可并行化计算雷达网信号级融合检测算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61401329
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0112.雷达原理与技术
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

In the distributed radar research, cooperate detection based on signal fusion is a critical theoretical issue for the next generation netted radar system. However, signal fusion based detection faces many tough problems, such as heavy communication and computation demand, scheme difference of relevant radars and signal-noise ratio difference. This project will study the signal fusion based detection algorithms for distributed radar and will try to solve all the problems by studying fusion algorithms with the parallel computable capability. Such algorithms can decompose the heavy computation burden for calculating the final test statistic into distributed radars, such that each radar node can use its computation resources and transmit only the results to the signal fusion center for the final decision. Parallel computable signal fusion based algorithms can realize signal fusion based detection at a low cost and enable flexible netting for signal fusion based detection. This research may accelerate the engineering application of the radar network with the signal fusion based detection.
多站雷达协同信号级融合检测是下一代雷达系统的关键理论问题,但实现信号级融合检测面临通讯量大、计算量、雷达体制异构、信噪比不同等问题。本项目将对多站雷达基于信号级融合的检测目标检测算法进行研究,试图通过研究具有可并行化计算能力的信号级融合目标检测算法的设计同时解决以上问题,这种信号级融合检测算法的检验统计量的计算可被并行化的分解各自雷达站中,各雷达站可利用自身的计算资源并只需将计算结果传输至信号融合中心进行最终的融合判决。可并行化计算信号级融合检测算法可以较低代价实现信号级融合的检测性能,基于该算法的信号级融合网络组网方式灵活,可为信号级融合雷达组网系统的工程应用提供良好的工程支撑。

结项摘要

多站雷达协同信号级融合检测是下一代雷达系统的关键理论问题,但实现信号级融合检测面临通讯量大、计算量、雷达体制异构、信噪比不同等问题。本项目将对多站雷达基于信号级融合的检测目标检测算法进行研究,试图通过研究具有可并行化计算能力的信号级融合目标检测算法的设计同时解决以上问题,以标准信号融合、双门限融合检测和二次量化融合检测为准则,研究了单站基于平方律检波,单元平均恒虚警和广义似然比的融合检测算法,它的计算量被并行化的分解各自雷达站中,只需将计算结果传输至信号融合中心进行最终的融合判决,可以较低代价实现信号级融合的检测性能,可为信号级融合雷达组网系统的工程应用提供良好的工程支撑。

项目成果

期刊论文数量(22)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(11)
专利数量(45)
一种基于跟踪信息的多基雷达系统航迹起始算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘红亮;但晓东;周生华;刘宏伟
  • 通讯作者:
    刘宏伟
Detection Performance of Spatial-Frequency Diversity MIMO Radar
空频分集MIMO雷达的检测性能
  • DOI:
    10.1109/taes.2013.120040
  • 发表时间:
    2014-10-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Liu, Hongwei;Zhou, Shenghua;Yu, Yao
  • 通讯作者:
    Yu, Yao
配准误差下的多基地雷达目标检测算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡勤振;苏洪涛;刘子威;周生华;杨阳
  • 通讯作者:
    杨阳
一种相位编码信号及其失配滤波器设计方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    西安交通大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐磊磊;臧会凯;周生华;刘宏伟;严俊坤
  • 通讯作者:
    严俊坤
Cooperative track initiation for distributed radar network based on target track information
基于目标航迹信息的分布式雷达网络协同航迹起始
  • DOI:
    10.1049/iet-rsn.2015.0312
  • 发表时间:
    2016-04-01
  • 期刊:
    IET RADAR SONAR AND NAVIGATION
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Liu, Hongwei;Liu, Hongliang;Liu, Jun
  • 通讯作者:
    Liu, Jun

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其他文献

信噪比加权空间分集雷达目标检测算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    西安电子科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周生华;刘宏伟;刘保昌;尹奎英;ZHOU Shenghua,LIU Hongwei,LIU Baochang,YIN Kuiying
  • 通讯作者:
    ZHOU Shenghua,LIU Hongwei,LIU Baochang,YIN Kuiying
MIMO 雷达目标空间和频率散射多样性研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘宏伟;周生华
  • 通讯作者:
    周生华
基于脉冲串编码的MIMO雷达距离旁瓣抑制方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    纠博;周生华;刘宏伟;保铮
  • 通讯作者:
    保铮

其他文献

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机载雷达波形优化主动抗干扰技术
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  • 批准年份:
    2023
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    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目

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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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