博士毕业答辩汇报范例课件.pptx

1、预答辩人：赵孔瑞预答辩人：赵孔瑞导导 师：权太范教授师：权太范教授副副 导导 师：于长军教授师：于长军教授双基地高频地波雷达飞行目标双基地高频地波雷达飞行目标高度估计高度估计研究研究本课题主要本课题主要内容包括内容包括1.研究目的研究目的和意义和意义2.国内外研究国内外研究现状现状 3.高度估计理高度估计理论基础论基础4.主要研究内主要研究内容和创新点容和创新点1.研究目的和意义研究目的和意义研究目的：研究目的：1.1.实现目标飞行高度属性判别实现目标飞行高度属性判别2.2.构建目标飞行高度估计新方法构建目标飞行高度估计新方法3.3.推进高度属性判别工程应用推进高度属性判别工程应用1、研究目的

2、和意义、研究目的和意义 1.判断目标高低、判断目标高低、空飞行属性空飞行属性 2.有助于飞行目标有助于飞行目标类型识别类型识别 3.提高目标威胁度提高目标威胁度估计估计研究意义：研究意义：2.国内外研究现状国内外研究现状1994年，Farrall.D C 提出由信号回波强度估计目标飞行高度1997年Howland提出由EKF估计目标飞行高度国内哈尔滨工业大学提出了改进方法406080100120140-115-110-105-100-95-90-85距离(km)电波传播衰减(dB)h=0mh=0.5kmh=1kmh=1.5km低空域地波传播衰减低空域地波传播衰减8090100110120130

3、140-110-105-100-95-90-85目标距离(km)电波传播衰减(dB)h=8kmh=10kmh=12km高空域地波传播衰减高空域地波传播衰减3.高度估计理论基础高度估计理论基础研究内容研究内容4.1：提出了一种多模型低空飞行目标高度估计算法：提出了一种多模型低空飞行目标高度估计算法拟解决的问题：(1).通过高度区间划分解决传统高度估计方法的多解问题(2).通过AR模型建模解决RCS起伏影响估计精度问题4 主要研究内容和创新点主要研究内容和创新点低空域地波传播衰减低空域地波传播衰减低空飞行目标高度估计理论基础4.1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法()()

4、,(),(),()Tttkh k h kkkX定义目标状态向量定义目标状态向量目标高度估计模型目标高度估计模型1()(1)()2(,)ktrttbX kX kvP dBR hC F4.1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法传统Howland方法的多解问题一个观测量，两个未知量，存在多解问题一个观测量，两个未知量，存在多解问题4.1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法RCS的起伏问题020406080100010203040506070采样点RCS(dB)Swerling型RCS数据4.1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法

5、高度区间划分解决高度上的多解问题高度子区间划分高度子区间划分在第i个高度子区间内各个高度上的衰减，用 处的传播衰减代替来代替ih(,)(,)btbtiR hR h4.1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法ARAR模型建模模型建模解决RCS起伏影响的问题为分析飞机目标RCS的起伏，将目标RCS表示成一个均值分量和一个起伏分量之和,kkk 均值均值分量分量起伏起伏分量分量起伏分量用P阶段AR模型来表示：,1,11Pikkk ikie4.1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法AR模型建模模型建模解决RCS起伏影响的问题定义状态向量那么,1,11Pikk

6、k ikie12,1,1,1,1,TPkkkk,1,1,Tkkkk P ,1,11kkkkeAc4.1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法ARAR模型建模模型建模解决RCS起伏影响的问题同理，对于未知的AR模型系数随时间变化关系可以表示为：同时,1,11Pikkk ikie,1,1kkkw又可以表示为,1,11Tkkkke(1)(2)方程(1)和(2)可以表示成为一个滤波模型的形式：,1,1,1,11kkkTkkkkew4.1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法多模型高度估计模型根据前面推导，构建第i个高度区间上的状态向量：第i个高度区间上的估计

7、模型为：,TiTTTTkt kt kt kt kr kr kr kr kX 112(,)(,)(,)iiikkkbtittkkbtibtirrXXR hCZR hR hC Bwv4.1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-Howland方法的不足 20 40 60 80 1003021060240902701203001503301800LOOK DOWN PICTURE目标航迹图目标航迹图2468101214020040060080010001200采样点高度估计结果(m)真实高度高度估计结果目标高度估计结果目标高度估计结果4.1多模型低空飞行目标

8、高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-Howland方法的不足24681012142004006008001000120014001600采样点高度估计结果(m)真实高度高度估计结果高度估计结果高度估计结果4.1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-多模型方法51015200100200300400500600700800采样点高度估计RMSE(m)Howland方法多模型高度估计方法高度估计结果对比高度估计结果对比4.1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法RCS起伏下的高度估计性能比较5101520

9、0102030405060采样点RCS值(dB)Swerling型型 RCS起伏值起伏值4.1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法RCS起伏下的高度估计性能比较051015200100200300400500600700800900采样点高度估计RMSE(m)多模型高度估计方法Howland高度估计方法高度估计结果对比高度估计结果对比研究内容研究内容4.2：基于目标距离、方位和信号回波强度融合的双：基于目标距离、方位和信号回波强度融合的双基地高频地波雷达飞行目标高度估计算法基地高频地波雷达飞行目标高度估计算法拟解决的问题：(1).通过T/R站和R的目标距离、方位和信号回

10、波强度信息融合，实现高空飞行目标高度估计4 主要研究内容和创新点主要研究内容和创新点基于距离、方位、信号回波强度融合的高度估计算法基于距离、方位、信号回波强度融合的高度估计算法4.2 双基地高频地波雷达高度融合估计算法双基地高频地波雷达高度融合估计算法4.2 双基地高频地波雷达高度融合估计算法双基地高频地波雷达高度融合估计算法定义目标状态向量为,Tkkkkkkkt kt kr kr kxxyyzzX,Tkt kkr kt ktrrrRP P Z定义观测向量为4.2 双基地高频地波雷达高度融合估计算法双基地高频地波雷达高度融合估计算法仿真和实验数据处理仿真和实验数据处理0510152025302

11、0040060080010001200采样点高度估计RMSE(m)z=7kmz=9kmz=11km05101520253000.511.52采样点RCS估计RMSE(dB)z=7kmz=9kmz=11km010203001234采样点RCS估计RMSE(dB)z=7kmz=9kmz=11km高度高度估计均方误差估计均方误差b)相对于相对于R站的站的RCS估计均方误差估计均方误差a)相对于相对于T/R站的站的RCS估计均方误差估计均方误差 4.2 双基地高频地波雷达高度融合估计算法双基地高频地波雷达高度融合估计算法实测数据处理实测数据处理5101588.599.51010.511采样点高度估计结

12、果(km)飞行高度估计结果研究内容研究内容4.3：高度属性判别与高度估计算法：高度属性判别与高度估计算法拟解决的问题：(1).在高度属性未知背景下，在估计出目标飞行高度的同时，判别出目标高度属性4 主要研究内容和创新点主要研究内容和创新点地平线地平线雷达波束辐射范围雷达波束辐射范围高频地波雷达监视范围图高频地波雷达监视范围图4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法研究背景406080100120140-115-110-105-100-95-90-85目标距离(km)传播衰减(dB)h=0kmh=0.5kmh=7kmh=10km两种高度属性下的电波传播衰减两种高度属性下的电波传播衰减

13、基本基本原理原理 高度属性与高度信息相互依赖、相互联系1:1:()/)(/)kkip X kZp DZ最终目的：最终目的：4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法基本原理 高度属性划分 基于高度属性的多模型集 两层多模型方法 高度属性概率、状态概率密度 交互作用多模型近似高度高度 属性属性高度高度 属性属性基于基于 的的多模型集多模型集基于基于 的的多模型集多模型集目标状态目标状态估计估计高度属性高度属性概率概率高度属性判别4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法模型框架4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法高空目标的高度和RCS估计结果051015202

14、530050010001500200025003000采样点高度估计RMSE(m)7km9km10km5101520253000.511.5采样点RCS估计RMSE(dB)7km9km10km 高度估计RMSE RCS估计RMSE 4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法高空目标的高空状态概率0510152025300.50.60.70.80.91采样点高空飞行状态概率 7km9km10km 高空飞行状态概率4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法高空目标的视距/超视距属性判别目标高度属性与目标飞行高度之间的关系()4.2()R kmh m()4.2()R kmh m4

15、.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法低空飞行目标仿真结果0510152025300100020003000400050006000采样点高度估计RMSE(m)0.5km1km0510152025300246810采样点RCS估计RMSE(dB)0.5km1km高度估计RMSE RCS估计RMSE4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法低空飞行状态概率0510152025300.50.60.70.80.91采样点低空飞行状态概率 0.5km1km低空飞行状态概率4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法实测数据处理某民航飞机航行轨迹某民航飞机航行轨迹4.3 高

16、度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法实测数据处理51015207891011采样点高度估计结果(km)051015200.50.60.70.80.91采样点高空飞行状态概率 高度估计结果高度估计结果 目标飞行状态概率目标飞行状态概率研究内容研究内容4.4：提出了目标高度属性判别算法：提出了目标高度属性判别算法解决的问题解决的问题:(1).(1).在工程应用中，能够直接、快速判别飞行目标是视距还是超视距属性更有实在工程应用中，能够直接、快速判别飞行目标是视距还是超视距属性更有实 际应用意义际应用意义。(2).(2).高度属性判别更容易在实际高频地波雷达系统上实现。高度属性判别更容易在实际高

17、频地波雷达系统上实现。4 主要研究内容和创新点主要研究内容和创新点直达波水平视线水平视线绕射波绕射波 研究背景研究背景：(1).比估计具体飞行高度更有实际应用意义。(2).更容易在实际雷达系统当中实现。4.4 目标高度属性判别算法目标高度属性判别算法406080100120140-115-110-105-100-95-90-85目标距离(km)传播衰减(dB)h=0kmh=0.5kmh=7kmh=10km两种高度属性下的电波传播衰减两种高度属性下的电波传播衰减4.4 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法基本原理高度属性判别高度属性判别关键问题关键问题高度属性判别高度属性判别算法算法可信

18、度度量可信度度量准则准则4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法创新点：8090100110120130140-110-105-100-95-90-85目标距离(km)电波传播衰减(dB)h=8kmh=10kmh=12km高空视距区域传播衰减()2(,10)rbP dBR hkmC 信号回波强度定义为与高度无关的观测量信号回波强度定义为与高度无关的观测量4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法基本原理低空超视距区域传播衰减 406080100120140-115-110-105-100-95-90-85距离(km)电波传播衰减(dB)h=0mh=0.5kmh=1kmh=1.5km第i个高度区间

19、1(,)(,)iiittbbR hhR h()=2(,)iitbP dBR hC 将低空高度区域进行划分，每个高度子空间内的传播衰减将低空高度区域进行划分，每个高度子空间内的传播衰减假定不随高度变化假定不随高度变化4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法基本原理高/低空飞行状态判别流程图4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法高度属性判别框架似然度量：余弦相似度似然度量：余弦相似度()exp/kkk Mk Mckkk Mk MipkZhZZZZ似然函数：欧氏距离似然函数：欧氏距离(/1)()(/1)iiZ kkZ kZ kk4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法基于余弦相似度的似然函数10/

20、1/111(/)exp22iTiikik kkk kikp ZhZZSS每一组状态模型的权值()()()/ociiipkpkpkZhZhZh似然函数：欧氏距离似然函数：欧氏距离似然度量：余弦相似度似然度量：余弦相似度()exp/kkk Mk Mckkk Mk MipkZhZZZZ4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法基于余弦相似度的似然函数141()()()/)(1)=()/)(1)()/)(1)HHHjjHHjp D kp hkp Z khp hkp Z khp hkp Z khp h k高空视距属性可信度值高空视距属性可信度值4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法高度属性可信度计算低空

21、属性可信度值低空属性可信度值21,441,41()max()()/)(1)=max()/)(1)()/)(1)iiiiijjHHjp D kp h kp Z kh p h kp Z khp hkp Z khp h k4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法高/低属性判别框架低空属性可信度值低空属性可信度值21,441,41()max()()/)(1)=max()/)(1)()/)(1)iiiiijjHHjp D kp h kp Z kh p h kp Z khp hkp Z khp h k4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法高/低属性判别框架4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法视距/超

22、视距属性判别框架()4.2()R kmh m()4.2()R kmh m时，目标为视距属性 时，目标为超视距属性4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法目标高度属性判别准则12()()p D kp D k(1)假设且()4.2()HR kmhm则判别目标为高空视距属性。()4.2()HR kmhm(2)假设12()()p D kp D k且则判别目标为高空超视距属性。12()()p D kp D k(3)假设且()4.2()HR kmhm则判别目标为低空视距属性。()4.2()HR kmhm(4)假设12()()p D kp D k且则判别目标为低空超视距属性。4.4 高度属性判别算法高度属性

23、判别算法高度属性判别系统框架高高/低空低空属性判属性判别别视距视距/超视距属性超视距属性判别判别目标相对于观测站航迹低空飞行状态可信度高空飞行状态可信度4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法低空目标10510150.20.40.60.81采样点低空飞行状态可信度246810121400.20.40.60.81采样点高空飞行状态可信度目标相对于观测站航迹低空飞行状态可信度高空飞行状态可信度4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法低空目标20510150.20.40.60.81采样点低空飞行状态可信度05101500.20.40.60.8采样点高空飞行状态可信度目标相对于观测站航迹高空飞行状态可

24、信度低空飞行状态可信度4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法高空飞行目标15101520250.20.40.60.81采样点高空飞行状态可信度05101520250.10.20.30.40.50.60.70.8采样点低空飞行状态可信度4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法高空飞行目标20102030400.20.40.60.81采样点高空飞行状态可信度01020304000.20.40.60.8采样点低空飞行状态可信度高空飞行状态可信度低空飞行状态可信度4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法高空飞行目标3高空飞行状态可信度低空飞行状态可信度01020300.20.40.60.81采样点高

25、空飞行状态可信度5101520253000.20.40.60.8采样点低空飞行状态可信度双基地高频地波雷达高度误差双基地高频地波雷达高度误差空间分布特征分析空间分布特征分析4.4 本课题还包括以下内容：本课题还包括以下内容：本课题创新点总结如下：本课题创新点总结如下：针对不同目标高度属性，分别提出了多模型低空目标飞行高度估计针对不同目标高度属性，分别提出了多模型低空目标飞行高度估计算法，解决了多解问题和算法，解决了多解问题和RCSRCS起伏问题；起伏问题；在高度属性未知条件下，提出了一种同时高度属性判别在高度属性未知条件下，提出了一种同时高度属性判别和高度估计算法；和高度估计算法；针对实际工程

26、应用，提出了一种目标高度属性判别算法；针对实际工程应用，提出了一种目标高度属性判别算法；123发表论文情况：发表论文情况：1 Zhao Kongrui,Yu Changjun,Zhou Gongjian,Quan Taifan.Simultaneous Altitude and RCS Estimation with Propagation Attenuation in Bistatic HFSWRJ.International Journal of Antennas and Propagation,2013:1-8.（SCI收录号:000327969100001，IF=0.685）2 赵孔瑞

27、，于长军，周共健，权太范.Altitude and RCS Estimation with Echo Amplitude in Bistatic High Frequency Surface Wave Radar C.Proceedings of the 16th International Conference on Information Fusion，2013：1342-1347.（EI收录号：20135217141415）3 赵孔瑞,周共健,于长军,权太范.双基地高频地波雷达三维曲面定位精度分析J.系统工程与电子技术，2012，34(7)：1344-1349.（EI收录号：201237

28、15431456）4 Zhao Kongrui,Zhou Gongjian,Yu Changjun,Quan Taifan.Estimation of Flight Altitude in High Frequency Surface Wave Radar C.Proceedings of International Geoscience and Remote Sensing Symposium，2012：4786-4789.（EI收录号：20130615991732）5 赵孔瑞,周共健,于长军,权太范.高频地波雷达飞行目标高度估计J.系统工程与电子技术，2012，34（8）：1571-1575.（EI收录号：20124215572338）6 Zhao Kongrui,Yu Changjun,Zhou Gongjian,Quan Taifan.Target Flying Mode Identification and Altitude Estimation in Bistatic T/R-R HFSWR C.International Conference on Information Fusion.(录用)