Forecasting unknown-unknowns by boosting the risk radar within the risk intelligent organisation

This theoretical perspective paper interprets (un)known-(un)known risk quadrants as being formed from both abstract and concrete risk knowledge. It shows that these quadrants are useful for categorising risk forecasting challenges against the levels of abstract and concrete risk knowledge that are typically available, as well as for measuring perceived levels of abstract and concrete risk knowledge available for forecasting in psychometric research. Drawing on cybersecurity risk examples, a case is made for refocusing risk management forecasting efforts towards changing unknown-unknowns into known-knowns. We propose that this be achieved by developing the ‘boosted risk radar’ as organisational practice, where suitably ‘risk intelligent’ managers gather ‘risk intelligence information’, such that the ‘risk intelligent organisation’ can purposefully co-develop both abstract and concrete risk forecasting knowledge. We also illustrate what this can entail in simple practical terms within organisations.     

雷达接收机数据采集平台及其FFT实现

介绍了小型化、通用化和实时信号处理要求下，雷达接收机的通用数据采集处理硬件平台。采用Xilinx公司最新平台级FPGA产品Spartan-3系列芯片构建平台，并实现其中的FFT于模块。试验表明，处理精度和速度都满足要求，为该方案的可行性和后续模块的实现提供了依据。     

探地雷达在公路改扩建工程检测中的应用

公路改扩建工程在广东省正处于快速发展时期,如何准确得到路面病害情况,是旧路处治方案制定面临的主要问题.依托开阳高速改扩建工程,采用三维探地雷达对旧路进行病害检测,得到道路表面及内部的病害分布情况,并分别与人工徒步调查路况及开挖后内部实际情况进行比对.结果表明:当三维探地雷达检测采样间距设置为2.0 cm、驻波时间设置为0.6 ms、时窗设置为85 ns时,可达到较好的检测精准度;三维探地雷达可实现对路面结构内部不同深度位置的裂缝病害进行探测,精确识别3 mm宽裂缝,并了解裂缝的发展方向及性质.     

较差质量数据下的返回弹道计算及对落点影响的分析

针对某老式卫星返回时雷达跟踪数据曾发生的测量异常及质量较差等情况，为解决此类数据在返回弹道及落点计算中出现的实际困难以及给出应对措施，基于工程实际情况给出了三种不同建模类型下的弹道计算方法——当前统计解耦扩展卡尔曼滤波（EKF）、动力学建模无迹卡尔曼滤波（UKF）、多项式滑窗最小二乘估计算法，并应用该次质量较差的实际观测数据进行了算法应用效果分析与落点计算情况对比，对计算中的经验及教训进行了总结。研究结果表明，所给出的三种算法在面对较差质量数据时性能差异较大，在工程实际应用中可考虑将多种算法互为参考。研究结果及其经验教训对卫星返回弹道及落点的实时估计的工程实施有一定的参考价值。     

综合敌我识别方法研究

针对协作式二次雷达敌我识别只能识别“我 方”,不能唯一地确认“敌方”的不足,提出基于协作式敌我识别器和信号情报的综合敌我识别方法,能较好地提供全局性的“敌方”、“我方”和“中立方”信息。介绍了系统组成,描述了系统工作过程,指出了需要进一步研究的技术。     

鸟类目标微多普勒分析及参数估计

鸟类扑动的翅膀产生的微多普勒包含了目标的尺寸与微动特征信息,可用于鸟类目标参数估计,对探鸟雷达目标识别具有重要意义。首先建立鸟类目标雷达回波模型,推导了鸟翅膀散射点的微多普勒数学表达式,并通过计算回波的自相关函数估计目标扑翼频率;然后对微多普勒表达式进行泰勒级数展开,利用展开系数与扑翼幅度之间的关系得到扑翼幅度的估计值;最后根据半翼展与微多普勒谱宽之间的关系得到半翼展的估计值。仿真实验证明了所提方法的有效性和抗噪性：对扑翼幅度大于30??、半翼展大于0.3 m的目标,在信噪比高于0 dB的噪声环境下估计精度高。     

一种基于微波雷达回波信号的车型分类方法

车辆类型识别方法是智能交通系统的关键技术之一。利用深度学习的高维特征泛化学习能力,将改进的LeNet-5卷积神经网络用于基于交通微波雷达的大小车型分类识别。首先,以雷达触发前的N帧信号为基础,对雷达的回波信号进行分析并构建数据集;然后,分析LeNet-5卷积神经网络的特点;最后提出一种改进的LeNet-5卷积神经网络。实验结果表明,与传统的支持向量机方法相比,所提方法能够智能学习大小车的雷达时频信号特征,大小车型识别准确率达到97%以上,可为交通场景下的车型识别研究提供新的技术途径。     

基于运动干扰机的合成孔径雷达二维移频压制干扰

为了给移动或分布式目标提供有效的保护,提出了一种基于运动干扰机的SAR二维移 频压制干扰方法。在波束照射范围内,运动干扰机在待保护目标附近截获SAR发射信号,并 根据目标在距离向的范围与位置对其调制一个线性调频信号后转发。根据Range-Doppler算 法,推导了距离向失配干扰信号脉冲压缩输出的主瓣位置、幅度以及宽度;分析了由于 干扰机的运动导致的方位向调制信号,给出了干扰机起始位置、运动速度与方位向脉冲压缩 输出主瓣位置、幅度以及主瓣展宽量的关系。理论研究表明,干扰信号能够在SAR图像中形 成面状压制区,可以实现对移动或分布式目标的有效保护。仿真实验验证了该方法的有效性。     

大垂直口径天线俯仰波束赋形设计

给出了一种大垂直口径天线俯仰波束的优化设计过程。大垂直口径天线由10个辐射阵元 构成,可以看成为一个阵列。为使天线的辐射波束达到给定的波束要求,提出了一种改进 的遗传算法及其目标函数模型,对各辐射阵元的馈电幅度和相位同时进行优化。计算结果显 示,天线能够产生满足设计要求的俯仰波束。通过全波电磁仿真软件HFSS进行了验证,仿真 结果与计算结果吻合,证明了所提方法的有效性和实用性。     

一种基于雷达图的雷达辐射源识别算法

在分析和考察雷达辐射源(Radar Emitter)多特征模式识别算法的基础上提出了一种基于雷达图(Radar Chart)中向量夹角余弦值的分类识别算法,借助雷达图实现了雷达辐射源空间特征向量向平面向量的转换,实现对雷达辐射源型号的自动识别,给出识别置信度.通过计算机仿真得到大于85%的正确识别率,进一步验证了算法在雷达辐射源识别工程中的可用性和可行性.