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大波门宽带雷达去斜脉压加权方法研究

宽带雷达常采用去斜方式脉压并通过加权抑制脉压副瓣。然而随着波门宽度增加，直接去斜加权性能显著下降。文中结合理论推导和仿真计算，分析了波门宽度增加导致直接去斜加权性能下降的理论原因。并且针对以上问题，提出了分段加权和RVP补偿去斜脉压加权2种加权方法，有效地提高了大波门条件下的加权性能，通过仿真和实测数据对算法进行验证，结果证实了理论分析的正确性，有效地降低了波门宽度对加权性能的影响，在实际应用中具有一定意义。

2019-04-04

Zynq UltraScale+ RFSoC

Zynq® UltraScale+™ RFSoC 在 SoC 架构中集成数千兆采样 RF 数据转换器和软判决前向纠错 (SD-FEC)。配有 ARM® Cortex®-A53 处理子系统和 UltraScale + 可编程逻辑，该系列是业界唯一单芯片自适应射频平台。 Zynq UltraScale+ RFSoC 系列可为模拟、数字和嵌入式设计提供适当的平台，从而可简化信号链上的校准和同步。

2019-04-04

基于注意循环神经网络模型的雷达高分辨率距离像目标识别

针对雷达高分辨率距离像(HRRP)数据的识别问题，该文利用 HRRP 生成的时序特性，提出一种基于循环神经网络的注意模型。该模型利用具有记忆功能的循环神经网络对时域数据进行编码，并根据 HRRP 中不同距离单元所映射的隐层对目标识别的重要性，自适应地赋予隐层不同的权值系数，并根据隐层特征编码特征进行HRRP目标识别。该模型利用了隐藏在HRRP数据内部的目标结构信息，提高了特征的区分度。实测数据的实验结果表明，该方法可以有效地进行识别，在样本存在一定余度数据和样本偏移的情况下，都能准确地找出目标支撑区域。

2019-04-04

基于高分辨距离像的雷达自动目标识别技术研究

基于高分辨距离像的雷达自动目标识别技术研究，南京航空航天大学电子信息工程学院博士论文。雷达自动目标识别技术在军事和民用上都有着巨大的应用价值。宽带雷达高分辨距离像（HRRP）具有目标结构信息丰富、易于获取的特点，是雷达目标识别重要的发展方向之一。本文以探寻稳健、实用的识别算法为目标，围绕 HRRP 目标识别的关键问题，系统地研究了姿态敏感性、特征提取、噪声背景下的稳健识别和序列识别问题，为 HRRP 目标识别的实用化进行了有益的探索。

2019-04-04