OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法

转发式干扰因与雷达发射波形的高度相关性,经雷达主瓣接收后易对雷达产生严重的干扰作用。为解决主瓣干扰问题,建立正交频率分集调频多输入多输出(orthogonal frequency division multiplexing-multiple input multiple output, OFDM-MIMO)雷达主瓣接收的转发式干扰信号模型,分析了该干扰对OFDM-MIMO雷达的干扰机理;同时基于自适应方法处理理论,推导了OFDM-MIMO雷达自适应处理权向量解析式,提出了基于距离依赖波束的OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法。理论研究和仿真结果表明,提出的方法提高了输出信干噪比,实现了转发式主瓣干扰的有效抑制。     

双箭头负泊松比结构抗侵彻性能

采用数值模拟方法研究了双箭头负泊松比多胞结构抗子弹侵彻性能,对比分析了顶边撞击、铰点撞击、侧边撞击三种弹靶作用条件下子弹的侵彻行为与双箭头负泊松比结构的破坏形式。研究结果表明:当子弹以较高速度撞击双箭头负泊松比结构时,该结构的负泊松比效应不显著;顶边撞击与铰点撞击时,子弹直接贯穿结构,胞元破坏较小,此时双箭头负泊松比多胞结构抗侵彻性能较差;侧边撞击时,子弹未贯穿多胞结构,胞元破坏较大,双箭头负泊松比结构依靠其双三角结构使子弹发生偏转,显著增大了其侵彻阻力。分析了顶边撞击时子弹的入射角度变化对于双箭头负泊松比结构抗侵彻性能的影响,发现存在30°入射角和60°入射角。当子弹处于这两种入射角附近时,双箭头负泊松比多胞结构具有一定的抗侵彻能力。     

一种新的模糊多层自组织神经网络图像目标检测方法

神经网络方法和模糊集理论用于图像处理和目标检测时各有优势,文中提出了一种将神经网络和模糊集理论集成的混合方法,即模糊多层自组织神经网络法。该方法将模糊测度作为神经网络的目标函数,网络包括多层结构,任一层中的一个神经元对应图像中的一个像素,该神经元只与前一层的对应元素及其邻域元素连接。针对遥感图像的实验处理过程证明该方法能够有效地进行目标检测和提取,并且具有良好的噪声免疫力。     

分布式多目标跟踪中的数据融合问题——一种新的相容性准则及融合过程分析

用一个新观点讨论了利用分布式传感器网络进行多目标跟踪中出现的信息融合问题。对航迹相容性和假设相容性的判别问题 ,从一个新的观点 ,即“无矛盾原则”出发 ,给出了完整的与前人不同的航迹和假设相容性的判别条件。同时对航迹的融合过程和假设的融合过程做了详细的分析 ,证实两个假设相融合得到多个全局假设是合情合理的     

“伯克”级驱逐舰抗反舰导弹饱和攻击能力分析

介绍了影响抗饱和攻击能力的因素 ,剖析了“伯克”级驱逐舰的抗饱和攻击的武器系统及其特点 ,对该舰抗击数量饱和和方向饱和能力进行分析和估算 ,并展望其抗饱和攻击能力的发展前景 ,提出对“伯克”级驱逐舰实施饱和攻击的途径 ,为对该型舰作战能力研究提供参考     

毫米波多波束抛物面天线分析和设计

首先应用FDTD对毫米波多波束波导裂缝馈源进行分析计算 ,讨论了馈电波导及辐射缝结构对馈源方向图的影响 ,然后用物理光学法由抛物面上电流计算抛物面天线方向图 ,方向图的计算结果和测试结果相当吻合 ,这证明方法的有效性。     

超精密机床进给系统的QFT控制器的设计

超精密机床进给机构中存在的不确定因素及非线性因素对进给系统跟踪控制精度有较大影响 ,采用合适的控制器能够有效提高其跟踪控制精度。QFT是在相频平面上的一种图形化的鲁棒控制系统设计方法。本文采用QFT理论设计了鲁棒跟踪控制器 ,并应用了速度前馈和误差积分控制。仿真结果显示 ,进给系统在被控对象参数发生较大变化时仍达到了数十纳米的跟踪控制精度 ,满足了超精密加工的要求     

一种新型的转矩控制方法——矢量转矩控制

参考磁场定向控制(FOC)、直接转矩控制(DTC)两种方法的特点,提出了一种矢量转矩控制(VTC)的方法,它解决了传统DTC的输出电压矢量与控制变化量之间没有定量关系的缺陷,建立了输出电压矢量与控制变化之间的函数关系,同时改进了磁链低速模型.实验结果表明,该方法能够有效改善电机的输出特性.     

一种高精度六面体广义协调元

在八节点六面体等参单元的基础上在其各个面的法向方向上增加一个自由度 ,同时为了提高精度 ,改善其性能 ,消除几何敏感性 ,又引入七个非协调的内部位移函数和一个泡状函数作为附加位移。数值计算表明该单元的性能良好。     

用IMMPDA固定延迟平滑算法对杂波环境下机动目标的多传感器跟踪

本文对于在杂波环境下用多个传感器跟踪一个高度机动目标提出了一个次优的固定延迟平滑算法。此固定延迟平滑算法是把基本的交互式多模型方法(IMM)和概率数据互联(PDA)技术应用到扩展状态系统上发展而来的。在过去这种方法只使用在确切考虑量测来源(即无杂波)的马尔科夫开关过程上。本文通过对一个高度机动目标跟踪的仿真例子来说明这个算法,其中仿真假设有两个传感器:一部雷达、一部红外,都作用在密集环境下。提出的平滑算法引进了在估计时刻与最新量测之间的一个短时延迟,使得在航迹估计精度上与已有的IMMPDA滤波算法相比,有了显著地提高。而且其计算量只是随着延迟时间线性增长。然而,在一些应用中跟踪的延迟可能导致在控制闭环中产生不希望有的影响。