一种水下高速小目标回波频率估计方法

针对拦截水下高速小目标时近场区体目标效应对多普勒频率估计的影响,本文设计了一种选择区间加权频率估计方法,该算法将近场区时高速小目标看成体目标进行处理,通过对频率估计分量进行选择性幅度加权平均,降低了频率估计误差,减少了由于目标姿态变化对频率估计稳定性产生的不良影响。经仿真研究,与直接进行频率估计相比较,该方法能够较好的抑制体目标效应对多普勒频率估计造成的影响。在最不利情况下,频率估计误差数值低于300Hz,较好地满足了声引信利用多普勒频率进行后续参数估计的要求。     

双基地MIMO雷达多目标的时延估计方法

现有的双基地MIMO雷达目标角度和多普勒频率估计算法都要求已知目标的时延,然而实际中时延往往未知。对此该文提出了一种双基地MIMO雷达多目标的时延估计方法,可在角度和多普勒频率估计之前对目标的时延做出估计,从而为现有的角度和多普勒频率估计算法提供前提条件。方法将接收信号按周期切段,对各段信号进行滤波获得输出矩阵,时延的估计可通过对各矩阵F范数之和进行峰值搜索而获得。理论上论证了方法的可行性,并通过仿真实验进行了验证。     

基于NCS算法SAR成像效果仿真分析

针对SAR斜视状态使用CS算法对地面目标成像展开分析,重点分析了改进的NCS算法在处理高阶相位耦合方面的优势,按照改进的NCS算法对地面目标回波信号的成像过程进行了分析,使用计算机仿真验证了高阶耦合项位、残余相位误差随斜视角的变化关系,分析了目标回波聚焦效果,对实地模拟目标进行了成像仿真。     

粒子滤波算法在单站无源定位中的应用

单站无源定位是目标跟踪领域的一个研究热点问题.首先介绍了采用增加观测信息量的方法来实现单站无源定位的技术,即方位/多普勒频率联合定位方法,对其定位原理以及实现进行分析讨论.引入一种新的滤波器-粒子滤波器方法(Particle Filter,PF)探讨了海面上运动的观测平台对远距离运动目标定位的应用背景,对目标的原始定位结果进行滤波处理,以减弱测量噪声的影响,提高定位的精度.仿真结果表明了这一处理算法的有效性以及高精度.     

无源单站定位技术研究

无源定位技术已成为现代化战争中对抗"四大威胁"的关键技术。在研究目标来波方向(DOA)与多普勒频率的基础上,提出一种基于最小二乘估计的运动目标单站定位跟踪方法。经计算机仿真表明,该方法不仅能对运动目标进行定位,而且能对运动目标的速度、航迹等进行估计。     

方位/多普勒频率联合单站无源定位方法

在传统的无源定位技术基础之上,采用增加观测信息量的方法来实现单站无源定位,即方位/多普勒频率联合定位技术.该方法通过测量得到的多普勒频率提取目标的径向速度信息,再结合测角系统所测得的方位信息对目标进行定位.在对其定位原理分析讨论之后予以实现,最后通过计算机仿真实验证明这种定位算法具有较高的定位精度.     

导引头目标模拟器设计与实现

作为雷达导引头半实物仿真系统中的重要组成部分,导引头目标模拟器主要用于产生包含目标距离、速度、角度和功率等特征信息的回波信号,并能简单地模拟干扰信号.介绍了回波信号的特征原理,提出了导引头目标模拟器的设计实现方法,着重说明了采用数字频率综合器(DDS)和数字射频存储器(DRFM)方法模拟目标的速度和距离信息.该模拟器的实现可以方便地对目标信号进行模拟,同时也具有较高的模拟精度.     

高重频频率步进雷达强杂波抑制

针对高重频频率步进雷达,提出了抑制强杂波的有效处理流程.在接收机前端控制中频带通滤波器的通带范围以减少进入后续处理的折叠杂波,在信号处理机中针对目标运动速度的不同提出了两种方法:通过波形参数设计及高分辨处理消除杂波对高速目标的影响;利用两幅高分辨距离像(HRRP)进行杂波相消以抑制杂波对低速目标的干扰.该处理不需要改变基本的频率步进波形,具有简单易行的优点.仿真和试验结果验证了所提方法的有效性.     

使用双阵元的双目标快速DOA估计算法

比相单脉冲测角法通常被用来对1个目标进行DOA估计,受限于已知数据的数量,该算法无法对多个目标进行DOA估计。在比相单脉冲测角法基础上,利用目标多普勒频率对空间相位的影响提出一种使用双阵元的双目标快速DOA估计算法。该算法对于硬件的要求几乎与比相单脉冲测角法一致,功能上可以同时对2个目标进行DOA估计,且计算量小,实时性高。通过理论分析与仿真实验证明了算法的有效性并进一步探讨了信噪比、方位角、数据采集间隔对估计精度的影响。     

SAR有源欺骗式干扰模型研究

从SAR成像原理的基础上分析了有源欺骗式干扰对抗SAR侦察机理,推导了准确进行欺骗干扰的模型.传统有源欺骗式干扰模型以干扰机为基准,并进行了假设简化,对于虚假目标的位置设定存在一定局限性,根据虚假信号的多普勒频率偏移及其变化率,对传统模型进行了分析和推导,提出了传统模型虚假目标设定需要满足的位置限制条件;并针对现有的星载SAR平台参数,对虚假目标参数设定限制条件进行了模拟计算和分析,并对传统模型的改进进行了展望.     

临近空间高超声速目标跟踪技术研究

由于临近空间高超声速目标具有高速度、高机动的特点,对此类目标的跟踪是一个研究热点问题。提出了一种基于容积卡尔曼滤波的临近空间目标跟踪方法,首先分析临近空间高超声速目标的运动特性,建立了临近空间高超声速目标的运动模型。然后通过三站测得时差信息,实现了对临近空间目标的跟踪。最后,对提出的算法与扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波进行了综合性能对比分析,并通过仿真结果验证了该算法的实时性有效性。     

目标选择理论方法

针对现代战争特点和要求,给出了适合不同目标系统的6种打击目标选择理论,即重心效应理论、链条效应理论、瓶颈效应理论、连累效应理论、层次效应理论和组合理论。并运用这些理论,针对不同类型目标,给出了6种方法,即非线性规划方法、集合论方法、矩阵方法、群落型方法、网络型方法和塔型方法,基本涵盖了远程攻击武器目标选择理论与方法。     

舰空导弹协同攻击目标分配方法研究

根据双舰编队反导队形的配置和舰空导弹的战术技术性能,提出了针对多批目标的实时火力分配决策方法,根据当前态势和火力单元特性对需分配的目标进行静态实时火力分配,系统不断循环直至目标分配完毕,最后用实例进行了分析,计算结果表明了该方法的有效性.     

一种灰度图象中的小目标识别方法

介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测提取出灰度图像中包含目标的小区域。然后利用传统的门限自动选择方法找到合适的门限,利用该门限值对所获目标区域进行二值化以得到目标,然后采用改进不变矩方法提取目标特征并采用优化BP神经网络进行识别。该方法经实验验证,效果较好。     

基于本征极化的飞机目标识别

提出了变质极化散射矩阵对称性的最小Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范数准则修正方法,并在此基础上利用本征极化理论提取了雷达目标的极化特征,对五种飞机目标进行了识别实验研究,取得了良好的目标分类或识别效果。     

基于极化分解的目标识别方法研究

在全极化、高距离分辨力雷达体制背景下，研究了光学区雷达目标极化特性。利用极化分解将复杂目标分解为三个简单目标， 并提取描述三目标关系的特征参数对四类军用飞机目标进行了识别实验研究， 获得了良好的目标分类识别效果。     

灰靶理论的空中目标威胁评估与排序

对空中目标的威胁程度进行科学的评估与排序是防空指挥的重要环节,是防空指挥员进行火力分配的主要依据,也是防空指挥自动化系统的重要功能之一.灰靶理论是处理模式序列的灰关联分析理论,其核心概念是靶心度,可以依据靶心度进行模式分级.分析了影响空中目标威胁程度的主要因素,并基于灰靶理论建立了空中目标威胁评估与排序的数学模型,提出了应用灰靶理论进行威胁评估与排序的方法,为防空指挥员进行科学决策提供了理论依据.     

OFD-LFM MIMO雷达中目标部件振动的微多普勒效应分析

与传统单基雷达系统相比,多输入多输出(MIMO)雷达系统充分利用发射分集和接收分集的优势,能够在不同的视角接收目标回波信号,可以提取目标更精细的微多普勒特征,因而大大提高了雷达对目标的识别能力。基于MIMO雷达系统,详细分析推导了正交频分线性调频信号体制下目标部件振动的微多普勒效应,并采用时频分析工具对理论分析的结果进行了仿真验证。     

基于D-S证据理论的炮兵战场目标价值分析*

针对如何依据目标情报资料和作战任务需要合理评估战场目标的价值,选择需要射击的目标和确定优先顺序,建立了战场目标价值评价体系,提出了一种运用D-S证据推理理论对炮兵战场目标价值进行分析的新途径,该方法运用D-S证据组合公式对目标繁杂、不确定信息的融合,能够很好地消除目标信息的不确定性,从而将具有主观不确定性信息的目标价值分析问题转化为普通的确定性决策问题。通过实例证明了方法的有效性。     

拓展TOPSIS的地面目标关联算法

地面战场复杂的背景环境和目标的强机动性,使得传统关联方法所必需的先验信息不易获得,且传统关联方法仅利用状态信息进行关联,导致关联信息量不足,从而关联正确率不高。针对上述问题,采用无需任何先验假设的TOPS IS,在状态信息的基础上引入属性信息,作为拓展TOPS IS的评价指标,利用熵权确定各指标权重,最后用相对贴近度确定关联排序。仿真结果表明,该算法有效地提高了关联正确率,且能够满足实时性要求。