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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
敌我识别系统及其进展   总被引:3,自引:0,他引:3  
从敌我识别系统的应用背景出发,综述了敌我识别系统的发展历程,分析了各种敌我识别系统的特点,比较了毫米波敌我识别系统和激光敌我识别系统的性能,指出了数据融合技术和微米/纳米技术对敌我识别技术发展的重要性.相关研究内容对敌我识别系统的论证、技术体制的选择有参考价值.  相似文献   

2.
数据融合与敌我识别综述   总被引:5,自引:0,他引:5  
敌我识别 (IFF)是自动目标识别 (ATR)技术的重要应用之一。高科技条件下现代战场中的目标侦察与敌我识别问题 ,一直是国际雷达领域和信息处理技术的主攻方向。为适应未来数字化战场的作战需求 ,具有敌我识别能力的系统 ,已成为 2 1世纪战场数字化系统的基本功能单元之一。扼要介绍了目标识别的有效途径、可提高敌我识别系统效能的数据融合技术及IFF现状与发展趋势。  相似文献   

3.
本文在分析猝发传输直接序列扩展频谱技术特点及其抗干扰能力的基础上,讨论了猝发扩频技术在敌我识别系统中应用的必要性与可行性,最后给出采用猝发传输扩频技术实现敌我识别系统的方案。  相似文献   

4.
分析了无源激光敌我识别系统组成和工作原理;对系统的光束传输过程进行等效,利用激光波长、束散角、峰值功率等激光参数,推导出了基于高斯光束理论的光束传输模型;采取高斯光束衍生的方法,解决高斯光束通过硬边光阑的传输问题;在考虑大气衰减的基础上,仿真计算了激光敌我识别系统工作中回波信号能量密度与系统作用距离的关系,分析了提高系统作用距离的途径.研究结果一方面对于无源激光敌我识别设备的研制具有借鉴意义,另一方面可以为评估无源激光敌我识别设备作用距离提供支持.  相似文献   

5.
空中目标敌我识别模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
首先阐述了目标敌我识别的概念及其重要性.接着建立上级指定、外部情报、飞行计划、敌我识别器、目标电子干扰、目标机动特征、目标速度特征和目标群特征等主要识别因素的识别模型和准则,并给出了目标敌我识别的判断逻辑.最后采用加权求和法构建了目标敌我综合识别的数学模型.研究成果可作为指挥员进行人工敌我识别判断的思维逻辑,也可作为开发程序化的自动敌我识别软件的建模依据,对防空指挥控制系统发展具有参考价值.  相似文献   

6.
美军对敌我识别系统的研究,始于40年代的二次世界大战期间。但对单兵敌我识别系统的研究,则始于90年代中期。究其原因,主要有下述4点:(1)现代作战武器的射击精度、射程和杀伤力大大提高,徒步士兵面临着来自其他士兵、空中平台或地面车辆攻击的危险。为了充分发挥现代武器的作战效能,必须有一种好办法确定士兵正在瞄准的目标(如单兵、单辆坦克或直升机)是敌人还是友军?他是否正在受到友军单兵、武装直升机或地面战车的威胁?(2)一些军事强国将现代士兵视为一个自主作战能力比以往强得多、能与其他作战单元(如地面车辆和空中平台)协同作战的作战平台。因此,急需研制能够满足单兵与多种作战平台协同作战需求的敌我识别系统。  相似文献   

7.
随着远程精确打击和高超声速武器装备的发展,快速可靠地进行敌我识别、避免误伤尤为重要.分析了系统敌我识别过程中存在的识别结果前后不一致等问题,给出增加告警监视环节的敌我识别流程优化设计,设计了两类告警规则设计方法,强调人机相辅目标识别思想,为我军相关装备工程研制提供参考.  相似文献   

8.
传统的敌我识别系统已经不适应信息化作战的要求,现提出了一种以Cygnal公司的嵌入式单片机C8051F020为核心的新型敌我识别系统设计方案,给出了该系统的硬件结构框图和程序流程图.该方案与现有系统相比有很大的技术改进,利用了扩频技术、纠错编码技术、最新的加密标准和GPS系统,各方面性能有了显著提高.  相似文献   

9.
雷达敌我识别系统现状、发展及启示   总被引:4,自引:0,他引:4  
通过对几次较大规模局部战争,尤其是在伊拉克战争中所发生的多次误伤事件的原因分析得出:在大纵深、强机动和高度自动化的现代立体战争中,由高新技术装备起来的现代作战平台,要避免友军之间的误伤事件,必须建立与其相适应的目标敌我识别系统。首先简要介绍了目标识别及雷达敌我识别系统涵义、分类、组成和工作原理,然后阐述了雷达敌我识别系统的现状,最后对雷达敌我识别系统发展趋势作了展望,并得到4点启示。  相似文献   

10.
在毫米波敌我识别系统中,识别信息在低频部分经过数字信号处理后,进行扩频调制后由微波收发信机进行传输。介绍了毫米波敌我识别系统中采用扩频调制设计原则和跳变Gold码扩频序列的设计方法,分析了扩频抗截收/截获的能力,并给出了一种用STEL2000-A芯片产生Gold序列进行跳变扩频调制的具体实现实例。  相似文献   

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