详解信号弹

信号弹是利用发烟火药燃烧产生火焰、烟雾和声响信号效应的弹药。在军事行动中，信号弹是用发光、发烟产生的信号来完成识别、定位、报警、通信、指挥、联络等任务的一类特种弹药。由于信号弹具有不受干扰、简便、直观和保密性强的特点，一直受到各国军队的普遍重视，在战争中得到了广泛应用，是指挥员和分队发布信号、传达命令和指挥联络的重要工具。     

基于粒子群算法的多基地雷达优化布站方法

为提高多基地雷达探测及"四抗"能力,提出了一种基于混沌变异粒子群算法的多基地雷达优化布站方法.定性分析了多基地雷达的布站原则,并对其量化,建立了优化布站的数学模型.为加快求解速度,结合混沌理论对标准粒子群算法进行了改进,给出了混沌变异粒子群算法在该优化问题中的设计方法,并与标准粒子群算法和遗传算法进行了仿真对比.结果表明,该方法能够快速有效得出多基地雷达优化布站方案.     

基于多通道DMF的高动态信号捕获

为解决靶场对高动态目标测量中存在的信号捕获难题,依托传统的直扩-码分多址信道,探讨了采用多通道数字匹配滤波方法进行高动态目标信号捕获的原理;在对平均捕获时间、捕获概率和虚警概率等动态信号捕获等性能指标进行分析的基础上,提出了高动态目标信号的捕获方法。将多通道数字匹配滤波技术应用于高动态目标的信号测量,在保持较高抗干扰特性的同时,可以缩短多普勒频移捕获的完成时间,为在靶场精确测量高动态目标提供了可靠的技术手段。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于混沌量子粒子群的舰炮身管多目标优化研究

舰炮的炮口扰动是影响舰炮射击精度的重要因素。为了减少舰炮的炮口扰动，优化身管结构，建立了柔性身管的有限元模型并将该模型的模态计算结果与模态试验测试值进行对比,证明建立的柔性身管有限元模型是有效的。提出了混沌量子粒子群算法与动力学联合优化的方法，进行身管和炮口的多目标优化，优化结果表明：优化后的炮口中心的线速度、角速度和角位移与优化前相比显著减小，身管质量有所降低，结构更加合理，该优化方法有效可行，为下一步全炮总体优化设计提供了一定的借鉴。     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。     

快时间域微振动对高分辨距离像畸变分析

通过对线性调频体制微振动散射中心回波的分析,研究了微振动引起的距离像的畸变与振动电尺寸和振动频率脉冲宽度积的关系,解决了stop-and-go准静态模型适用条件的问题.实验结果也可为波形设计提供参考.     

超声速混合层发展情况的非线性时间序列分析

采用大涡模拟数值方法,模拟了具有工程应用背景的二维超声速湍流混合层,通过非线性时间序列分析伪相图、关联维数和Lyapunov指数,得到了混合层发展情况的混沌特性.结果表明,混合层中心线沿流向位置的压力伪相图可定性地表示混合层的稳定性,关联维数分布可定量描述混合层经历的线性失稳、非线性失稳和涡合并阶段等发展情况,最大Lyapunov指数分布作为关联维数分析结果的验证.对于相应的超声速混合层实验,采用非线性时间序列分析方法研究混合层发展情况具有通用性.     

基于FPGA的雷达脉冲压缩处理器设计

FPGA和DSP技术在数字脉冲压缩系统中已得到广泛应用,但采用DSP芯片运算量大,设备复杂,成本高.提出了一种基于FPGA的适用于中小压缩比情况的数字脉冲压缩处理器的设计方案,能够实现M序列码和线性调频等多种信号的脉冲压缩,仿真结果表明,该处理器具有使用灵活、便于功能扩展和成本低的特点.     

基于深度学习的MPSK信号调制识别

为了有效实现信号调制方式的智能识别,提出基于深度学习的多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying, MPSK)信号调制识别方法。分析接收MPSK信号的循环谱,并通过提取MPSK信号循环谱的等高图获得二维特征信息,利用深度学习中的卷积神经网络对二维特征进行训练,使用测试样本对所设计的调制识别方法的有效性进行验证。仿真结果表明,所提方法具有良好的识别性能。