一种有效的常规雷达目标识别方法

基于小波变换和进化网络提出一种有效的常规雷达目标识别方法。即首先利用 Mallat算法对雷达目标一维距离像进行特征提取和压缩 ,然后在进化规划的基础上提出一种混合进化算法来优化设计由多层前向网络构成的分类器。实验结果表明 ,整个目标识别系统的结构简单 ,同时具有较好的推广能力     

去调频处理中空变相位误差补偿方法

调频连续波具有较长的脉宽和较大的信号带宽,通常采用去调频的处理方式,但是,去调频的处理会引入空变的相位误差。从去调频的处理方式入手,根据发射信号相位误差缓变的特点,提出了依据发射信号相位误差模型补偿空变相位误差的方法,并在理论上对该方法进行了推导。该补偿方法分为两步,从差频信号中去除发射信号相位误差,在残余视频相位误差校正之后,通过与补偿函数相乘去除剩余的相位误差。仿真和实测的实验结果表明,该方法能够克服目标距离的限制,有效地补偿空变相位误差带来的影响,提高脉压水平。提出的误差补偿方法能够很好地平衡系统负载、误差补偿精度和算法开销,具有较强实用性。     

一种由分抗干扰效果推出合成抗干扰效果的方法

提出了一种在外场雷达对抗试验中,由多部具有分抗干扰措施的雷达的抗干扰效果推出某种具有综合性抗干扰措施的雷达的合成抗干扰效果的方法,以在不具备该种雷达的情况下,用多部具有分抗干扰措施的雷达来代替它作为被干扰对象,在外场进行干扰机对其干扰的干扰效果试验检验。     

基于模糊集理论和D-S证据推理的空袭目标识别

目标识别是防空作战指挥过程中信息处理的一个重要环节。在基于模糊理论目标识别基础上,引入D-S证据理论,通过对模糊隶属度进行重新分配,较好地克服了随机因素的影响,可望进一步提高对空中目标的正确识别率。     

一种雷达类型识别方法

针对目前雷达辐射源识别中存在的,对于数据库中未存储的雷达类型识别能力较差的情况,提出了一个雷达辐射源识别系统,在系统中将雷达的识别分为已知雷达识别和未知雷达识别两个部分分别进行,并给出了系统各个组成部分的实现原理。试验证明,本系统对于未知的雷达类型有着较强的识别能力。     

雷达信道

为了降低雷达系统的分析难度,简化对雷达系统的分析步骤,在基于对雷达特性分析的基础上以离散信道的分析方法来对雷达系统进行表征,进而将这一理论运用到雷达组网系统中,并进一步获知提高雷达系统性能的一些手段。     

基于ANN模式识别的某型导弹测试车配电系统故障诊断

人工神经网络诊断特点与基于模式识别的诊断特点非常相似。将ANN模式识别技术应用于某型导弹测试车配电系统故障诊断。根据测试车配电系统的故障特点,设计ANN为4层BP网络,具有9个输入、10个输出,两个隐含层神经元数目分别为9和6。测试结果表明该方法能有效诊断测试车配电系统故障。     

二值化联合变换相关器识别复杂背景目标时的阈值选取

讨论了利用二值化联合变换相关器对复杂背景目标进行相关识别的阈值选取问题。由于不同阈值对二值化联合变换相关器识别结果有很大的影响,阈值过高,会损失过多的联合变换功率谱中的有效成份,使相关峰减弱;阈值过低,会使联合功率谱中的噪声放大,相关峰可能被淹没在噪声之中。因而存在一个最佳阈值。实验表明,最佳阈值位于联合功率谱最大灰度值的40%～50%之间,在此阈值范围内,相关峰值较高,噪声也得到有效抑制。     

雷达敌我识别系统现状、发展及启示

通过对几次较大规模局部战争,尤其是在伊拉克战争中所发生的多次误伤事件的原因分析得出:在大纵深、强机动和高度自动化的现代立体战争中,由高新技术装备起来的现代作战平台,要避免友军之间的误伤事件,必须建立与其相适应的目标敌我识别系统。首先简要介绍了目标识别及雷达敌我识别系统涵义、分类、组成和工作原理,然后阐述了雷达敌我识别系统的现状,最后对雷达敌我识别系统发展趋势作了展望,并得到4点启示。     

国外雷达技术发展管窥

随着高新技术的迅猛发展,雷达技术有了较大的发展空间,雷达与反雷达的相对平衡状态不断被打破。介绍了国外多种高性能雷达技术发展及其性能特点,窥探发展中的防空雷达体制、参数选择和附加措施等,根据不同目标的空域特性,制定防空对策及电子防御措施,不断提高雷达的适应性、有效性和战场生存能力。