基于非搜索方式的高超声速飞行器检测前聚焦技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61601341
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0112.雷达原理与技术
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

As a new weaponry, the hypersonic flight vehicle has advantages of the stealth, the long distance, the high speed, the high maneuverability and the strong interference, which make the corresponding radar detection encounter the extremely low signal-to-noise ratio. Without the changes of the radar system and parameters, the focus-before-detect technique can improve the radar detection performance under the extremely low signal-to-noise ratio and has received wide attentions. The traditional focus-before-detect technique, which utilizes the searching operation to focus the radar echo, has the problems of the blind speed sidelobe, the large computational cost and the complex radar system. In order to resolve these problems of the traditional focus-before-detect technique, we aim to propose the non-searching focus-before-detect technique for three echo models of the hypersonic flight vehicle. Through the introduction of the pseudo axis, the non-searching focus-before-detect technique can complete the echo focus only by employing the multi-dimensional decoupling technique and the multi-dimensional (inverse) Fourier transform. This research would enhance the radar detection of the hypersonic flight vehicle, set up the research system of the non-searching focus-before-detect technique and expand the theory of the focus-before-detect technique. Therefore, this research has the important theoretical significance and application value.
高超声速飞行器作为新兴的武器装备,其隐身性、超远程、超高速、高机动和强干扰等特点使雷达检测面临极低的信噪比问题。检测前聚焦雷达信号处理可提高极低信噪比条件下的雷达检测性能且基本不改变雷达体制和参数,相关理论和实现技术受到广泛关注。传统检测前聚焦技术基于穷尽搜索方式实现雷达信号的聚焦,穷尽搜索方式应用于高超声速飞行器检测前聚焦将导致盲速旁瓣、大运算量和高雷达系统复杂度等问题。针对高超声速飞行器三种回波信号模型,本项目拟通过引入虚拟单元轴的方式,将传统线阵操作转换为多维矩阵操作,并利用多维耦合消除技术和多维(逆)傅里叶变换技术实现高超声速飞行器的非搜索检测前聚焦,克服传统检测前聚焦技术穷尽搜索方式导致的缺陷。通过本项目研究,将会增强雷达对高超声速飞行器的探测能力,建立基于非搜索方式的检测前聚焦技术研究体系,以及丰富检测前聚焦雷达信号处理理论。因此,本项目研究具有重要的理论意义和应用价值。

结项摘要

高超声速飞行器作为新兴的武器装备,其隐身性、超远程、超高速、高机动和强干扰使雷达检测面临极低的信噪比等问题。检测前聚焦雷达信号处理可提高极低信噪比条件下的雷达检测性能且基本不改变雷达体制和参数,相关理论和实现技术受到广泛关注。针对高超声速飞行器三种回波信号模型,本项目开展低信噪比检测前聚焦技术研究,通过Generalized Dechirp-Keystone Transform,最优检测前聚焦和Improved LVD闭合解析式推导分别完成机动目标窄带回波信号模型、平稳目标宽带回波信号模型和机动目标宽带回波信号模型的边界效应分析。相比传统检测前聚焦技术研究,本项目清晰了所提算法的物理机理,所提算法抗噪声性能接近理论最优,且计算复杂度降低2个数量级以上。通过本项目研究,将会增强雷达对高超声速飞行器的探测能力,建立低信噪比检测前聚焦技术研究体系,以及丰富检测前聚焦雷达信号处理理论。因此,本项目研究具有重要的理论意义和应用价值。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(3)
Fast implementation of scaled inverse Fourier transform for high-speed radar target detection
快速实现高速雷达目标检测的缩放傅里叶逆变换
  • DOI:
    10.1049/el.2017.1782
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    ELECTRONICS LETTERS
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Niu Zhiyong;Zheng Jibin;Su Tao;Zhang Jiancheng
  • 通讯作者:
    Zhang Jiancheng
Radar High-Speed Maneuvering Target Detection Based on Three-Dimensional Scaled Transform
基于三维尺度变换的雷达高速机动目标检测
  • DOI:
    10.1109/jstars.2018.2846731
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Jibin Zheng;Hongwei Liu;Jun Liu;Xiaolin Du;Qing Huo Liu
  • 通讯作者:
    Qing Huo Liu
PCFCRD for multicomponent LFM signals analysis
PCFCRD 用于多分量 LFM 信号分析
  • DOI:
    10.1049/el.2016.3074
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    ELECTRONICS LETTERS
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Zheng Ji-bin;Liao Gui-sheng;Liu Qing-huo
  • 通讯作者:
    Liu Qing-huo
ISAR Imaging of Ship Targets Based on an Integrated Cubic Phase Bilinear Autocorrelation Function
基于积分三次相位双线性自相关函数的船舶目标 ISAR 成像
  • DOI:
    10.3390/s17030498
  • 发表时间:
    2017-03-03
  • 期刊:
    SENSORS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Zheng J;Liu H;Liu Z;Liu QH
  • 通讯作者:
    Liu QH
Parameterized two-dimensional representation for multicomponent cubic phase signals and its application in ISAR imaging of fluctuating ship
多分量立方相位信号参数化二维表示及其在脉动船ISAR成像中的应用
  • DOI:
    10.1016/j.dsp.2017.09.009
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Digital Signal Processing
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    J. Zheng;H. Liu;Z. Liu
  • 通讯作者:
    Z. Liu

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    苏涛

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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]
      
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