空间目标的联合矩阵束极点估计

极点作为谐振区雷达目标的最主要电磁特性，具有很大的空间目标识别前景。但是在使用频域观测数据提取目标极点时，存在虚假极点和估计精度问题。针对上述问题，首先通过加窗和截断改进了后时响应信号的获取流程，抑制了虚假极点影响；然后采用最小描述长度法（MDL）估计极点个数，避免了定阶错误引起的虚假极点；最后采用联合矩阵束法估计极点，有效减少了单角度数据估计极点时存在的遗漏极点和虚假极点问题。FEKO软件验证表明，所提算法具有更高的精度和抗噪能力。     

自动目标识别性能评估指标简述

针对自动目标识别(ATR)评估领域的研究需求,首先明确了ATR评估中的若干基本概念,然后分别介绍了混淆矩阵、概率型指标、数率型指标和基于ROC曲线指标的概念、定义及用法.提出了评估指标的选取原则,并根据这些原则对比分析了上述四类指标,所得出的结论对于实际的ATR性能评估操作具有一定的参考价值.     

基于模型外推的异源雷达相参配准

异源雷达带宽相参合成技术的关键和难点之一是相参配准，而对固定相位差异的估计精度较低，通常需采用各种优化算法提高估计精度，但计算量较大。在建立异源雷达回波模型后，分析了两种相位差异对衰减指数和（DE）模型的影响，用数据相关方法估计线性相位差异，并提出一种基于模型外推的固定相位差异补偿方法，将补偿固定相位差异与模型外推合为一步，简单有效，计算量小，不存在残余量，且该外推方法与传统外推方法相比误差基本没有增加。仿真结果表明，在14 dB信噪比下算法取得了令人满意的效果。