基于赋色Petri网的反辐射导弹对雷达毁伤效率评估建模

针对反辐射导弹对雷达毁伤效率评估过程中,存在的评估结果不稳定问题,基于赋色Petri网构建了雷达毁伤效率评估模型。采用ZigBee协议构建赋色Petri网,并建立反辐射导弹对雷达毁伤效率参数分析模型。提取反辐射导弹对雷达毁伤评估统计特征量,采用反演特征分析方法,构建雷达毁伤效率大数据分析模型,并结合大数据参数融合和特征分析结果,求解反辐射导弹对雷达毁伤效率评估模型,将输出的评估信息传输至Web界面,实现反辐射导弹对雷达毁伤效率自动化评估。测试结果表明,采用该方法进行反辐射导弹对雷达毁伤效率评估建模的可靠性较高,评估效能较好。     

基于LVQ神经网络的雷达杂波抑制方法

针对雷达目标检测后的剩余杂波影响雷达航迹起始和航迹跟踪的问题,提出基于学习向量量化（learning vector quantization,LVQ）神经网络的雷达杂波抑制方法。从雷达回波点迹的特征入手,通过分析目标点迹和杂波点迹的特征分布,通过人工提取特征的方式选取具有差异化的特征。根据特征数量和点迹类别数量构建LVQ神经网络分类模型,并对模型进行训练。利用训练好的LVQ神经网络分类模型对雷达回波点迹进行分类,区分目标点迹和杂波点迹,保留判别为目标的点迹,滤除判别为杂波的点迹,从而实现杂波抑制功能。通过对某型航管雷达的实测数据进行测试表明：该方法能够有效区分目标点迹和杂波点迹,杂波抑制能力比BP神经网络算法更好。     

低空／超低空突防及其雷达对抗措施

低空／超低空突防作为现代雷达防空系统的“四大威胁”之一,对国家防御系统产生了严重影响和威胁。文章在阐述低空／超低空突防的发展历程、经典战役和主要武器装备的基础上,分别从技术层面和战术层面重点分析讨论了其技战术特点及对雷达防空系统造成的影响和威胁,并结合当前实际情况,提出了几点对抗措施。对深入理解低空／超低空突防和促进我国雷达防空系统的发展具有重要意义和指导价值。     

低可探测目标的探测技术

隐身技术的快速发展和应用,出现了"安静"型潜艇和"隐身"舰船、飞机、导弹、水中兵器、战车等低可探测目标,这类目标是一种通过技术手段控制和降     

隐形战斗机的威胁及雷达干扰对策分析

隐形战斗机带来的威胁量化分析及防御对策是现代防空领域亟需解决的问题。对于隐形与非隐形战斗机,分别估算了防御系统内地面雷达网、预警机、战斗机、空空导弹、地空导弹各要素对其的作用距离,以此为指标度量了隐形战斗机对防御系统的威胁。重点分析了远距离支援干扰对隐形战斗机的干扰效果,得出了目标暴露区和压制扇面,以此作为应对威胁的一种对策。     

基于OFD-LFM信号的MIMO雷达微多普勒效应分析

多输入多输出(MIMO)雷达系统利用空间分集技术,能够在不同视角接收目标回波信号,与传统单基雷达系统相比,可以提取更丰富的目标特征信息,因而大大提高了雷达的目标运动参数估计精度。基于MIMO雷达系统,详细推导了正交频分线性调频信号体制下目标部件旋转引入的微多普勒效应,通过取多组观测数据的数学期望对旋转半径进行了参数估计,最后的仿真实验验证了理论分析的结果,得到的旋转半径估值与真实值非常接近。     

警戒雷达抗干扰效能的计算方法

本文针对现代战争中复杂的电子干扰环境,建立了警戒雷达抗干扰的战术效能指标,并给出 了计算方法,对于评估雷达的抗干扰性能及装备论证具有重要意义。     

导弹防御系统中的雷达目标识别研究

以评估美国国家导弹防御(NMD)系统雷达识别能力为背景,分析了地基雷达识别弹道导弹目标的技术途径。根据弹道导弹目标群在飞行中段和再入段表现出的特性差异,提出了涉及目标结构特性、姿态特性以及再入特性的综合识别策略,并初步分析了各种识别措施的可行性。     

基于Bell态与Two-qutrit态无信息泄漏的量子对话协议

基于Einistein-Podolsky-Rosen纠缠对与量子安全直接通信(QSDC),提出了一个新的基于Bell态的量子对话协议.通信双方Alice和Bob只需要进行一次通信即可实现双方之间秘密的同时交换.该方案利用一个随机比特串和检测光子来实现安全性,能够抵抗截获/重放攻击、特洛伊木马攻击和纠缠攻击等典型攻击.很多近期提出的协议中存在严重的信息泄漏,也就是说任何窃听者都可以从合法通信者的公开声明中提取到部分秘密信息,我们的方案很好地克服了这一问题.协议的效率较高,可以达到66.7％,同时由于纠缠态粒子只需要进行一次传输,该方案更简单易行.将该协议推广到two-qutrit态,其安全性仍能得到保证.     

基于量子遗传算法的钢管焊接结构焊缝损伤识别

利用从发射台骨架试验模型获取的模态参数,选择识别结果中精度较好的模态频率作为模型修正的基准频率.通过对待修正参数的灵敏度分析,运用ANSYS和MATLAB软件对有限元模型进行了修正.以实测模态和计算模态之间的误差建立一个带约束边界的非线性最小二乘目标函数,将损伤识别问题转化为优化问题,引入量子遗传算法处理模态参数,进行结构的损伤识别.为了让量子遗传算法更适用于结构工程损伤识别领域,提出了改进的动态策略调整量子门旋转角.以有限元模型焊接结点单元组弹性模量的降低模拟焊缝损伤,并假定了损伤工况,对发射台骨架模型的数值仿真及试验研究表明:该损伤识别方法识别效果较为理想,为解决这种复杂焊接结构焊缝损伤识别问题提供了新的思路.