基于子阵结构的相控阵MIMO雷达分辨能力分析

在阵元总数一定的情况下,不同的子阵划分方式和布阵间距对不同子阵发射正交波形,子阵内发射相干波形的相控阵-MIMO雷达系统的分辨力的影响,首先通过相控阵-MIMO雷达的信号模型推导出其广义模糊函数,然后以此分析子阵结构对距离、多普勒、方位三维分辨力的影响。仿真结果表明,在阵元总数一定的情况下,子阵越多,系统距离分辨力越高,子阵越大,多普勒分辨力越高,子阵间距满足一定条件才能有较好的系统分辨力。这些结论对相控阵-MIMO雷达子阵结构设计具有指导意义。     

雷达组网系统目标定位精度评估模型

以地基分布式有源雷达组网系统为讨论对象,在具体分析了4种系统定位误差的相互关系的基础上,给出了一种基于ECEF转换法的系统目标综合定位精度评估模型,并利用典型的雷达参数,对2D与3D混合的雷达组网系统的实际目标综合定位精度进行了仿真和对比分析,得到了一些对雷达组网系统的实际部署优化处理有参考价值的结论.     

基于RCS的空间目标识别研究

空间目标的雷达探测与识别技术在航天监测、开发利用空间资源方面具有广阔的应用前景。空间运动目标RCS序列为非平稳时间序列,常用时间序列分析方法很难对其进行特征提取和识别。针对空间运动目标RCS序列的变化规律,引入小波变换以及模糊分类对空间目标的RCS序列进行特征提取和识别。实测数据处理结果表明,对于空间目标的旋转姿态识别,该方法取得了较好的实验结果。     

信息融合技术在雷达组网中的应用

雷达组网是防空预警系统发展的一个重要发展方向, 其核心是信息融合技术.给出了雷达组网的概念、特点和结构模型,划分了信息融合在雷达组网中各个层次,重点阐述了雷达组网系统中检测与跟踪融合技术的应用,最后讨论了雷达组网中信息融合技术的发展前景.     

雷达与AIS信息融合综述*

介绍了国内外学者在雷达与AIS信息融合领域的研究成果.首先对雷达与AIS的数据特点进行了比较,介绍了二者信息融合的结构模型.然后,基于该结构模型,重点阐述了雷达与AIS在数据预处理、航迹关联和航迹融合三方面的研究状况.最后,指出了该领域尚待进一步研究的内容.     

精确测量大气折射率的微波折射率仪

根据微波谐振腔的谐振频率随充入介质不同而变化的原理,研制出了一种能够精确测量大气折射率的微波折射率仪.实验证实,该微波折射率仪的测量精度远远高于常用五九型探空仪和轻型电容式折射率仪,且具有反应速度快、精度高、体积小、重量轻等特点.该仪器不仅可实用于高精度雷达电波折射误差修正,也可实用于大气波导的精确测量和大气精细结构的精确测量等方面.     

太赫兹粗糙金属目标镜面雷达散射截面预估方法

在太赫兹频段,研究金属目标表面粗糙度对雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)的调制作用,对粗糙金属目标的RCS缩比测量具有重要意义.通过研究太赫兹粗糙金属目标镜面RCS随粗糙度的变化规律,结合相干、非相干散射理论,在基尔霍夫近似法的基础上,提出一种特定参数区间粗糙金属目标镜面RCS的预估方法,并...     

质量功能展开与多约束条件下的概念设计

针对产品在设计时需要大量的资源,研究了资源的投入影响顾客满意度的问题.提出了质量功能展开与多约束条件相结合进行概念设计的方法.利用质量功能展开的基本原理,通过引进设计属性的实际可达水平和计划可达水平,给出了设计资源约束条件下的优化模型.最后以火控雷达的概念设计为例,以研制费用和研制进度为约束条件建立模型,计算说明此模型是有效的.     

基于学习矢量量化(LVQ)神经网络的雷达体制识别

由于现代战争中雷达体制的多样化、复杂化及其综合应用使得雷达体制识别中要处理大量复杂的高维数据,学习矢量量化(LVQ)神经网络不仅能处理有监督分类,而且相对于其他神经网络能以较小的计算量处理大量输入数据,所以采用LVQ对雷达体制进行识别,同时针对LVQ学习速率的变化可能引起学习算法不稳定,采用修正的学习速率算法.在简要介绍雷达体制和LVQ的基础上构造了LVQ神经网络对雷达体制进行分类.通过与径向基神经网络(RBFN)识别算法的仿真对比,证实了方法的有效性.     

相控阵雷达：舰队防空作战“中枢神经”

科技的发展,不仅改变人类的生活方式,也不断地改变战争的型态。例如,20世纪初飞机的发明,除了使海洋成为三度空间的战场外,并改变了传统海战的方式,而“舰队防空”也因此拉开了序幕。一个世纪后,虽然舰队防空仍是海战中最重要的一环;然而,我们已见不到模拟式火炮射控雷达,或光学指挥仪的昔日风采,取而代之的是相控阵雷达、垂直发射系统,以及高性能的防空导弹。由于“相控阵雷达”技术与新世纪的舰队防空作战密不可分,因此,有其必要先从“相控阵雷达”开始谈起,如此才能全盘了解舰队防空作战的发展现况与未来趋势。