林强
- 作品数：48 被引量：112H指数：6
- 供职机构：空军预警学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金军内科研计划重点项目更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术军事文化科学更多>>
- 雷达专业智慧教室的构建及在装备教学中的应用被引量：2
- 2021年
- 针对传统雷达装备教学的不足,构建了雷达专业智慧教室;根据雷达专业智慧教室的组成和特点,提出了多维多模混合式装备教学新形态;结合应用实例,给出了具体的教学实施过程.教学实践表明,利用雷达专业智慧教室开展多维多模混合式教学,可以达到线上线下结合、理实一体融合、虚拟现实互补、交流互动多样和学员主体地位突出的效果,从而显著提高装备教学效率和人才培养质量.
- 张新勋张衡林强张从胜
- 关键词：装备教学
- 改进AHM-TOPSIS的智能化雷达信息处理性能评估方法
- 2023年
- 针对智能化雷达信息处理性能评估需求,从雷达信息处理包含的目标检测、目标识别和剩余杂波抑制3种技术着手,构建了智能化雷达信息处理性能评估指标体系。使用评分标度替代比例标度对属性层次模型进行改进,通过改进后的属性层次模型对指标体系进行赋权。在评估模型中引入灰色关联分析法,使用灰色关联系数替代欧式距离,利用改进的逼近理想解排序法对不同方案的智能化雷达性能进行排序,筛选出最优的智能化雷达技术方案。通过智能化雷达的工作数据验证了该方法的有效性。
- 施端阳林强胡冰陈佳君
- 关键词：信息处理属性层次模型
- 基于PSO-SVM算法的雷达点迹真伪鉴别方法研究被引量：5
- 2020年
- 为解决虚假目标点迹对雷达跟踪性能的影响,本文提出了一种基于PSO-SVM算法的雷达点迹真伪鉴别方法,进一步对目标点迹和杂波点迹进行真伪鉴别,有助于滤除杂波剩余点迹,提高雷达处理容量和跟踪性能。本方法利用点迹形成过程中生成的特征参数,先利用PSO算法对SVM算法参数进行优化选择,再利用参数优化后的SVM算法对雷达点迹进行真伪鉴别。最终,目标点迹鉴别准确率达到了95.18%,杂波点迹鉴别准确率达到了89.94%,整体的点迹鉴别准确率达到了92.13%。实验结果表明:该算法有较高、较稳定的点迹鉴别准确率,前期较多的杂波点迹被鉴别为目标点迹的缺陷也得到了较好的改善。
- 彭威林强
- 关键词：支持向量机粒子群算法
- 美国高超声速武器发展与防御被引量：1
- 2023年
- 高超声速武器是军事和科研领域的研究热点。针对高超声速飞行器防御问题,系统分析了美国高超声速飞行器的发展历程,在对高超声速飞行器防御难点进行剖析的基础上,研究了美国对该类目标的防御能力与防御规划,最后从预警探测角度阐明了近期需要关注的几个方面和远期发展重点。分析结果表明:针对高超声速飞行器防御存在地基预警系统探测视距有限、空基预警系统全程监视能力不足、天基红外预警系统正在发展等问题,需多平台、多传感器协同运用,构建空天地一体化的全域预警探测体系进行联合探测。
- 曲智国林强费太勇李志淮郑建成
- 关键词：高超声速武器预警体系
- 基于PSO-MLP的点迹真伪鉴别方法研究
- 2020年
- 针对山区、海面和城市等复杂强杂波产生的杂波点迹对雷达跟踪性能的影响,提出了一种基于粒子群算法(PSO)-多层感知器算法(MLP)的雷达点迹真伪鉴别方法,进一步区分目标点迹和杂波点迹,滤除杂波剩余点迹,有效提高雷达处理容量和跟踪性能。本方法在研究杂波点迹和目标点迹差异性的基础上,提取包括多普勒速度、原始幅度等多维特征参数,先通过PSO算法对MLP算法的参数进行优化选择,再运用参数优化后的MLP算法对点迹进行真伪鉴别,进而滤除剩余杂波点迹。最终,整体的点迹鉴别准确率达到了85.75%。实验结果表明该算法有较高、较稳定的点迹鉴别准确率。
- 彭威林强
- 关键词：多层感知器粒子群算法
- 空防空管雷达网一体化建设问题探讨被引量：1
- 2012年
- 为了保障日益复杂的空情和实现空防空管雷达资源共享、功能互补,提出了空防空管雷达网一体化建设。空防空管雷达网一体化建设是提高空防空管实力和综合效能的最有效途径。首先介绍了国内外空防空管雷达网一体化建设的现状,然后在阐述空防空管雷达网一体化建设的必要性和原则的基础上,提出了我国空防空管雷达网一体化建设构想。
- 陈辉林强王永攀陈岩
- 关键词：空防空管一体化雷达网
- 基于最小生成树的图像结构描述
- 2017年
- 最小生成树是表示图像的常用结构,在图像匹配和图像检索等任务中应用广泛。但是,现有方法只是利用最小生成树来表示图像,缺乏分析和描述图像结构的量化指标。本文提出了基于最小生成树的图像结构描述指标,首先采用最小生成树来表示图像中的结构基元,然后基于最小生成树定义了分布均匀度、支撑度和描述符独特性三个量化指标,来衡量图像中结构基元对图像结构的描述能力。采用仿真点集和实际图像进行实验,结果表明,基于最小生成树定义的量化指标可以较好地描述图像的结构,可用来对图像场景粗略分类和评价图像匹配的难易程度。
- 曲智国谭贤四张伟王红林强
- 关键词：最小生成树评价指标图像匹配
- 基于PSO-PNN算法的雷达点迹真伪鉴别方法被引量：1
- 2022年
- 针对雷达目标检测后的剩余杂波,提出了一种将粒子群优化算法(PSO)与概率神经神经网络(PNN)相结合的雷达点迹真伪鉴别方法。方法可以在目标检测后进一步区分目标点迹和杂波点迹。同时,将其雷达点迹鉴别结果与BP神经网络(BPNN)对雷达点迹鉴别结果作了对比,发现上述方法的整体识别率可达91.13%,目标识别率可达93.78%,较BPNN分别提升1.55%和3.55%。结果表明,PSO-PNN能够有效鉴别雷达点迹真伪。
- 孟文涵林强
- 关键词：粒子群优化算法概率神经网络
- 基于改进ADC法的雷达阵地现场优化效能评估被引量：5
- 2012年
- 针对雷达阵地现场优化的特点,分析了对抗条件下战场环境对雷达阵地现场优化效能的影响,建立了雷达阵地现场优化效能的指标体系,提出了一种改进型ADC模型,并通过实例分析验证了该方法的正确性和有效性,为雷达装备阵地现场优化提供了一定的参考依据。
- 陈辉林强付世奇
- 深度迁移学习的两阶段雷达目标检测方法被引量：1
- 2022年
- 针对传统的基于统计特性的目标检测方法统计建模困难和机器学习目标检测方法特征提取复杂的问题,提出了深度迁移学习的雷达目标检测方法。采集雷达的IQ数据,经过脉冲压缩处理后形成雷达原始图像,通过对雷达图像进行放大、裁剪等步骤构建飞机目标数据集;设计R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN和Faster R-CNN等两阶段深度学习目标检测模型,对雷达图像中的飞机目标进行自动检测;模型训练时,引入迁移学习思想,使用预训练过的卷积神经网络自动提取图像中的深层特征,以达到减少雷达图像训练样本量的目的。某型航管雷达实测数据的实验结果表明:与传统的恒虚警率检测方法相比,该方法提高了雷达目标检测率,降低了虚警率,解决了检测率与虚警率的矛盾。
- 施端阳林强胡冰尹建国
- 关键词：雷达目标检测
