针对多目标检测的雷达传感网络物理层信号处理

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61102140
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    28.0万
  • 负责人：
    梁菁
  • 依托单位：
    电子科技大学
  • 学科分类：
    F0123.敏感电子学与传感器
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

新型数字化雷达传感器兼具雷达的探测性能和无线传感器的通信功能，可灵活组建成雷达传感网络，在局部范围内，能比传统雷达和单雷达传感器实现更加精准的目标检测、定位、跟踪、成像及识别。本项目旨在针对多目标检测问题，建立雷达传感网络物理层信号模型，阐明多发射信号、多回波信号、多信道之间的相互关系；提出基于信道补偿的回波信号时空融合算法，提高系统对多个目标的整体检测性能；揭示雷达传感网络波形、信道对多目标检测性能的制约关系；在满足目标检测要求的前提下尽可能降低功耗、减小带宽、延长网络寿命。开展本项目的研究，从学术意义而言，有望建立雷达传感网络物理层信号处理的基础理论，促进雷达传感网络这一新兴交叉学科的发展；从应用价值而言，对开发出具有中国知识产权的雷达传感网络，促进军事、交通、医学、农业等领域的信息化和网络化，保护人民生命安全，有重要的经济意义和社会意义。

结项摘要

当前国内外对雷达传感网络物理层的理论研究尚处于起步阶段，由于多目标比单目标更具复杂性和广泛性，相关的信号处理理论和方法还在探索中。本项目针对雷达传感网多目标检测问题，提出一种新的高分辨无源雷达传感网(HRPRSN)模型, 可在提高多目标联合检测概率的同时降低多目标联合虚警概率。提出HDS与DDS两种雷达传感器部署方法，结合BT与NBT多跳信息融合法揭示了多目标检测性能、传感器部署个数与传感器平均能耗间的关系。对比分析5种不同组织模式下的雷达传感网多目标检测性能，发现小信噪比低恒虚警概率时，分布式雷达传感网的目标检测性能优于MIMO；大信噪比高恒虚警概率时，MIMO雷达传感网的目标检测性能优于分布式网络。建立基于分簇结构的雷达传感网目标检测模型，证明LLDFCLT信号融合方法优于HLDFKE。对比分析三种波形的多目标分辨能力，发现LFM波形分辨力最好且对目标运动速度具有一定鲁棒性，13位巴克码序列对低速运动目标具有较好分辨力，简单脉冲性能最差。针对异构雷达传感网提出LR-MT与ALR-MT两种系统能量分配法，可在系统能量一定的条件下获得最优的多目标检测性能。本项目的研究对促进雷达传感网络这一新兴交叉学科的发展提供了一定理论支持。

项目成果

期刊论文数量（4）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（7）
专利数量（0）
Graphical deployment strategies in radar sensor networks (RSN) for target detection
用于目标检测的雷达传感器网络 (RSN) 中的图形部署策略
  • DOI：
    10.1186/1687-1499-2013-55
  • 发表时间：
    2013-03
  • 期刊：
    EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking
  • 影响因子：
    2.6
  • 作者：
    Ling Yang;Jing Liang;Weiwei Liu
  • 通讯作者：
    Weiwei Liu
Multitarget Resolution and Performance for Radar Sensor Network (RSN)
雷达传感器网络 (RSN) 的多目标分辨率和性能
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Multitarget Resolution and Performance for Radar Sensor Network (RSN)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Weiwei Liu;Jing Liang;Ling Yang
  • 通讯作者：
    Ling Yang

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

铝合金预拉伸板残余应力的超声测量
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    无损检测
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    卢超;梁菁;王晓;赵莉
  • 通讯作者：
    赵莉
生态足迹核算方法及其应用研究进展
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    生态环境学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    尹科;王如松;姚亮;梁菁;YIN Ke1,WANG Rusong1,YAO Liang1,LIANG Jing2 1.State Key Labor;2.Hunan Environmental Monitoring Center,Changsha 410014,China
  • 通讯作者：
    2.Hunan Environmental Monitoring Center,Changsha 410014,China
BNU-ESM-RCP4.5情景下2018~2060年拒马河河道内生态需水量和麦穗鱼栖息地面积模拟研究
  • DOI：
    10.13248/j.cnki.wetlandsci.2017.02.017
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    湿地科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    平凡;刘强;于海阁;牟夏;梁菁
  • 通讯作者：
    梁菁
中国环保模范城市生态效率评价
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    Acta Ecologica Sinica
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    尹科;王如松;姚亮;梁菁;YIN Ke1,WANG Rusong1,YAO Liang1,LIANG Jing2 1 State Key Labor
  • 通讯作者：
    YIN Ke1,WANG Rusong1,YAO Liang1,LIANG Jing2 1 State Key Labor
结合Bresenham直线算法的运动模糊方向判断方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    制造业自动化
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    梁菁
  • 通讯作者：
    梁菁

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

梁菁的其他基金

面向空间监测的三维可移动无线传感器网络理论与技术
  • 批准号：
    61731006
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    290.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
超宽带雷达传感器土壤信息获取与处理
  • 批准号：
    61671138
  • 批准年份：
    2016
  • 资助金额：
    60.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
关闭
close
客服二维码