低分辨雷达基于波形特征的飞机架次判别方法

通过分析低分辨雷达飞机目标回波波形,提取出低分辨雷达飞机目标架次可资分类的特征参数作为飞机目标架次判别的特征向量。最后,采用模糊极大极小神经网络作为分类器,在低分辨雷达目标识别样机系统对机群目标进行分类识别试验中,验证了所提取特征的有效性。     

脉压雷达信号处理仿真分析研究

针对脉冲压缩雷达,从系统仿真的角度建立了描述雷达与目标位置的三维坐标系,根据雷达信号脉冲压缩和非相参积累模型,通过计算机Matlab仿真得出了目标回波经过脉压雷达信号处理后的结果,并进一步分析了脉冲压缩和脉冲积累处理的效能。结果表明:目标回波信号通过脉冲压缩和脉冲积累处理后,显著提高了目标回波信噪比以及对目标距离估计的精度。     

基于非合作雷达辐射源的无源雷达目标检测方法

主要研究了基于非合作雷达辐射源的非相参体制无源雷达目标检测问题。对目标回波通道中的直达波干扰,利用一种基于三元传感器对消的方法来进行抑制。然后采用周期间相关检测的处理方法对目标进行检测。仿真分析表明,该方法在辐射源信号未知的情况下,能够有效抑制目标回波通道中的直达波干扰,得到优于传统的确知信号的相关检测性能。     

机载PD雷达宽带线性调频信号运动补偿

采用宽带线性调频信号能够显著地提高雷达的距离分辨率和抗干扰能力,然而雷达与目标间的相对运动损耗了部分目标回波相参积累能量,影响目标频率向和距离向分辨力。针对以上问题,提出了一种基于改进匹配滤波函数的运动补偿方法,补偿信号回波中的相位误差,实现宽带线性调频信号目标运动运动补偿。实验与仿真结果证明了该算法的有效性。     

一种基于调制谱的空中目标识别方法

雷达目标的微多普勒特征在雷达目标探测与识别中受到越来越多的关注,正在成为目标探测与识别领域的新兴研究方向。介绍了一种基于调制谱的空中目标识别方法,根据空中目标回波、综合时域的幅度信息、时域的相位信息和频域的微多普勒信息,将空中目标分为直升机类目标、螺旋桨类飞机目标和涡扇类飞机目标,利用实测数据对结论进行验证,表明该方法可以用来对这些目标进行分类。     

基于一种电子靶标的目标回波信号的设计与实现

通过对一种新型电子靶标中主要数字化器件的研究和设计,解决了雷达回波信号距离延迟、多普勒频移、信号相参和多目标模拟等问题,实现了在电子靶标中的应用,为部队训练提供了空中目标雷达和红外信号、导弹应答信号,驱动实装完成了武器系统全过程训练。     

信道互易性对分布式MIMO雷达检测性能影响的研究

为研究分布式多输入多输出(MIMO)雷达天线收发共用导致的信道互易性对检测性能的影响,首先利用分布式MIMO相控阵雷达观测目标时的信号模型分析了天线收发共用导致的信道互易性;然后,在考虑信道互易性条件下依据相关信道间的目标回波相参积累、独立信道间目标回波非相参积累的方法推导了分布式MIMO雷达的似然比检测器;最后,仿真分析了有信道互易性和无信道互易性两种情况下分布式MIMO雷达的检测概率曲线。仿真结果表明:在一定条件下,信道互易性可有效提高分布式MIMO雷达的检测性能。     

分布式多频带雷达数据融合目标高分辨分析方法

宽带雷达接收的目标散射回波提供了目标散射点的散射类型及距离高分辨.由于条件限制,很难获得宽带及超宽带回波数据.采用状态空间法融合不同频带下的雷达回波数据得到目标高分辨分析.仿真证明,该方法能够有效地利用多部不同频带雷达的回波来获得目标的散射特征,明显优于同条件下单部雷达所得到的结果.该方法提供了一种以多部窄带雷达等效获得宽带、超宽带雷达的可行方法.     

利用ISAR成像法进行架次识别

本文基于常规相参雷达体制,研究了利用ISAR成像法进行机群架次识别的问题,重点分析了对机群进行ISAR成像的特点,提出了适合机群成像的运动补偿方法,通过仿真实验验证了所提出的方法的有效性。     

基于电磁涡旋的雷达目标成像

作为信息载体的电磁波除了传统的携带信息方式外,近年来其波前以电磁涡旋形式展现的信息调制能力也越来越受到关注。本文综述了电磁涡旋在信息调制等方面的研究进展,阐述了其在雷达信息获取方面的潜在应用价值。针对圆形相控阵列,建立了电磁涡旋波照射下理想点散射目标的回波模型。将各阵元的接收信号按照与发射时相同的模式移相后,沿圆周积分即可获得雷达阵列的输出回波。该回波可表示为经平方Bessel函数调幅后的傅里叶基函数的线性组合。结合Bessel函数的频谱特性,分析了轨道角动量态与方位角变量之间的近似对偶关系,利用逆投影和滤波-傅里叶变换方法进行了成像处理。仿真实验表明,电磁涡旋对雷达目标具有方位向成像的潜力。本文的研究可为新体制的雷达设计、目标识别技术的发展提供参考和借鉴。     

基于SVR的火控系统解算诸元数据拟合方法

火控系统动态精度测试,需要以对火控系统实际输出射击诸元数据的有效数据拟合为前提。采用SVR方法,可将非线性的复杂函数转化为高维特征空间的线性拟合问题。利用ε不敏感损失函数,描述了采用SVR对火控系统解算诸元的拟合方法,并通过与多项式拟合与神经网络拟合方法相比较,表明了SVR方法的有效性。     

基于面向对象技术的通信资源管理数据库建模

采用面向对象技术进行数据模型构造是一种非传统的数据组织和设计方法 ,它能够更好地描述和分析现实世界事物之间的关系。论述了通信资源数据库的面向对象建模方法 ,并提出了一种面向对象数据模型向数据库结构转换的策略。     

齿轮箱故障诊断特征级数据关联方法研究

提出了齿轮箱故障诊断特征级数据关联的定义．在该定义的基础上,提出了基于Bootstrap方法的小样本诊断特征参数关联的方法．利用某型齿轮箱振动试验台测取的振动加速度响应信号对提取的特征参数进行了关联评估,基于Bootstrap方法的特征级数据关联方法正确区分出了效果不好的特征参数,证实了该数据关联方法的正确性．     

基于Bayes理论的测试性数据融合评估技术

针对目前高可靠性产品测试性评估验证面临的样本量不足的问题,提出一种基于Bayes理论的内外场数据融合评估技术,并给出详细的内外场测试性数据收集方法及原则,利用某产品的试验数据对该方法进行了验证。该方法工程应用性强,可作为高可靠性产品测试性评估的依据。     

基于分布式数据流的的指控系统服务集成方法

针对SOA服务集成架构应用于军用指控系统遇到的问题,提出了一种基于分布式数据流的服务集成方法。其设计思想不同于现在常用的服务集成方法中采取的集中式数据流,该方法支持指控服务构件之间数据的直接通信,可避免集中式处理带来的通信瓶颈问题,提高了服务集成的性能,较好地适应了军用异构网络环境。     

面向诸元计算精度鉴定的二次抽样试验设计方法

针对诸元计算精度常规试验方法的缺点和不足之处,提出了"二次抽样"的试验设计方法,在一次抽样的基础上,通过对试验结果进行分析,进行第二次有针对性的抽样试验,并采用贝叶斯估计方法,对两次相关联的试验结果进行综合评价。最后采用该方法对某型炮兵指控系统的诸元计算精度进行了检验,证明了该方法的实用性和有效性。与常规试验方法相比,二次抽样法对诸元计算中各变量不同值域的权重进行了重新分配,其计算结果对被试装备的实际性能更具有指向性。     

多传感器测量数据预处理

传统传感器测量数据处理方法只采用算术平均值的数字滤波法,虽然这种方法具有一定的抗干扰性,但从统计理论和实际应用情况分析来看,这种方法处理的数据不是测量结果的最好表示,尤其对于多传感器测量情况甚至更糟糕.针对这种情况提出了通过2次利用偏度分析建立动态检测门限判别并剔除粗差,再进行数据融合的分批估计方法.数据分析结果表明,这样处理后的数据测量误差和方差均更小,测量结果更接近测量真值.     

一种基于线性流形的基因表达数据的聚类方法

由于基因表达数据的稀疏性和噪声性,传统聚类算法对其聚类时不能取得好的效果。针对这一问题,一种新的线性流形方法被提出,它的基本思想是搜索数据集中的线流形聚类,再将其中某些线流形聚类融合构造高维流形聚类。该算法将切向距离和法向距离作为线性流形的距离度量,运用空间近邻信息,采用聚类基因的平均表达水平作为转移向量,提高了聚类的准确度。实验结果表明,该算法的聚类准确性优于其它聚类算法,并且对带有噪声的数据可以保持较高的聚类准确度;在对Hela基因表达数据聚类时,算法得到了具有显著生物学意义的聚类。这些都说明提出的算法对基因表达数据聚类的适用性和有效性。     

测向交叉定位系统多目标数据关联研究

多目标测量数据关联问题是分布式被动交叉测向定位系统必须解决的问题,首先提出了基于残差的数据关联方法,但多目标时该方法运算量很大。针对这一缺点,提出了基于不变量的目标数据关联新方法,通过数字仿真对比了这两种方法的数据正确关联概率。仿真结果表明:基于不变量的方法正确关联概率与基于残差的数据关联方法相当,但计算量远小于后者。     

基于马氏距离的飞行缺失数据估计方法

针对基于欧式距离的最近邻居的缺失值估计算法的不足,提出了一种基于马氏距离的估计算法来估计飞行数据集中的缺失数据.该算法通过飞行数据之间的马氏距离来选择最近邻居数据,并将已得到的估计值应用到后续的估计过程中,然后采用信息熵来计算最近邻居的加权系数,得到缺失数据的估计值.仿真结果表明该算法优于基于欧式距离的最近邻居缺失值处理算法,是一种有效的飞行数据缺失值估计方法.