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高速机动目标长时间相参积累算法

系统工程与电子技术 2023年第5期45卷 1359-1370页

作者：杨宇超方明赵晨帆方刚上海航天电子技术研究所上海201109

在高速高机动目标的长时间相参积累过程中,跨距离单元和跨多普勒单元现象的出现会导致雷达回波增益急剧降低,进而影响雷达目标检测能力。针对上述问题,提出一种高效的长时间积累算法。该算法首先对脉压回波信号做keystone变换消除目标... 详细信息

在高速高机动目标的长时间相参积累过程中,跨距离单元和跨多普勒单元现象的出现会导致雷达回波增益急剧降低,进而影响雷达目标检测能力。针对上述问题,提出一种高效的长时间积累算法。该算法首先对脉压回波信号做keystone变换消除目标的距离走动,然后利用改进相参积累型平滑广义三阶相位函数与改进相参积累型平滑三阶相位函数分别完成对目标的二阶与一阶加速度的估计,最后使用De-chirp技术消除目标的高阶多普勒相位项,完成回波在距离多普勒维度上的聚焦。由于所提算法利用了雷达回波的相参特性并通过恒定延迟引入机制,因此表现出优异的抗噪声性能与参数估计精度。仿真实验和理论分析都证实了所提算法的有效性与抗噪声鲁棒性。

关键词：高速机动目标检测长时间相参积累参数估计距离走动多普勒频率走动

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X市教育培训机构政府监管研究

X市教育培训机构政府监管研究

作者：杨宇超江西财经大学

学位级别：硕士

在社会各界不同类型和层次的教育需求不断增加的背景下,单纯依赖传统意义上的学历教育无法对社会需求予以较好的满足。在这种情况下,教育培训机构就相继出现,但是在政策不够严密、行业标准尚未构建、监管不到位等问题的影响下,在教育培... 详细信息

在社会各界不同类型和层次的教育需求不断增加的背景下,单纯依赖传统意义上的学历教育无法对社会需求予以较好的满足。在这种情况下,教育培训机构就相继出现,但是在政策不够严密、行业标准尚未构建、监管不到位等问题的影响下,在教育培训行业领域内,各类教育培训机构的质量水平差异较大,如果不加以监管,就会严重束缚行业的健康有序发展。本文首先介绍了政府监管、教育培训机构政府监管的概念,概述了政府监管理论和准公共产品理论,随后对机构监管与监督的四个主体进行归纳,一是家长群体;二是课外辅导机构;三是课外辅导行业协会;四是教育行政部门。本文以X市教育培训机构为例展开调查研究,归纳对其进行监管监督过程中存在的问题,探讨政府监管不到位的原因,调查发现当前教育培训机构存在机构定性模糊与无照营业、硬件设施与安全保障不足、师资力量不足与教学内容超纲、不良竞争现象突出的问题。在深入探讨后得知,政府在监管方面存在监管不够深入、违规办学打击不力、缺乏社会性的监督,通过研究分析发现这些问题出现的原因有三个,一是相关法律政策不完善;二是教育机构种类繁杂;三是社会力量参与开放性不足。基于上述原因分析,为进一步改进教育培训机构治理现状,本文提出完善教育培训机构监管法规建设,完善教育培训机构市场的监管机制,鼓励多元化主体参与政府监管。

关键词：教育培训机构政府监管政府监管优化策略

跨区域联合治霾的地方政府间合作研究 ——基于嵌套社会困境视角的实验研究

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跨区域联合治霾的地方政府间合作研究 ...

作者：杨宇超陕西师范大学

学位级别：硕士

大气污染是我国目前环境污染所面临的最严峻的问题。还所有人一个“看得见山,望得见水,记得住乡愁”的优美环境是我们的共同愿望。然而我国大气污染呈现出区域性特征,带来了一定的治理难度。随着城镇化进程的推进,城市连片发展,相邻城... 详细信息

大气污染是我国目前环境污染所面临的最严峻的问题。还所有人一个“看得见山,望得见水,记得住乡愁”的优美环境是我们的共同愿望。然而我国大气污染呈现出区域性特征,带来了一定的治理难度。随着城镇化进程的推进,城市连片发展,相邻城市间大气污染传输影响日益增加,相邻地区间严重灰霾出现强相关性,仅依靠单个城市的治理已无法确保本地区的空气质量,探寻突破行政区划进行跨区域联合治霾的观点因此被一再提出,区域协调联动联控推上日程。今年两会,多位政协委员也建议,有效治霾应从污染源头抓起,政府、社会、污染企业三方共同努力联合治理。建立京津冀及周边地区联动的应急响应体系,实行联防联控的细则去年已颁布。依据以往的研究理论和经验,对于跨区域的污染问题各地政府应当联合进行治理,才能取得最好的治理效果。事实是否果真如此,本文就基于实验经济学的实验方法对该问题进行深入研究和验证。在西方公共管理学界,用实验的方法研究公共管理问题已被普遍认可和接受,然而在我国,这却还是一个有待开发的议题。保守派不接受行为经济学的观点,同时也拒绝其对“理性人”的挑战。然而,科学的研究不能仅仅局限于理论验证理论的怪圈中,必须要有科学的实验结果去验证理论。正是基于这个思路,本文采用实验经济学的方法来研究跨区域公共污染的治理问题。为了更加真实的模拟现实情境,本文基于嵌套社会困境视角研究问题,并注意到各地区在跨区域合作问题中禀赋具有差异这一现象,在实验变量的设计上采用差异化初始禀赋进行模拟。在实验设计过程中,也考虑到回报率的问题,对于小集体和大集体的回报率差异以及同流域治理相区别的各地区回报率问题。这些实验变量的设计和考量是本文的重点同时也是创新点。在国内外,对于公共物品实验的研究多集中在单公共品实验方面,进行嵌套公共品实验研究的文献数量比较少。本文正是基于嵌套社会困境视角对地方政府跨区域联合治霾行为进行研究,不仅拓宽了在嵌套公共品方面的实验研究,同时也更加贴近现实,可以通过实验得到相对更加准确的结论。本文通过实验研究发现：（1）地方政府跨区域的联合治霾效果要明显优于单个城市治理;（2）依靠城市自发联合治理行为确实能够产生,但其合作效果趋于走低,呈现脆弱性,因此需要外部力量（中央政府）介入以保证治理效果;（3）地区初始禀赋差异给联合治理带来的影响取决于城市所处的区域范围大小。通过实验研究得出的结论,对于地方政府联合治理大气污染政策的提出提供了借鉴意义。本文首次将实验经济学的方法用于跨区域污染治理的地方政府合作研究中,通过合理的实验设计模拟现实情境,得到相关数据,一方面可以验证理论和经验的可行性,另一方面也可以通过实验变量的控制在政策设计之时提供参考依据,同时也在一定程度上填补了国内还未出现嵌套社会困境公共物品实验研究的空白,并丰富了禀赋差异对公共物品贡献规律影响的研究成果。

关键词：治霾公共品联合治理嵌套社会困境实验

社会主义和谐社会中责任政府的建设——历史唯物主义视阈下的研究

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社会主义和谐社会中责任政府的建设——历史唯物主义视阈下的研究

作者：杨宇超四川师范大学

学位级别：硕士

构建社会主义和谐社会思想的提出,是我们党全面建设小康社会,开创改革发展新局面的一项重大任务。构建和谐社会是要建设一个民主法治、公平正义、诚信友爱、充满活力、安定有序、人与自然和谐相处的社会。在此背景下,责任政府的建设被... 详细信息

构建社会主义和谐社会思想的提出,是我们党全面建设小康社会,开创改革发展新局面的一项重大任务。构建和谐社会是要建设一个民主法治、公平正义、诚信友爱、充满活力、安定有序、人与自然和谐相处的社会。在此背景下,责任政府的建设被赋予了更重要的意义。在现代民主政治中,公共权力的基础是人民,公共权力在义务和实质上都来源于人民的让渡。这一理论的确立经历了无数思想家、政治家长期的研究,其中最主要的有社会契约论、人民主权论和马克思主义国家政权理论三种。马克思主义国家政权理论则是我们社会主义国家建设责任政府的理论基础。责任政府既是现代民主国家的基本价值理念,又包含着对政府加以严格控制的制度安排。它要求政府必须积极回应社会和民众的基本要求,履行其社会义务和职责。它的两种形式分别是主观责任和客观责任。责任政府的内容包括政治责任、道德责任、行政责任和法律责任。政府负责任行为的要素有公务员道德品质、组织制度和社会期待。构建和谐社会与建设责任政府存在着必然的联系。发展民主、建设法治社会是构建和谐社会的政治需求和保障。建设责任政府体现了和谐社会以人为本、民主法治和公平正义的要求。建设责任政府的困境有责任冲突和责任缺失。责任冲突包括权力冲突、角色冲突、利益冲突三种形式;责任缺失主要表现为贪污受贿,挥霍国家财产以及作风败坏,道德堕落等,其原因是行政价值主体地位的异化和公共行政积极价值受到的侵犯。责任政府的建设有外部控制和内部控制两条途径。外部控制,即加强行政责任制度建设,推进行政体制改革,改革“全能政府”;内部控制,即加强行政职业道德教育,提升公共行政人员的责任意识和提高行政人员的整体素质。当前建设责任政府是我国民主政治前进的标志,是马克思主义国家政权理论一脉相承、与时俱进的实践,是构建社会主义和谐社会的重要内容。

关键词：责任政府和谐社会历史唯物主义建设途径

基于树集成模型的共享住宿日租价格预测——以北京市Airbnb房源为例

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基于树集成模型的共享住宿日租价格预测——以北京市Airbnb房源为...

作者：杨宇超东北财经大学

学位级别：硕士

随着移动互联网等多种新技术的飞速创新发展以及共享经济思想的不断渗透,以移动互联网终端为内容媒介、整合大量闲置房源的共享住宿行业得到迅速发展。相比较于传统的公寓酒店行业,共享住宿平台上房源的相对独特性以及房东的明显异质性... 详细信息

随着移动互联网等多种新技术的飞速创新发展以及共享经济思想的不断渗透,以移动互联网终端为内容媒介、整合大量闲置房源的共享住宿行业得到迅速发展。相比较于传统的公寓酒店行业,共享住宿平台上房源的相对独特性以及房东的明显异质性使得房东难以对自身房屋的价格作出合理估计,以往大多是类比酒店行业的定价去研究共享住宿行业的定价问题,采用传统的线性回归模型进行共享住宿日租价格的预测。而随着计算机算力的不断提升和机器学习理论的逐步完善,预测精度高的机器学习算法被广泛用于学术界和工业界中,这无疑也为更加合理且准确高效地预测共享住宿房源日租价格提供了一个新的思路。本文在广泛翻阅共享住宿领域相关理论研究的基础之上,综合国内外研究成果重点总结了共享住宿日租价格的影响因素,将共享住宿日租价格的影响因素划分为房源特征、房东特征、区位特征、租赁特征和评价特征五大类,其中房东特征是共享住宿行业相较于传统酒店所特有的属性。在对共享住宿日租价格影响因素进行梳理总结之后,本文以Airbnb共享住宿平台的北京市房源数据为样本进行了共享住宿日租价格预测的实证研究。在价格预测算法模型的选择问题上,由于树集成模型算法近年来在机器学习的回归预测领域中被应用得最为广泛且模型效果比较优异,加之树集成模型可以输出特征重要性的排序结果,具有解释不同特征变量对预测变量影响程度大小的优势,本文在Python语言环境下采用树集成模型算法中目前最具典型代表性特征的随机森林回归模型、XGBoost回归模型、LightGBM回归模型构建共享住宿日租价格的单一预测模型。为优化提升单一模型的预测能力和应用效果,本文在将原始的数据集划分成训练数据集和测试数据集的基础之上,使用十折交叉验证的方法将原始训练集进一步划分为训练集和验证集,通过比较使用不同参数组合的模型在验证集上的预测结果同目标变量观测值之间的平均均方误差值的大小来进行模型的最优参数组合选择,以此达到提高单一模型的预测精度和泛化能力的目的。鉴于融合模型通常比单一模型预测精度和泛化能力要强,我们将调参优化后的三个单一模型进行简单加权融合以及Stacking融合,以期能进一步合理准确的预测共享住宿日租价格。本文所采用的模型评价指标为均方误差(MSE)和判定系数(R2),以衡量不同算法模型在训练集上的拟合效果以及在测试集上的预测能力。实证研究结果表明,三个单一模型在共享住宿日租价格预测上都表现不错且相差不大,其中随机森林算法在训练集上拟合效果最好,XGBoost算法在测试集上预测效果最好。三个单一算法进行融合后的算法模型在训练集和测试集上的表现都要优于单一算法模型,且Stacking融合模型要优于简单加权融合模型。这说明本文所采用的单一算法模型以及融合算法模型都能合理准确的预测共享住宿日租价格,提出的模型融合策略也能从预测准确度和泛化能力两方面提升算法的性能。综合三个单一模型输出的特征重要性排序结果,本文得出的共享住宿日租价格的主要影响因素为房源特征中的“卧室数”、“浴室数”、“床数”、“房源建筑类型”、“容纳数”,房东特征中的“房东拥有的房源数”、“房东的回复时间”、“房东的资历”,区位特征中的“距市中心的距离”、“是否有景点优势”,租赁特征中的“是否是整套房子/公寓出租”、“是否是共享房间出租”、“是否是单个房间出租”以及评价特征中的“近12个月评论数”、“评分”。本文的研究为相关机构及学者研究共享住宿定价问题提供了新的参考思路,丰富了树集成模型算法的应用领域,同时为共享住宿平台及房东自身的经营模式和定价策略提供了可借鉴的标准,有利于共享住宿行业的标准化建设和长远发展。

关键词：共享住宿价格预测随机森林 XGBoost LightGBM

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基于CATIA的船舶管道布置系统开发

基于CATIA的船舶管道布置系统开发

作者：杨宇超大连理工大学

学位级别：硕士

管道系统作为船舶的重要组成部分之一,具有布局空间复杂和约束条件繁多等特点,因此通常采用人工的方式进行设计,造成船舶管道设计的效率和质量较低。为解决船舶管道设计过程中存在的问题,进一步提升船舶管道设计的效率与质量,本文从管... 详细信息

管道系统作为船舶的重要组成部分之一,具有布局空间复杂和约束条件繁多等特点,因此通常采用人工的方式进行设计,造成船舶管道设计的效率和质量较低。为解决船舶管道设计过程中存在的问题,进一步提升船舶管道设计的效率与质量,本文从管道标准件库、CATIA二次开发、管路路径优化算法和管道设计软件系统集成这四个方面对船舶管路CAD设计进行了研究。针对管道设计规范繁琐,管道设计标准件类型众多等问题,本文对管道设计专业规范和标准等进行了收集整理,并基于CATIA参数化设计技术,建立了管道设计标准件模型。在管道设计规范和标准件的基础上,通过对CATIA管道设计模块进行客户化定制,完善设计规范和管道标准件库,并基于通用数据库SQL server开发参数化管道标准件库,为船舶管道的通用化设计提供了良好的基础。针对CATIA管道设计效率较低的问题,本文对其进行了软件功能拓展开发。通过将参数化管道标准件库与装配设计模块相结合,设计开发了管道及其附属设备自动装配的功能。基于管道设计模块的二次开发接口,开发了管道辅助设计模块,实现了设备模型简化和导入、管线编辑等功能,并基于CATIA开发了批量转换三维模型文件格式的功能。通过以上的拓展功能接口,简化了CATIA管道设计的操作流程,提高了管道设计的效率和质量。结合船舶管道布局问题的特点和蚁群算法的基本原理,设计了三维蚁群管路路径优化算法。该算法采用先选择蚂蚁的前进方向,再选择其前进距离的寻路机制,保证了其计算结果符合管路路径的布置特点,并提高算法的计算效率。提出了方向信息素的概念,来确定寻优方向,提升了算法的收敛性。最后,通过管道布置案例验证了该算法的可行性。通过将参数化管道标准件库,基于CATIA的管道辅助设计接口和三维蚁群管道路径优化算法进行集成,设计了基于CATIA的船舶管道布置CAD系统。该系统具备布置船舶管道布局环境,设计并优化管道路径和创建管线等功能。最后通过核动力船舶一回路管道布置案例对其进行了验证,结果表明利用该系统可以提升管道路径优化算法的工程应用性能,提高船舶管道设计的效率和质量。

关键词：船舶管道设计标准件库二次开发蚁群算法软件集成

用于边缘设备视频场景理解的轻量化语义分割网络

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用于边缘设备视频场景理解的轻量化语义分割网络

作者：杨宇超哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

当前信息技术快速发展,视频因其携带丰富的信息内容而成为了当前人工智能研究的热点之一。视频处理技术在人类生活中有着广泛用途。例如,在安防领域中,它可以用于对异常行为进行主动预警,从而减少损失并协助侦破;它也可以用于监测患者... 详细信息

当前信息技术快速发展,视频因其携带丰富的信息内容而成为了当前人工智能研究的热点之一。视频处理技术在人类生活中有着广泛用途。例如,在安防领域中,它可以用于对异常行为进行主动预警,从而减少损失并协助侦破;它也可以用于监测患者和老年人的日常生活,当患者或老人跌倒或出现其他危险情况时及时发出警报。特别在自动驾驶这样的复杂应用场景中,它可以帮助车辆识别不同的可见物体（例如行人,车辆,交通标志和街道场景中的可驾驶区域等）,并实时处理紧急事件,例如减速和避让,紧急停车和绕道改道。正因为视频处理拥有如此广泛的应用前景,如何快速准确的进行视频处理是当下的研究热点。在学术界中,为了高效的处理和分析视频,研究者们已经提出了多种视频理解方法,并取得了一定的成果。传统的方案通常分三阶段完成视频理解的任务。第一阶段是通过光流场获得视频序列中的特征轨迹。第二阶段基于此特征轨迹提取4种特征,分别是定向光流直方图（HOF）,定向梯度直方图（HOG）,运动边界直方图（MBH）和改进的密集轨迹（i DT）。第三阶段选用SVM等分类器,将提取的所有特征作为输入,送入分类器中,采用K近邻或支持向量机分类算法进行分类。虽然传统方法取得了一定的效果,但其准确性和泛化能力都难以满足实际需要。相比于传统方案,近年来基于深度学习的方案能够获得更高的准确性。使用卷积神经网络的方案,它对视频中的每一帧进行单独处理,并选择频率最高的类别作为视频理解结果。这种方法有效的利用每帧图像中的空间信息,但是由于类别是按每帧来分类的,因此它无法利用帧与帧之间在时间序列上的信息。基于循环神经网络的方案,它将视频分解成的图像序列作为输入,通过提取这些图像在时间序列上的变化特征来完成对整段视频的理解。这种方法解决了无法利用视频在时间序列上的信息的问题,但是它的处理过程是基于RGB原始图像的色彩变化的,所以对于色差较大的物体识别率非常低。将卷积神经网络和循环神经网络相结合的方案,通过卷积神经网络对视频片段预先进行特征提取,随后使用循环神经网络对时序的特征做最终分类。这种方法解决了单独使用循环网络时只能通过低层次的颜色变化特征来获取视频理解结果的问题。但是卷积神经网络依然无法很好的捕捉图像的空间关系,这使得最后的视频理解结果的准确率仍然存在提升的空间。同时,由于需要处理大规模的视频数据,用于视频理解的神经网络往往会拥有大量的冗余参数和中间计算数据,这些参数和数据会使得整个神经网络模型在计算过程中占用较多的储存空间和产生较高的计算复杂度。对于资源有限的终端设备来说,这些都可能导致部署神经网络模型后无法正常运行。除此之外,像车载设备、摄像头等终端设备由于都没有大量的图形处理器,使得视频理解神经网络难以在这些设备上面快速运行和实时反应。针对当前主流方案存在的无法有效利用视频序列高层次的语义信息（可以表述目标的空间关系）和时间信息,以及无法解决参数规模太大在边缘设备上带来的高内存消耗和高计算复杂度的两个问题,本文提出了一种轻量级的语义分割网络,用于实现视频场景准确快速理解在边缘设备高效执行。其中主要的研究内容和实现方法介绍如下:本文第一部分（第二章）对卷积神经网络（CNN）,长短期记忆网络（LSTM）,语义分割网络,以及神经网络压缩的方法进行了讨论。其中重点讨论了LSTM网络,它能够处理时间序列数据并且避免长期依赖的问题。语义分割网络有两种经典框架,一种是基于全卷积神经网络（FCN）的框架,另一种是基于编码-解码的框架。LSTM能够将视觉输入划分为不同的语义可解释类别,即当输入是一张图片时对图像中的每个像素点进行分类,这可以使得对输入图像有更详细的了解。接着,CNN和LSTM的优化问题从量化和矩阵分解两个方面进行了介绍。量化技术能够将浮点数模型的量化成整型数,从而减小模型的存储占用量。通过将浮点数之间的操作转换成整型数之间的操作能够提升模型推理的速度。矩阵分解技术将一个矩阵拆解为数个小矩阵的乘积,大大减小了模型的参数数量和推理过程的计算量。通过对网络特性和压缩技术的研究,将为本文后面技术实现部分提供理论基础。本文第二部分（第三章）提出了一个用于视频场景理解的时空语义分割网络,它可以有效提取视频序列高层次的语义信息和时间信息。该网络由语义信息提取器和基于LSTM的时空模型构成。语义信息提取器,它可以快速识别和定位场景中包含的对象,同时提取时间序列上的语义特征。然后,我们可以将这些特征作为基于LSTM的时空模型,这样就可以通过高层次语义特征在时序上的变化来指导完成视频的场景理解。本文第三部分（第四章）针对第三章的时空视频场景理解网络的参数和中间数据规模太大,带来的高内存消耗和高计算复杂度的问题,我们采用了多种方法对实现视频场景理解的语义分割网络进行优化简化。一方面使用了一个小型化的网络（Mobile Netv2）替代

关键词：视频理解语义分割张量压缩边缘计算

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高速目标的长时间相参积累算法研究

高速目标的长时间相参积累算法研究

作者：杨宇超哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

为了实现雷达对空中飞行的弱小目标的探测,我们一般采用增加雷达照射时间的方法来提高雷达信号回波的信号与噪声的比值。而雷达照射时间的增长意味着积累回波脉冲数的增加,这有利于提高雷达对于微弱目标的检测能力。而保留目标相位信息... 详细信息

为了实现雷达对空中飞行的弱小目标的探测,我们一般采用增加雷达照射时间的方法来提高雷达信号回波的信号与噪声的比值。而雷达照射时间的增长意味着积累回波脉冲数的增加,这有利于提高雷达对于微弱目标的检测能力。而保留目标相位信息并对其加以利用的相参积累是显著提高雷达回波信号噪声之比的常用手法。然而,随着具有高速高机动性飞行目标的不断出现,距离徙动和多普勒徙动这两种现象会严重的导致雷达回波积累增益的降低,进而降低雷达的探测性能。传统的动目标检测算法由于无法校正距离走动与多普勒走动而失效。本文针对上述的问题,研究了具有距离校正与多普勒相位补偿能力的高速目标长时间相参积累算法,按照目标回波模型的不同,本论文主要工作和贡献可分为以下几个部分:1、针对线性距离走动匀加速运动目标,本文研究了具备有一阶距离走动校正能力的基于修正的坐标轴旋转变换与分数阶傅立叶变换（MAR-FrFT）和基于Keystone变换和高阶模糊函数（KTHAF）的相参积累算法,进而完成了对这类目标信号回波的相参积累与参数估计。针对雷达探测区域内存在多个目标的场景,研究了两种具有能够处理多目标场景能力的基于洁净（CLEAN）处理的相参积累算法;同时,又针对二阶距离走动匀加速目标,本文研究了基于Radon变换的吕分布（RLVD）和基于Keystone变换和匹配滤波函数处理（KTMFP）的相参积累算法。2、针对线性距离走动变加速运动目标,本文研究了基于Keystone变换和广义去调频处理（KTGDP）、基于Keystone变换和三阶相位函数（KTCPF）和基于Keystone变换和相参积累型广义三阶相位函数（KTCIGCPF）的相参积累算法;同时针对高阶距离走动变加速运动目标,本文研究了基于广义Keystone变换和广义去调频处理（GKTGDP）和迭代相邻互相关函数（ACCF）的相参积累算法。3、针对任意高阶机动目标,本文先研究了 GRFT相参积累算法,并针对GRFT算法存在的计算复杂度过高与盲速旁瓣问题,进一步研究了基于时间序列翻转与特殊的广义Radon傅立叶变换（TRT-SGRFT）的积累算法。该算法通过时间序列翻转和多维度联合搜索的方法完成了对任意阶目标运动参数的估计与能量积累,有效提高了目标的积累性能,并抑制了交叉项的干扰,在目标检测性能与计算量之间取得了良好的平衡。

关键词：长时间相参积累参数估计高速机动目标距离走动多普勒走动

高速机动目标长时间相参积累和参数估计算法研究

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系统工程与电子技术 2022年第12期44卷 3811-3820页

作者：杨宇超方明赵晨帆王玥琪方刚上海航天电子技术研究所上海201109

长时间相参积累是提高雷达探测性能的重要技术之一。在高速高机动目标的长时间积累过程中引起的距离走动、距离弯曲、多普勒频率走动与多普勒频率弯曲效应会带来严重的积累信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)损失,进而使得噪声背景下雷... 详细信息

长时间相参积累是提高雷达探测性能的重要技术之一。在高速高机动目标的长时间积累过程中引起的距离走动、距离弯曲、多普勒频率走动与多普勒频率弯曲效应会带来严重的积累信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)损失,进而使得噪声背景下雷达难以有效发现探测目标的存在。针对上述问题,提出了一种针对高速机动目标的参数化长时间积累算法。首先,使用keystone变换(keystone transform,KT)校正了线性距离走动。然后,使用相参积累型修正三阶相位函数(coherently integrated modified cubic phase function,CIMCPF)与相参积累型修正高阶模糊函数(coherently integrated modified high-order ambiguous function,CIMHAF)算法分别完成了对一阶和二阶加速度的参数估计。得益于CIMCPF与CIMHAF对信号相参特性的利用,该算法在低信噪比下依然有效。同时,由于没有对参数网格搜索的过程,算法的计算复杂度也较低。仿真实验与分析证实了所提算法的优异性能。

关键词：长时间相参积累 keystone变换相参积累型修正三阶相位函数相参积累型修正高阶模糊函数参数估计