F-117A 的隐身技术和火控系统

F—117A 隐身战斗机是海湾战争中使用的技术航空兵器之一,它以其优良的隐身和作战性能赢得声誉。本文扼要介绍该机对隐身采用的各种措施及其电光火控系统应用,以期对此新机有一步的了解。     

炮兵对有生力量压制比的仿真计算方法

为了评估炮兵对有生力量压制效果,应用离散事件仿真方法建立了炮兵射击有生力量仿真模型,提出一种炮兵对有生力量压制比的仿真计算方法。首先,给出了压制比的概念与模型。然后,建立了基于离散事件仿真的炮兵射击有生力量模型。最后,结合实例验证了仿真计算方法的正确性。     

基于多通道雷达的对侦察接收机截获距离压制设计

低截获概率(LPI)雷达为了达到低截获的目的,雷达通常会采取很多措施,包括可变的重频,复杂的脉内调制,甚至于载频捷变等等,但是,从根本上来说,这些措施只是增加了侦察机的分选识别难度,间接地降低截获概率,真正想要获得很好的低截获概率,通常需要雷达控制探测距离。在LPI雷达作用距离不变的条件下,采用多通道的设计方法,根据灵敏度的计算给出了获得较大安全探测距离的方法,从而压制侦察接收机的截获距离。     

基于改进CS的随机PRI雷达精确测速及杂波抑制算法

传统的脉冲多普勒雷达存在严重的测距测速模糊和盲区效应。考虑在正常脉冲重复间隔(PRI)上叠加一个随机扰动,并把PRI的随机变化巧妙转化为稀疏观测矩阵的受限等距性质,提出的基于压缩感知的随机脉冲重复间隔雷达为全相参动目标检测提供了一种新思路。针对其在实际应用中存在的粗糙损失和杂波干扰两个问题,分别提出了基于局部词典细化的精确测速算法和基于改进优化模型的杂波抑制方法。仿真实验结果表明该方案具有较高的测速精度和较强的杂波抑制性能。     

永磁无刷直流直线电机齿槽力补偿控制研究

永磁无刷直流直线电机的齿槽定位力对其低速性能影响很大,而单纯的设计方法不可能完全消除齿槽力的影响,为此,必须在控制系统中对齿槽力进行补偿。针对包含齿槽力模型的理想电机控制系统进行了理论分析,指出通过引入位置反馈环节可以消除齿槽力的不良影响。利用有限元分析方法计算了电机的推力和齿槽力波形,验证了低速条件下推力波动主要由齿槽力引起,并说明可以通过位置反馈来补偿推力波动。最后,提出将一个齿槽力周期分为多个区间,然后分段进行线性补偿的简易控制方法。该方法无需高精度的定位装置和复杂的控制算法即可实现对电机齿槽力的补偿,实验结果表明,所提方法能够有效抑制电机的推力波动。     

应用改进的线性预测算法构建虚拟阵的精确定向方法

为了克服传统线性预测(Linear Prediction,LP)算法在构建虚拟阵过程中存在预测误差容易累积的弊端,提出了一种能够更充分利用实阵信息量的改进LP算法来构建虚拟阵。采用实际基阵方法、传统LP虚拟阵方法和改进LP虚拟阵方法分别对假定基阵的波束性能进行计算机仿真及对湖试数据进行处理成像,研究结果表明,与传统LP方法相比,改进的LP方法能够有效地抑制波束旁瓣,进一步提高了基阵的角度分辨力和阵增益,将其运用于特定试验背景下的实际湖底目标声探测,方向分辨精度可提高75%。     

面向通信信号调制识别的半监督生成对抗网络框架

针对只有少量标签数据的弱监督条件下现有调制信号识别模型准确率较低的问题,提出基于生成对抗网络的半监督学习框架。该方法通过对通信信号进行冗余空域变换,使其在适应生成对抗网络模型的同时保留丰富的信号相邻特征;通过梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络的引入,构建适宜电磁信号处理的半监督学习框架,实现对无标签信号样本的有效利用。为了验证所提算法的有效性,在RADIOML 2016.04C数据集上进行测试。实验结果表明,该方法在半监督条件下能训练出高效的分类器,获得优异的调制识别结果。     

双基地雷达的灵巧干扰效果分析

双基地雷达对传统的压制式干扰和欺骗式干扰有显著的抗干扰性,提出把截获的雷达信号通过卷积调制形成干扰信号,并对双基地雷达接收站发送的灵巧干扰方法。在分析灵巧干扰与传统压制式干扰和欺骗式干扰区别的基础上,建立灵巧干扰数学模型,详细分析了灵巧干扰对双基地雷达的干扰效果。仿真结果表明,灵巧干扰可以对双基地雷达产生兼有压制性和欺骗性干扰效果。     

基于变步长LMS的谐波电流检测方法的研究

能否快速准确检测出三相电力系统中谐波电流是决定有源滤波器整体滤波性能的关键.基于瞬时无功功率的谐波电流检测理论,提出了一种改进的自适应滤波器谐波检测算法,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,调整步长参数,使权向量达到最优,在确保稳态误差的前提下,提高了系统的收敛速度.仿真实验验证了该算法的正确性和有效性.     

红外图像强固定模式显著性噪声抑制

针对红外成像设备对天远距离观测中得到的小目标、强固定模式噪声这一类典型数据,提出基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制算法。对此类图像数据进行特性分析,指出图像中目标区域相对于背景固定模式噪声区域是显著的,利用显著性检测算法分离出图像中目标区域及背景,对不同区域分别采取不同处理,仅基于单幅图像信息实现强固定模式噪声的有效抑制。通过大量小目标、强固定模式噪声红外图像对算法性能进行测试。结果表明,本算法能够准确提取出图像中目标区域,实现图像中强固定模式噪声的有效抑制。