高速交会目标的超宽带雷达三维成像

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61671059
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    58.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0112.雷达原理与技术
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Relative localization technology of high-speed rendezvous target can be widely used in various applications, such as for terminal guidance,radio proximity fuze and miss distance measurement system. Current measurement precision is limited by the little known about the scattering characteristics of high speed rendezvous target. Based on the adopted principle of current radar system and the corresponding signal processing method, it is hard to further improve its measurement accuracy and capability. To overcome the bottleneck of the relative localization technology of high-speed rendezvous target, ultra-wideband radar will be utilized in this project due to its high range resolution. This project aims to study the time-varying scattering characteristics of high speed rendezvous complex body target and develop a mechanical scattering center model related to target’s physical parameters, radar signal and motion trajectory parameters. Then the corresponding signal processing method, such as target detection, estimation of one-dimensional range profiles and motion trajectory parameters, motion compensation, estimation of rotation angle, will be developed for reconstructing high resolution three-dimensional imaging of the target. The results of this project will provide theory foundation and technology support for forming all-time and all weather decimeter-level three-dimensional imaging capability which can be applied to terminal guidance,radio proximity fuze and miss distance measurement system et al.
高速交会目标相对定位技术在导弹末制导、无线电引信和武器命中精度评定等领域应用广泛。受限于对高速交会过程中复杂体目标散射特性的认识,当前采用的测量雷达体制及信号处理方法难以进一步提升其测量精度和测量能力。本项目针对高速交会目标相对定位测量技术的瓶颈,充分利用冲激超宽带雷达的距离高分辨能力,着重研究高速交会过程中复杂体目标超宽带时变散射特性,建立以目标属性、雷达系统参数、运动轨迹参数等为主要模型参数的机理性散射中心模型,提出与之相适应的目标检测、一维距离像估计、目标运动轨迹参数估计、目标回波运动补偿、转角估计方法,实现高分辨率的目标三维成像。本项目研究成果可为我国导弹末制导、无线电引信和脱靶量测量等领域形成全天时、全天候的分米级三维成像能力提供理论基础和技术支撑。

结项摘要

利用雷达测量数米至数十米范围高速交会过程中非合作目标的运动轨迹,可不受光线和天气的影响,在导弹末制导、无线电引信和武器命中精度评定等领域都有着广泛应用。冲激超宽带雷达通过发射纳秒级的一阶或高阶高斯脉冲,信号带宽可达数GHz,具有高距离分辨率和良好的抗多径衰落性能,故非常适用于对高速交会过程中对非合作目标相对运动轨迹的高精度测量及其三维成像。本项目深入研究了高速交会过程中复杂体目标的散射特性,建立了目标属性、雷达系统参数、运动轨迹参数等为主要模型参数的机理性散射中心模型。在此基础上,结合冲激雷达回波信号的特点,提出了相应的目标检测、一维距离像估计、目标运动轨迹参数估计、目标回波运动补偿方法,实现了远场和近场目标的三维成像,为实现全天时、全天候的分米级高速交会目标三维成像提供了理论基础和技术支撑。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(3)
Location reconstructions of attributed SCs by monopulse radar
单脉冲雷达归属 SC 的位置重建
  • DOI:
    10.1049/iet-rsn.2018.0012
  • 发表时间:
    2018-06
  • 期刊:
    IET Radar Sonar and Navigation
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Guo Kun Yi;Niu Tong Yao;Sheng Xin Qing
  • 通讯作者:
    Sheng Xin Qing
Scattering Center Modeling Using Adaptive Segmental Compressive Sensing
使用自适应分段压缩感知的散射中心建模
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Beijing Institute of Technology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Qifeng Li;Kunyi Guo;Jiaxin Wang;Xinqing Sheng;Tianshu Liu
  • 通讯作者:
    Tianshu Liu
Scattering center models of backscattering waves by dielectric spheroid objects
介电球体后向散射波的散射中心模型
  • DOI:
    10.1364/oe.26.005060
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Optics Express
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Guo Kun-Yi;Han Xiao-Zhe;Sheng Xin-Qing
  • 通讯作者:
    Sheng Xin-Qing
散射中心属性对单脉冲雷达测角的影响研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭琨毅;牛童瑶;盛新庆
  • 通讯作者:
    盛新庆
基于散射中心方位特性的大角度成像数据缩减方法
  • DOI:
    10.13443/j.cjors.2018062001
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    电波科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭琨毅;王嘉欣;张尊;盛新庆
  • 通讯作者:
    盛新庆

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

一种新型“Turn-on”荧光探针用于硫化氢可视化检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014-12
  • 期刊:
    环境科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘春霞;马兴;魏国华;杜宇国
  • 通讯作者:
    杜宇国

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

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