对流层散射无源监视系统最优布局方法

为提高对流层散射无源监视系统对辐射源的定位精度,利用改进粒子群优化算法对分布式监视节点进行最优布局设计。推导了基于电磁波方位到达角定位机制下的几何精度因子。在改进粒子群优化算法中,采用混沌理论初始化所有粒子的初始参数;通过自适应变化的惯性权重和学习因子来提高算法寻优能力;为防止粒子陷入局部最优,利用双子群机制进行寻优,并在两子群之间进行交叉变异操作,以增加粒子的多样性。仿真结果表明:相对于几种常规的布站方式,所提算法能够明显提高监视系统对辐射源的定位精度,运行时间较遍历寻优算法有所减少。     

刚性球的散射方向性图仿真研究

利用基于奇异值提取技术的高斯积分技巧,并引进局部坐标系与合适的坐标变换,将奇异积分的计算转化为在局部坐标系内的积分面元上计算沿边界的曲线积分,最终给出了奇异积分与近似奇异积分的数值计算公式,从而实现了Helmholtz表面积分方程积分解的数值计算.对刚性球的仿真结果表明:该方法给出的目标散射方向性图与国外类似文献吻合得较好,可用于双基地声纳、目标低频声散射特性等相关研究.     

靶标龙伯球一体化反射器电磁和气动特性融合设计

针对武器装备试验、训练构建实战化空情模拟条件的要求,提出利用靶标加载龙伯球透镜反射器模拟航空武器的雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)的方法,来进行靶标的电磁散射特性和气动特性的融合设计.采用电磁仿真软件FEKO和流体仿真软件Fluent相结合,重点研究了龙伯反射器(Luneburg-Lens...     

基于Coherent Point Drift方法的SAR图像散射中心匹配

散射中心匹配是当前散射中心用于SAR图像目标识别的一个主要技术途径.散射中心匹配的难点在于散射中心特征存在的误差和缺失.Coherent Point Drift (CPD)方法从概率密度估计的角度解决点模式匹配问题,能够较好地考虑散射中心的误差和缺失.本文将CPD方法用于散射中心匹配,并在此基础上引入车辆目标SAR图像方位角估计先验信息和散射中心属性信息,以提高散射中心匹配的准确性和稳健性.MSTAR数据实验说明了该方法的有效性.     

装甲车辆电磁散射特性模型的建立与仿真

针对如何高效求解装甲车辆等复杂目标的电磁散射特性的难题,利用有限元法(Finite Element Method,FEM)和物理光学(Physical Optics,PO)法对复杂装甲车辆进行3D几何建模和电磁学问题描述.通过Ansoft HFSS电磁仿真系统,对其电磁散射特性进行有限元电磁仿真求解,直观形象地解算出装甲车辆高频散射电磁场的雷达截面积(Radar Cross Section,RCS)分布状态,包括电磁波对装甲车辆不同入射面的RCS在水平、垂直方向上的电磁变化特性,为装甲车辆隐身、反隐身设计,雷达系统设计以及雷达目标识别提供数字化、信息化技术支撑.     

一种抗云雾散射干扰的激光引信信号检测方法

激光引信在云雾环境中工作时,云雾的后向散射信号对其正常的目标信号检测产生干扰,严重时有可能引起虚警。研究了云雾产生的后向散射信号与目标回波信号的不同特点,并由此提出了双门限检测方法,即同时对信号幅度与信号幅度的增速进行检测,从而有效识别云雾干扰信号以避免产生虚警。通过分析实际的试验数据,对回波信号的特点进行了验证,实际应用双门限检测方法,验证了其可行性。     

基于散射探测的鱼眼激光告警方法

分析了鱼眼激光告警系统的工作原理,建立了基于散射探测的鱼眼激光告警系统的探测模型,推导出系统的目标光斑成像公式及目标光斑到达探测系统的单像元能量公式,最后引用美国休斯飞机公司AN/TVQ-2激光目标指示器参数进行数值模拟分析,得出激光传输距离及鱼眼告警系统设置高度与探测器单像元能量的关系。     

一种新的动态分形海面模型及其电磁散射统计特性研究

给出了一种更符合海面实际情况的基于未充分发展海谱的分形海面模型(NDFFM),使用双尺度法计算了NDFFM海面的后向散射截面,并研究了动态散射场幅值分布。结果表明在大特征斜率下散射场服从K分布,随着特征斜率的下降,散射场分布向瑞利分布退化。最后将计算数据与传统的分形模型和实测雷达数据进行比对,证明了该模型的准确性和有效性。     

超视距反舰导弹捕捉能力

为提高超视距反舰导弹捕捉能力,必须有效克服海面风场及目标运动两大主要误差源的影响。分析了反舰导弹捕捉能力的影响因素,定量计算了海面风场及目标运动两个主要因素的影响大小,并相应提出了几点措施。对提高导弹命中概率有实际意义。     

基于SAR图像的目标散射中心特征提取方法研究

针对SARATR需要,基于属性散射中心模型,研究了从SAR图像提取目标散射中心特征的方法。该方法首先从SAR图像分割出包括单个散射中心响应的目标区域,然后判断该区域对应的散射中心的类型,最后再采用相应的参数模型进行参数初值选择和数字优化,从而得到对应该区域的目标散射中心特征。通过循环执行上面的步骤,就可以从SAR图像提取出目标所有散射中心特征。仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能。