘克新;王薇;吕金虎
【期刊名称】《指挥与控制学报》
【年(卷),期】2024(10)1
【摘要】多视觉传感器协同对空实现全区域覆盖的弱小目标检测,在近距离防空领域中具有重要意义。

现有的全区域覆盖方法存在覆盖率低、随机性差等问题,弱小目标检测算法存在模型大、定位及分类准确性低等问题。

提出了一种高效的对空全区域覆盖算法和轻量级弱小目标检测算法,通过结合最大面积优先法和最小曼哈顿离法改善存在覆盖死角和随机性差等问题。

提出密集通道扩展网络(dense and channel expand network,DCENet)模型,基于轻量级稠密拼接和自适应尺寸通道扩展方法,在弱小目标数据集上获得了比原算法更有竞争力的平均精度结果。

【总页数】10页(P9-18)
【作者】王田;程嘉翔;刘克新;王薇;吕金虎
【作者单位】北京航空航天大学人工智能研究院;北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院;北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室;中关村实验室【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.采用视觉特征整合的红外弱小目标检测
2.采用人类视觉对比机制的红外弱小目标检测
3.基于视觉注意机制的红外弱小目标检测
4.融合视觉显著性和局部熵的红外弱小目标检测
5.基于视觉传达技术的船舶图像中弱小目标检测方法
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《2024年舰船目标多手段数据融合探测方法研究》范文

《2024年舰船目标多手段数据融合探测方法研究》范文

《舰船目标多手段数据融合探测方法研究》篇一摘要:随着科技的飞速发展,海上航行的安全性、保密性和侦查性显得尤为关键。

本研究着重探讨多手段数据融合在舰船目标探测方面的应用。

首先对多种传感器数据进行采集与预处理,然后通过数据融合算法进行信息整合,最终实现对舰船目标的准确探测。

本文旨在为舰船目标探测提供一种高效、准确的方法,以提升海上航行的安全性和效率。

一、引言在海洋环境中,舰船目标的探测是海上安全、国防安全以及海洋科学研究的重要环节。

传统的单一传感器探测方法往往存在精度低、抗干扰能力弱等问题。

因此,本文提出采用多手段数据融合的方法,以提高舰船目标探测的准确性和可靠性。

二、数据采集与预处理1. 数据来源:本研究采用雷达、声纳、光学等多种传感器进行数据采集。

这些传感器能够提供不同维度、不同频段的数据信息,为后续的数据融合提供基础。

2. 数据预处理:对采集到的原始数据进行清洗、滤波和同步等处理,以消除噪声和异常值的影响,保证数据的准确性和一致性。

三、多手段数据融合算法1. 特征提取:对预处理后的数据进行特征提取,包括目标的形状、大小、速度、方向等特征。

这些特征将作为后续数据融合的依据。

2. 数据关联与匹配:利用统计学和机器学习等方法,对不同传感器采集的数据进行关联和匹配,形成对目标的统一描述。

3. 融合策略:根据不同传感器的特点和目标的重要性,采用加权平均、决策级融合等策略进行数据融合,以提高探测的准确性和可靠性。

四、实验与分析1. 实验设计:在模拟的海洋环境中进行实验,采用多种传感器进行数据采集和融合,验证多手段数据融合方法的有效性。

2. 结果分析:通过对比传统单一传感器探测方法和多手段数据融合方法,发现多手段数据融合方法在探测精度和可靠性方面具有显著优势。

此外,我们还分析了不同融合策略对探测结果的影响,为实际应提供指导。

五、结论与展望1. 结论:本文提出的多手段数据融合方法在舰船目标探测方面具有较高的准确性和可靠性。

磁性目标探测传感器布阵设计与定位方式研究

磁性目标探测传感器布阵设计与定位方式研究

磁性目标探测传感器布阵设计与定位方式研究
李宗雷;刘丽辉;徐昱静;陈棣湘
【期刊名称】《仪表技术》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】磁异探测技术作为一种被动探测手段,具有隐蔽性好、抗干扰能力强等特点,由磁传感器构建的固定测量阵列可用于无人车、无人潜航器、水雷等磁性目标的探测。

对磁传感器的阵列布阵方法和定位算法展开研究,提出了一种由7个磁传感器组成的空间十字形阵列,通过获取多点磁场的总量信息,联立方程组求解可得磁性目标的位置信息,从而在传感器数量有限的情况下提升探测的范围和效率。

运用COMSOL有限元仿真软件展开建模分析和实验检验,以验证设计的可行性。

阵列组网探测技术的应用对特定区域的实时、连续探测具有重要意义。

【总页数】5页(P74-78)
【作者】李宗雷;刘丽辉;徐昱静;陈棣湘
【作者单位】国防科技大学军事基础教育学院;国防科技大学智能科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP212.9;U674
【相关文献】
1.基于磁探测技术的铁磁性目标探测系统设计
2.声探测多传感器多目标定位与跟踪方法
3.无线传感器网络目标探测定位跟踪问题研究
4.磁性目标探测定位方法研究
5.无线传感器网络目标探测定位跟踪问题研究
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机载多传感器目标识别算法研究

机载多传感器目标识别算法研究

机载多传感器目标识别算法研究
牟聪;景占荣;羊彦;谭歆
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2006(14)4
【摘要】主要目的是以机载探测设备为平台,针对机载探测设备自身特性,来设计一种更为有效的融合算法,来对敌机中的危险目标进行识别,在主要方法上运用神经网络技术、Dempster-Shfer(D-S)证据理论将来自于机载SAR雷达、机载前视红外搜索跟踪系统(IRS)、电子支援措施(ESM)等探测设备多次观察所得到的数据,进行实时的时域和空域融合,对于来自于地面的电子情报(ELINT)的信息使用主观贝叶斯方法来同机载系统融合后的信息进行融合,从而达到准确的目标识别;最后通过实例仿真证明该算法适合于不同类型传感器不同格式信息之间的融合,其不仅能够适合于复杂的信号环境,并且在观测噪声比较大时,具有优良的性能和广泛的适应性.【总页数】4页(P524-527)
【作者】牟聪;景占荣;羊彦;谭歆
【作者单位】西北工业大学,陕西,西安,710072;西北工业大学,陕西,西安,710072;西北工业大学,陕西,西安,710072;西北工业大学,陕西,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.一种基于炮射地面震动传感器的目标识别算法研究 [J], 陈珅培;王曙光;宁全利
2.多传感器数据融合中基于目标识别的DS算法研究 [J], 钟子发;罗明
3.基于贝叶斯网络的多传感器目标识别算法研究 [J], 史志富;张安;何胜强
4.基于无线传感器网络的声目标识别算法研究 [J], 宋海涛;何明一;段渭军;王福豹
5.基于线性规划的航空机载多传感器管理算法研究 [J], 尹海兵;张宏斌;薄逢卯因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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3) 联盟解散阶段
如果目标被识别出是友方或已被摧毁,上一时
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刻目标的动态联盟( 或融合中心) 发出解散联盟消 息,则对该目标不再形成联盟。
由上所述,对典型目标,动态联盟形成、更新、 解散过程示意图如图 2 所示。
4 举例说明交叉提示性能优势 以探测巡航导弹为例,设战场传感器探测网分
布如图 3 所示,以拦截武器系统为原点建立直角坐 标系,其中 y 轴相对目标来袭方向,z 轴垂直地面向 上,x 轴按右手定则确定。传感器为分布在空基、近 空基、地基等平台上的雷达、红外、光学类型传感 器。临近空间传感器平台分布在边境上空,对敌对 目标实施早期预警。巡航导弹以 30 m 高度进行突 防,拦 截 武 器 系 统 杀 伤 远 界 为 100 cm,速 度 为 Ma = 0. 9,拦截弹速度为 2 km / s,可计算其飞行时 间 50 s,拦截系统反应时间为 10 s,则要求的雷达 最小发现距离为 118 km。预警雷达天线海平面高度 10 m,根据雷达的最大视线探测距离公式可计算其 视线距离仅为 35. 6 km,其它参数见图 3 所示。由 此可见,传统的地基预警雷达是不可能完成巡航导 弹面防御任务的,只能作反重要点目标防御的探测 手段,综合以上两种探测技术手段,利用多传感器 交叉提示技术进行目标连续、高概率探测的性能优
本文 2010-12-03 收到,樊浩、黄树彩、赵晨皓分别系空军工程大学导弹学院博士生、博士生导师、博士生,王亚军系 94921 部队工程师
飞航导弹 2011 年第 6 期
·73·
防御系统
探测这些目标,但由于载机受燃料限制以及气候条 件影响不能长时间工作,探测位置不固定,而不能 对其进行持 续 有 效 监 视,且 成 本 较 大[3]。近 年 来, 备受关注的临近空间飞行器平台由于具有长滞空时 间和高分辨 率 等 优 点[4-5],受 到 了 世 界 军 事 强 国 的 高度重视,为空中预警、侦察、监视等军事用途提 供了 不 可 多 得 的 空 中 载 体。假 定 对 国 境 线 外 约 1 000 km的范围进行探测监视,增加国家的安全范 围,根据临近空间传感器平台探测低空、隐身目标 的优势及直视距离公式,临近空间传感器作为有源 平台( 雷达) 和无源平台( 侦察和无源定位) 可沿国 境线升空 60 km ~ 90 km,就可以对边境外 1 000 km 内的范围进行监视,以实现目标的早期预警与及时 探测,无论是和平还是战争时期,对于国土安全都 有好处[6]。可见,临近空间飞行器用于低空、隐身 目标的探测、预警是未来反空袭作战的必然趋势。
1 综合运用各种探测预警设备和实施多层拦截是 探测、防御低空、隐身目标的重要手段 1. 1 综合运用多种探测预警设备探测低空、隐身 目标
运用低空突防和隐身技术是低空、隐身飞行器 最主要的攻击方式,它们虽然利用地物遮蔽和隐身 实现突防,但其效果主要是作用于前方、下方的防 空雷达。因此,可以设想,如果在空中设置多种探 测设备,低空、隐身飞行器的散射能量就会在多种 传感器上体现出来,同时各种光学和雷达图像传感 器还能通过对目标形状、红外辐射、频谱等多种特 征的提取,以实现对低空、隐身目标的精确测量。 由于天基探测器离地面太远,地表又经常被云层覆 盖而不能有效地探测到低空、隐身目标的弱红外信 号特征[2]。目前,广泛采用机载预警探测设备可以
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防御系统
图 2 动态联盟形成、更新、解散过程示意图
于频繁,从而浪费能量和网络资源。
针对每个动态联盟,联盟中的目标速度大小以
及方向可能都不同,所以需针对每个目标的动态联
盟确定一个缓冲区域宽度。假定目标移动速度 v^ t,
更新联盟需要的最大时间为 tdc,update ,则设置目标速
度方向的传感器缓冲区域宽度 r = v^ t × tdc,update 。若
由于低空、隐 身 飞 行 器 在 防 区 外 起 飞 或 发 射, 有可能在来袭方向的任何时刻袭击目标,所以必须 实施多层拦截,以保证尽可能早地完成防空任务。 实施多层拦截就是在 100 km 以外的距离由战斗机 发射、制导空空导弹实施截击; 在 100 km 以内的距 离上主要依靠防空导弹进行截击; 在中远程,用中 远程防空导弹; 在( 超) 近程,依靠低空近程防空导 弹、高炮( 速射高炮、超高速高炮) 和弹炮结合系统 联合进行截击,同时,还可利用被动防御措施对其 实施干扰,降低其作战效能,如发射诱饵,烟幕干 扰或电子战等。
飞航导弹 2011 年第 6 期
防御系统
图 1 低空隐身目标探测、防御体系示意图
单独执行任务,也可以和其它传感器协作共同完成 任务[9]。动态联盟是传感器 Agent 为完成系统任务 而进 行 的 临 时 性 合 作,首 先 发 现 目 标 的 传 感 器 Agent发起动态 联 盟 的 组 建 过 程[10]。传 感 器 交 叉 提 示多目标探测动态联盟机制可分为三个阶段: 联盟 组建阶段,联盟更新阶段,联盟解散阶段[11]。
2) 联盟的更新阶段 当满足下列条件时,系统需要联盟更新和形成 新的联盟。 ① 当目标到达当前联盟交集探测区域的缓冲 区域以及即将离开时,根据阶段 1 形成新的联盟和 利用传感器集合 B 中的传感器进行小范围搜索,防 止目标暂时“失明”或丢失后能尽快重新锁定,尽量 保证目标探测任务的连续性。缓冲区域宽度的选择 对动态联盟的性能有很大影响,如果缓冲区域宽度 过窄,可能联盟更新尚未完成,目标就已经飞出联 盟覆盖范围,造成目标探测不连续以及性能降低; 如果缓冲区域宽度过宽,则可能造成联盟的更新过
③ 若优先级高的目标进入优先级低的目标所
在的传感器探测区域以及该传感器同时只能对一个
目标实施探测时,即优先级高的目标竞争优先级低
的目标的传感器资源时,则优先级低的目标所在的
联盟需要重新形成。
④ 当系统探测到新的目标时,提示当前目标
信息和任务信息给新目标所确定的传感器集合 A,
按照阶段 1 形成新的联盟。
综合利用多种平台探测目标的优势,在空中用 预警机、侦察机、预警直升机、预警飞艇和浮空器 等; 临近空间用各种临近空间传感器平台; 在陆地 用远、中、近程防空雷达及红外、光学传感器; 在 海上用战舰配备的多种防空雷达联网形成大空域、 远距离、多方位的探测预警网,对目标实施预警探 测,从而及时发现目标。 1. 2 实施低空、隐身目标多层拦截
员,形成多个联盟对多目标进行探测。提示 A 中传 感器协作进行目标的探测将会消耗传感器资源以及 时间,因此,要从传感器集合 A 中选出一个子集 A1 , 使探测概率和消耗代价等指标达到平衡优化。对于 集合 A-A1 以外的传感器设定为休眠传感器,联盟建 立后,联盟内的休眠传感器节点发现该目标不再组 建新的联盟,防止多个联盟探测同一个目标,同时 计算联盟的交集探测区域,即联盟内所有工作盟员 的共同探测区域。
1) 联盟组建阶段 某时刻网络中的传感器节点探测到目标之后, 随机等待一段时间( 有某个传感器节点更早地发现 了目标,正在组建联盟的过程中,还没组建好,可 能又有另一个节点发现了该目标,防止对同一目标 形成多个联盟,所以等待一段时间) ,如果在此期 间没有收到来自其它节点组建联盟的消息,则自己 着手组建联盟。首先发现目标的传感器节点( 或融 合中心) 根据目标状态信息和存储的传感器节点信 息计算,能探测到目标的传感器集合 A 以及目标运 动方向即将能探测到该目标的传感器集合 B,将自 己的 ID、任务信息( 类型) 、目标信息( 编号,状态) 等向集合 A&B 发布,提示传感器集合 B 中的传感器 提前在目标来袭方向空域进行小范围搜索,并从传 感器集合 A 中针对不同目标分别选择相应的工作盟 飞航导弹 2011 年第 6 期
2 传感器交叉提示技术是连续的高概率探测低空、 隐身目标的有效方法 2. 1 传感器交叉提示技术内涵
由于现有传感器资源有限,再威胁,不可能时刻保证战场传感器都 处于工作状态,以致不能满足连续、高概率探测目 标。传感器交叉提示要求传感器有一定的自主性, 就是把多个传感器与独立的目标对应起来,提供自 动的传感器到传感器的对观测操作的告警,当一个 传感器发现了潜在的目标时,提示其它传感器直接 对该目标进行探测,从而获得特定目标的细节[7], 优化了传感器的覆盖和传感器平台之间的信息流 动,从而更有效地探测和跟踪,增强监视效能,还 能在目标稍纵即逝的情况下要求其它传感器马上对 这个可疑目标进行观测,以满足时间上的紧急信息 需求,从而缩短目标探测和数据分析所需时间。军 事上,交叉提示的内容是目标信息; 目的是探测、 识别、跟踪目标,提供战场毁伤评估等。 2. 2 利用多传感器交叉提示技术解决目标连续、 高概率探测
通过多传感器融合技术解决目标的高概率探测 问题,主 要 研 究 的 是 融 合 算 法,未 解 决 目 标 的 及
时、连续探测问题,且进行高概率探测时没有进行 传感器资源的优化分配。本文综合采用以下两种方 法解决目标及时、连续、高概率的探测防御。1) 综 合运用战场各种探测预警设备进行目标的远距离及 时探测以及实施多层拦截; 2) 利用多传感器之间信 息的自动交叉提示,以有限的资源在给定的融合算 法下解决目标的连续、高概率探测问题。然后基于 动态联盟的思想建立了多传感器交叉提示探测低 空、隐身目标的机制,优化了传感器资源,最后以 一个实例说明了多传感器交叉提示探测低空、隐身 目标的性能优势。综合运用以上两种方法保证了目 标尽可能及时、连续、高概率的探测,为武器系统 作战准备赢得时间。
如何防御这些低空、隐身目标已成为当前的技 术热点和难点之一。低空、隐身目标难以防御的主 要原因是由于传感器自身性能及资源的有限性,加 之其利用各种隐身技术、低空突防、地物遮蔽以及 受地杂波的影响,使得常规预警雷达对其探测距离 大大缩短,同时探测概率减小,预警时间以及武器 系统准备时间相应地大大缩短,导致不能及时、有 效地拦截目标,影响作战效能。因此,及时、连续、 高概率的发现低空、隐身目标是防御其关键所在。
利用多传感器交叉提示技术进行目标连续、高 概率的探测就是根据传感器能力和目标状态信息实 时提示必要的传感器协同探测。战时,预警机、临 近空间飞行器等机动传感器平台可根据提示信息进 行机动配置,固定传感器平台可根据提示信息改变 探测空域和模式,增强对目标探测的连续性和准确 性。为了弥补常规预警雷达对低空、隐身目标的探 测距离和探测概率小的不足,需要提示其它传感器 对常规预警雷达不能探测到的目标航迹区域进行探 测。一方面提示其它传感器提前在目标来袭方向空 域进行小范围搜索,以增大探测距离[8],保证目标 尽可能连续“可 见 ”以 及 目 标 丢 失 后 能 尽 快 重 新 锁 定; 另一方面提示其它传感器协同探测以提高探测 概率,进而增加预警的准确性,为武器系统作战提 供较长的预警时间和精确目标信息。
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