项目名称: 天基多基地MIMO雷达动目标检测方法研究

项目编号: No.61271327

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 贲德

作者单位: 南京航空航天大学

项目金额: 62万元

中文摘要: 天基雷达系统(SBR)长期面临地面、空中强杂波背景下的动目标检测难题,通常采用一颗卫星作为雷达平台的单基地SBR无法实现全球范围内的覆盖,制约了其战略作用。针对以上问题,课题探索性地提出了天基多基地MIMO雷达概念,其借鉴了现代雷达领域中的分布式小卫星天线阵列、多基地雷达组网和MIMO雷达等先进思想。采用处于不同轨道的多颗卫星组成星座,形成分布式、多基地、多输入多输出的雷达系统,借助MIMO雷达在对抗目标闪烁和回波起伏方面的优势,以期解决SBR地面动目标检测(GMTD)和空中动目标检测(GMTD)的理论难题。课题以天基新体制雷达的三项关键技术为导引,以具体技术路线为蓝本逐层深入开展,即以雷达系统理论和总体参数研究为基础,重点研究其动目标检测方法和MIMO工作模式下的波形设计。研究方法由易到难,先低轨道再中轨道,先单星再星座,先地面再空中的顺序展开,将为SBR系统研制奠定坚实的理论基础。

中文关键词: 天基雷达;动目标检测;多输入输出;遗传算法;

英文摘要: Space based radar (SBR) is facing the difficulties of moving target detection from the high clutter background. Traditionally, Using one satellite as the radar platform, the global coverage can not be obtained, and many functions can not be realized. So a new SBR concept based on multi-static and multi-input and multi-output (MIMO) is proposed in the project, which inherits the distributed satellite antenna array, the network of multi-static radar and MIMO idea. Adopting constellation as MIMO radar system, the difficulties of ground moving target detection (GMTD) and air moving target detection (AMTD) could be solved. As we all known, an obvious advantage of MIMO is that the target flash and echo vibration of SBR can be restrained largely. Based on three key problems, this project will be carried out. Firstly, the new system theory and system parameters will be considered; secondly, several MTD methods will be research; thirdly, the waveform of MIMO SBR will be designed. Finally, the results will be used for supporting the next SBR research work.

英文关键词: Space based radar (SBR);ground moving target detection (GMTD);multi-input and multi-output (MIMO);genetic algorithm(GA);

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【AI+军事】附PPT 《前瞻性分析:获得决策优势的方法》
专知会员服务
82+阅读 · 2022年4月17日
【Hinton新论文】语言建模目标检测Pix2seq
专知会员服务
25+阅读 · 2021年9月23日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年8月24日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年7月10日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年6月18日
专知会员服务
57+阅读 · 2021年5月11日
专知会员服务
116+阅读 · 2021年4月29日
深度学习目标检测方法综述
专知会员服务
259+阅读 · 2020年8月1日
目标检测之殇—小目标检测
极市平台
4+阅读 · 2021年11月3日
基于深度学习的小目标检测方法综述
专知
1+阅读 · 2021年4月29日
光学遥感图像目标检测算法综述
专知
7+阅读 · 2021年3月23日
2019最全目标检测指南
计算机视觉life
13+阅读 · 2019年10月22日
做目标检测,这一篇就够了!2019最全目标检测指南
机器学习算法与Python学习
30+阅读 · 2019年9月11日
从锚点到关键点:目标检测方法最新进展(2019)
GAN生成式对抗网络
14+阅读 · 2019年8月22日
从锚点到关键点,最新的目标检测方法发展趋势
计算机视觉life
17+阅读 · 2019年8月20日
ECCV 2018 | CornerNet:目标检测算法新思路
极市平台
13+阅读 · 2018年8月11日
目标检测算法盘点(最全)
七月在线实验室
17+阅读 · 2018年4月27日
SSD多盒实时目标检测教程
论智
13+阅读 · 2018年4月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
32+阅读 · 2021年3月8日
Arxiv
151+阅读 · 2017年8月1日
小贴士
相关VIP内容
【AI+军事】附PPT 《前瞻性分析:获得决策优势的方法》
专知会员服务
82+阅读 · 2022年4月17日
【Hinton新论文】语言建模目标检测Pix2seq
专知会员服务
25+阅读 · 2021年9月23日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年8月24日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年7月10日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年6月18日
专知会员服务
57+阅读 · 2021年5月11日
专知会员服务
116+阅读 · 2021年4月29日
深度学习目标检测方法综述
专知会员服务
259+阅读 · 2020年8月1日
相关资讯
目标检测之殇—小目标检测
极市平台
4+阅读 · 2021年11月3日
基于深度学习的小目标检测方法综述
专知
1+阅读 · 2021年4月29日
光学遥感图像目标检测算法综述
专知
7+阅读 · 2021年3月23日
2019最全目标检测指南
计算机视觉life
13+阅读 · 2019年10月22日
做目标检测,这一篇就够了!2019最全目标检测指南
机器学习算法与Python学习
30+阅读 · 2019年9月11日
从锚点到关键点:目标检测方法最新进展(2019)
GAN生成式对抗网络
14+阅读 · 2019年8月22日
从锚点到关键点,最新的目标检测方法发展趋势
计算机视觉life
17+阅读 · 2019年8月20日
ECCV 2018 | CornerNet:目标检测算法新思路
极市平台
13+阅读 · 2018年8月11日
目标检测算法盘点(最全)
七月在线实验室
17+阅读 · 2018年4月27日
SSD多盒实时目标检测教程
论智
13+阅读 · 2018年4月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员