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全息凝视雷达系统技术与发展应用综述被引量：6: 1; 作者郭瑞张月 +4 位作者田彪肖钰胡俊徐世友陈曾平《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期389-411,共23页; 全息凝视雷达是一种同时覆盖全空域、同时多功能的阵列雷达,该文首先明确全息凝视雷达定义,并概述全息凝视雷达特点、性能优势以及处理难点;然后,较为全面地介绍了全息凝视雷达的发展历程,归纳了当前的主要应用方向,并对中山大学在全息... 展开更多; 关键词数字阵列雷达全息凝视雷达全时空探测同时多功能多普勒分辨率; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv8的凝视雷达小目标检测算法被引量：1: 2; 作者周昶雯宋强张月《信号处理》北大核心 2025年第5期853-866,共14页; 小目标检测在低空飞行器管理、环境监测、边境安防等场景中发挥着至关重要的作用,是保障低空空间安全和推动低空经济发展的关键技术之一。现有的雷达目标检测算法在处理“低慢小”目标时,往往受到目标尺寸、信噪比(Signal-to-Noise Rati... 展开更多; 关键词全息凝视雷达雷达小目标检测 YOLOv8 ECA注意力机制小目标检测层; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于带标签CBMeMBer滤波器的低慢小群目标跟踪改进方法被引量：1: 3; 作者钟展鸣宋强 +2 位作者张月陈泽彬杨珺瑶《信号处理》北大核心 2025年第5期906-923,共18页; 群目标跟踪是实现无人机集群反制的关键步骤,具有重要的研究意义。相比传统的多目标跟踪算法,随机有限集(Random Finite Set,RFS)滤波在处理多目标数据关联与进行状态估计方面展现出显著的优势。然而在低慢小群目标的场景中,现有的RFS... 展开更多; 关键词低慢小目标随机有限集群目标跟踪带标签势均衡多目标多伯努利滤波器全息凝视雷达; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于序贯特征提取的无人机与飞鸟目标分类被引量：2: 4; 作者宋强彭翔宇 +3 位作者黄仕林张月邓振淼陈小龙《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第5期839-852,共14页; 伴随无人机的在各个领域的广泛应用,其给国家和地区带来的威胁也与日俱增,对其进行有效的预警和反制迫在眉睫。随着无人机技术的进步,无人机预警和反制的难度随之增加。全息凝视雷达相比于传统雷达,使用宽发窄收的波束设计和积累探测技... 展开更多; 关键词全息凝视雷达运动特征轨迹特征序贯特征提取目标分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名全息凝视雷达系统技术与发展应用综述被引量：6: 1; 作者郭瑞张月田彪肖钰胡俊徐世友陈曾平; 机构中山大学·深圳电子与通信工程学院; 出处《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期389-411,共23页; 基金国家自然科学基金(U2133216) 深圳市科技计划资助(GXWD20201231165807008,20200828174754001,KQTD20190929172704911) +1 种基金广东省科技技术项目(2019ZT08X751)。; 文摘全息凝视雷达是一种同时覆盖全空域、同时多功能的阵列雷达,该文首先明确全息凝视雷达定义,并概述全息凝视雷达特点、性能优势以及处理难点;然后,较为全面地介绍了全息凝视雷达的发展历程,归纳了当前的主要应用方向,并对中山大学在全息凝视雷达系统研究方面的进展情况进行了介绍,给出了实际场景下目标探测结果,展示了全息凝视雷达在低空目标监视等方面的应用潜力;接着较为全面地介绍了全息凝视雷达相关关键技术的研究进展,包括系统设计、收发波束控制、目标积累检测以及参数估计等方面;最后总结了全息凝视雷达的发展趋势。; 关键词数字阵列雷达全息凝视雷达全时空探测同时多功能多普勒分辨率; Keywords Digital array radar Holographic staring radar Detect everywhere continuously Multifunctional simultaneously Doppler resolution; 分类号 TN958 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进YOLOv8的凝视雷达小目标检测算法被引量：1: 2; 作者周昶雯宋强张月; 机构中山大学电子与通信工程学院湖南科技大学计算机科学与工程学院; 出处《信号处理》北大核心 2025年第5期853-866,共14页; 基金国家自然科学基金(U2133216) 广东省科学技术厅先进智能感知技术重点实验室科技规划项目(2023B1212060024)。; 文摘小目标检测在低空飞行器管理、环境监测、边境安防等场景中发挥着至关重要的作用,是保障低空空间安全和推动低空经济发展的关键技术之一。现有的雷达目标检测算法在处理“低慢小”目标时,往往受到目标尺寸、信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)以及背景杂波等因素的限制,导致检测效果不佳。针对上述问题,本文提出将雷达距离-多普勒(Range-Doppler,RD)平面图输入改进后的YOLOv8模型,并结合实际雷达数据进行验证,实现了小目标检测性能的提升。本文利用全息凝视雷达采集了实测数据并进行数据标注和数据集制备。在模型设计方面,本文引入了高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)机制。ECA机制通过使用一维卷积代替传统的全连接层,在不增加额外参数量的前提下,有效地捕获了通道间的依赖关系。这种改进能够增强网络在不同通道上的特征选择能力,从而能够对小目标进行准确检测。同时,本文在模型中增加了小目标检测层,该检测层通过调整特征图的分辨率,使得模型能够对更小的目标进行特征提取和识别,从而弥补了常规检测网络对小目标处理能力不足的问题。此外,本文在实验部分选取了多种模型进行对比。实验结果表明,本文提出的改进模型在多个评价指标上均优于其他模型。与基准YOLOv8n相比,改进模型的精度提升了2.3%,mAP@0.5提升了1.9%,mAP@0.5-0.95提升了3.5%。总体来看,本文提出的模型在精度、召回率及mAP@0.5等指标上均表现出最佳的检测效果,验证了所提方法在雷达小目标检测中的有效性。; 关键词全息凝视雷达雷达小目标检测 YOLOv8 ECA注意力机制小目标检测层; Keywords holographic staring radar radar small target detection YOLOv8 ECA attention small target detection layer; 分类号 TN95 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于带标签CBMeMBer滤波器的低慢小群目标跟踪改进方法被引量：1: 3; 作者钟展鸣宋强张月陈泽彬杨珺瑶; 机构中山大学电子与通信工程学院湖南科技大学计算机科学与工程学院; 出处《信号处理》北大核心 2025年第5期906-923,共18页; 基金国家自然科学基金(U2133216) 广东省科学技术厅先进智能感知技术重点实验室科技规划项目(2023B1212060024)。; 文摘群目标跟踪是实现无人机集群反制的关键步骤,具有重要的研究意义。相比传统的多目标跟踪算法,随机有限集(Random Finite Set,RFS)滤波在处理多目标数据关联与进行状态估计方面展现出显著的优势。然而在低慢小群目标的场景中,现有的RFS滤波方法普遍未考虑群特性对跟踪的影响,也未考虑群目标起始与航迹信息提取的问题。为此,本文结合了群建模、带标签势均衡多目标多伯努利(Cardinality Balanced Multi-target Multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器以及自适应新生目标强度技术,提出一种针对低慢小群目标的跟踪方法。具体而言,本文首先通过虚拟领导-跟随者模型和无向图邻接矩阵对群目标结构进行建模;随后提出了一种三层优先级标签分配策略,改进了传统的带标签CBMeMBer滤波器,解决了标签冲突导致的轨迹混叠问题,提高了跟踪精度和算法运行效率;同时,设计了基于群目标场景与两点起始法的自适应新生目标强度算法,实现了RFS框架下群目标的自适应新生目标初始化;最后,仿真实验和基于全息凝视雷达的实测数据实验表明,所提方法在目标状态估计和轨迹质量方面表现优异,跟踪性能优于包括传统的带标签CBMeMBer滤波器在内的对比算法,且能有效避免轨迹交叉和混叠现象,充分展示了其在低慢小群目标精细化跟踪中的潜力和实际应用价值。; 关键词低慢小目标随机有限集群目标跟踪带标签势均衡多目标多伯努利滤波器全息凝视雷达; Keywords low,slow and small target random finite set group target tracking labeled Cardinality Balanced Multi-target Multi-Bernoulli filter holographic staring radar; 分类号 TN957.5 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于序贯特征提取的无人机与飞鸟目标分类被引量：2: 4; 作者宋强彭翔宇黄仕林张月邓振淼陈小龙; 机构中山大学电子与通信工程学院海军航空大学; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第5期839-852,共14页; 基金国家自然科学基金(U2133216)。; 文摘伴随无人机的在各个领域的广泛应用,其给国家和地区带来的威胁也与日俱增,对其进行有效的预警和反制迫在眉睫。随着无人机技术的进步,无人机预警和反制的难度随之增加。全息凝视雷达相比于传统雷达,使用宽发窄收的波束设计和积累探测技术,使得其对“低慢小”目标探测更具优势,在对无人机准确识别的基础上可联动其他种类的反制设备对其进行精准有效的反制。由于鸟和无人机两类目标在运动轨迹和机动性存在一定的相似性,如何有效实现两类目标的分类识别是全息凝视雷达面临的典型问题。结合实时分类需要即时输出当前航迹点类属标签的同时拥有较低计算复杂度的需求,本文基于全息凝视雷达航迹多普勒数据,提出了一种优化的基于序贯特征提取的分类流程,应用到雷达系统中时可随着目标轨迹的延伸实时输出航迹点类属标签。基于序贯特征提取降低了特征提取的原始数据维度,增加了两类目标在序贯窗口内相似的概率,增加了两类目标识别的难度,需要在序贯窗内这种低维度原始数据中所提取能很好的反映目标特性的特征。设计速度相邻窗间的相关系数等6个特征用以描述序贯窗口内目标速度变化的程度、速度变化稳定性和轨迹变化的程度,根据特征分类显著性分析,除速度标准差之外的特征的分布都有较好的类间隔离度。基于以上方法,本文利用WKNN分类器,综合分类准确率达到92%。; 关键词全息凝视雷达运动特征轨迹特征序贯特征提取目标分类; Keywords ubiquitous radar motion feature trajectory feature sequential feature extraction target classification; 分类号 TN957.5 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	全息凝视雷达系统技术与发展应用综述	郭瑞张月田彪肖钰胡俊徐世友陈曾平	《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心	2023	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进YOLOv8的凝视雷达小目标检测算法	周昶雯宋强张月	《信号处理》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于带标签CBMeMBer滤波器的低慢小群目标跟踪改进方法	钟展鸣宋强张月陈泽彬杨珺瑶	《信号处理》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于序贯特征提取的无人机与飞鸟目标分类	宋强彭翔宇黄仕林张月邓振淼陈小龙	《信号处理》 CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料