低空核爆炸电磁脉冲信号向空间传播数值计算

采用柱坐标下的时域有限差分法以及射线追踪法(频域法),对低空核爆炸电磁脉冲(NEMP)穿过电离层后的波形进行了数值计算。由于电离层的色散与时延作用,电磁脉冲波形变成1个震荡的波包．计算结果表明,在同步卫星轨道上,NEMP电场强度幅值在10^-3～10^-1V／m量级,是可以监测到的。     

基于ABA处理和幅度加权的频率捷变单脉冲雷达角闪烁抑制技术

针对频率捷变幅度加权角闪烁抑制方法进行改进,提出了一种基于ABA(amplitude-based angle)处理的幅度加权角闪烁抑制方法。首先将单个脉冲测角的结果限制在一定范围内,然后对多个脉冲测角的结果进行幅度加权,仿真表明这种方法在各种信噪比条件下的角闪烁抑制性能都要大大优于常规的幅度加权方法。     

对空气静电放电的频域研究

利用辐射电磁场的推迟势方程对空气静电放电的电磁场频谱进行了理论推导,对放电电流峰值和金属小环上的耦合电压峰-峰值进行了测量,使用数字存储示波器记录了放电电流和耦合电压的波形。利用测量结果对静电放电的电磁场频谱进行了理论计算,比较了不同放电电压下耦合电压的幅度谱和功率谱,结果表明:空气静电放电的能量主要集中在直流到2.0 GHz的频段内。     

16QAM的卫星虚拟多通道通信加权轮询算法

为解决单通道通信不能满足卫星通信系统大业务量、高性能的要求及相应系统中通信器件不能满足高速率传输等同题,在研究卫星单通道通信的基础上,提出了多通道通信管理技术和多通道加权轮询算法.仿真结果表明,在星上发射功率无需增大的条件下,多/单通道通信的误比特率及不同信噪比下固定帧长的吞吐量等指标相同,而采用多通道通信管理技术和该算法能够实现卫星通信数据的高速率传输且算法复杂度低,为卫星通信系统的大容量、高速率通信的进一步研究提供了支持.     

频域匹配滤波-FFT联合捕获算法北大核心

频域匹配滤波法利用FFT-IFFT完成时域伪码的快速相关,提出频域匹配滤波-FFT联合捕获法,该方法在频域匹配滤波法的基础上对相关结果进行二次FFT运算。通过仿真结果可知,在相同条件下得到的相关峰值高于频域匹配滤波法的相关峰值,提高了多普勒频率的估计精度,在信噪比大于-14 dB时捕获概率能达到0.988。由此可见,频域匹配滤波-FFT联合捕获法在估计精度和捕获概率上优于传统的频域匹配滤波法。     

闭环激励下无人机非线性参数频域在线辨识

随着无人机在军民领域的大规模应用,对无人机复杂工况下的安全性和适应性提出更高要求。闭环辨识能够在考虑系统反馈作用下获取辨识参数,大幅提高辨识试验的稳定性和安全性。针对无人机闭环辨识试验中多变量非线性气动参数获取问题,首先基于某固定翼无人机动力学模型,推导了无人机的气动力、气动力矩等29个气动参数辨识模型;然后提出了一种闭环激励下无人机多变量非线性参数频域在线辨识方法,设计了基于递推傅里叶最小二乘的闭环辨识的流程架构;最后通过添加噪声后的仿真系统对辨识方法的有效性进行了验证,对辨识结果的有效性进行了分析,可为后续开展的闭环辨识飞行试验提供技术储备和理论支持。初步仿真结果证明,提出的闭环激励下无人机多变量非线性参数频域在线辨识方法可以高效获得辨识结果,辨识的29个气动参数中有16个气动参数辨识平均误差3.43%,同时提出的辨识方法较常规最小二乘法精准度平均提高25.5%。     

基于SAR目标识别的深度学习方法

研究了DBN和SDAE在SAR雷达目标识别领域的应用,并在此基础上提出了一种双通道单隐含层的深度学习模型—DBN-SDAE。该模型的优势在于采用双通道的单隐含层模型对图像数据进行学习,提取图像特征,避免了传统深度学习方法随着隐含层和神经元数量的增加计算复杂度增长过快的缺点;同时采用加权融合方法融合两个通道所学习的特征,既保留了数据的细节信息,又保留了数据的结构信息,一定程度上解决了特征利用不充分的问题。实验结果表明,所提方法在NN迭代次数远远小于DBN中NN的迭代次数;且在识别准确率上最高可达98.640%,较SDAE和DBN分别高0.511%和1.701%。     

基于随机加权法的BAYES精度评定

从工程应用的角度出发 ,在极小现场子样条件下 ,讨论了如何利用验前信息与现场子样来对导弹的命中精度进行评定 ,将随机加权法与BAYES方法结合起来 ,提出了基于随机加权法的BAYES精度评定方法 ,并通过算例证实了方法的正确性     

一个最优联勤保障模型

在联勤保障体系中,各兵种自身的特殊性决定了后勤保障的多目标性和多任务性,这些目标或任务之间一般存在着一些冲突。文章通过建立一个多目标规划模型,利用理想点加权法来求解此多目标规划问题,协调并解决这种冲突。     

对数据后处理雷达的多参数协同相关干扰

基于DRFM转发或者重复转发的干扰信号,虽然在功率上能达到干扰要求,但是产生的虚假目标与真实目标缺乏相关性,数据后处理雷达能根据该特性实现对欺骗干扰信号的检测和抑制。针对数据后处理雷达在抑制非相关干扰信号的优越表现,根据不同特征域干扰信号的相关性要求,提出了在幅度域上具有起伏特性,时频域协同一致,方位上具有相关性的干扰信号模型,以保证对数据后处理雷达干扰的有效性。最后在与非相关干扰信号比较中,验证了该干扰方式的有效性。