发射信号采用三种中重复频率的参差信号，线性调频信号 考虑目标的距离模糊和多普勒模糊 低杂波信号和噪声信号 脉压—MTI—MT—CFAR—测距—测速过程

已有基于深度学习的机载激光雷达点云分类方法存在训练时间长、对样本数据需求量较大等问题,无法广泛应用于不同情况下的复杂场景。针对该问题,提出了一种基于迁移学习的小样本机载激光雷达点云分类方法。该方法首先对机载激光雷达点云进行光谱信息的补充,通过提取点云数据的归一化高度、强度值和植被指数特征构建三通道点云特征图;通过设置不同的邻域大小和投影方向,生成多尺度和多投影特征图,并基于迁移学习方法进行多尺度、多投影的深层特征提取。针对上述提取的深层次特征,利用池化操作提取全局特征,并采用卷积神经网络进行初步分类,然后利用图割全局优化策略实现机载激光雷达点云的高精度分类。采用国际摄影测量与遥感协会提供的标准测试数据集对所提方法进行验证。与该协会网站上已公布的分类结果以及同样采用迁移学习方法的分类结果相比,所提方法在仅使用训练集中约0.6%的数据作为训练样本的情况下,总体分类精度可以达到94.9%,分类精度最高。

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机载激光雷达(Lidar)点云数据滤波是Lidar 数据后处理研究的重点和难点之一，也是首要解决的问题。传统曲面约束滤波算法利用最小二乘法拟合地形曲面，易受种子点粗差影响。针对这一问题，引入抗差估计理论改善曲面拟合效果，并设计自适应阈值确定的方法区分地面点与地物点。使用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)测试数据进行实验，与传统的8 种经典滤波方法进行对比，实验结果表明，抗差估计能得到更为合理的拟合曲面，获取的滤波结果非常可靠，对各种地形的适应性较强，具备较高实用价值。

从事相关项目设计多年，这款两轴两框架双光的机载吊舱适用于项目开发人员对吊舱或云台的设计参考，具有实用价值，已加工为成品

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机载脉冲多普勒雷达

在新一代的集成模块化航空电子系统中，机载软件采用开放的分布式架构，其中模块共享各种公共资源，并且彼此之间进行复杂的交互，从而导致模块故障易于传播，因此可靠性高。机载软件可能会减少。 机载软件的分析，测量和改进已成为需要解决的重要问题。 针对机载分布式软件的特点，提出了一种基于AADL的误差建模和可靠性分析方法。 利用AADL体系结构模型中的关键信息，可以生成AADL错误模型来描述机载分布式软件的故障行为。 在此步骤的基础上，使用灵敏度分析方法来分析系统可靠性。 因此，设计人员可以在开发的早期阶段找到影响系统可靠性的关键模块，从而在决策的基础上提高系统的可靠性。