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我们提出了三类方法,这是我们的一些试验结果与传统方法的比较。 第四个方面,针对慢速目标,我们采用时频谱非一线性特征慢速目标检测,提高对慢速目标的发现能力。 再一个是实现对低可观测微动目标的监测。 第六个方面,就是高分辨的特性,在工程应用中需要权衡积累脉冲数和积累增益,提出了多种时频分布的方法,解决了工程应用的一些算法问题。 下一步的发展趋势主要是从两个维度,一个是信息处理的维度,再一个是通过传感器的多手段,共同提高对目标的检测、识别和跟踪能力,尤其是现在对精细化认知的能力提供参考和依据。 下面简单汇报一下我们课题组在这方面的一些工作,我们主要的研究方向,包括海杂波的测量和采集,因为我们学校就在海边,涉及到目标检测分析和建模。 我们搭建了多波段多体制试验雷达,包括不同的传感器,和机载、岸基、弹载、船载雷达等型号研制和预研工作。 其中一个很重要的运用就是一些雷达探测的试验验证,因为大家都知道一个装备在研发之前必须要经过大数据的试验验证以及算法的验证比较,我们运用自己的优势和一些研究所开展相关的研究工作。比如说新型对海监视雷达研制,再就是目前我们大学的主要认为是围绕海军的特种机、预警机等等,开展海上态势性能提示的研究。 再有就是针对目前低慢小目标监视和探测,我们也做了一些试验,也利用一些精细化处理的方法,对它进行一个识别以及开展的工作。这是我们当时海边做试验的一些照片,比如说小型无人机、小快艇等等,这个是对海面飞鸟探测的试验。 还有目前结合智能感知

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