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11.
双谱特征在水下目标自动识别中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
非高斯信号处理是信号处理的一个新领域。以舰船辐射噪声为主的噪声具有很强的非高斯性和非线性性。由此可利用信号双谱,提取舰船辐射噪声信号的非高斯成份。实验结果表明,高阶谱在声纳目标识别方面具有很大的发展潜力  相似文献   
12.
被动导引头对噪声调频源镜像目标抑制技术   总被引:2,自引:0,他引:2  
研究了相位干涉仪体制被动导引头对噪声调频干扰源地面镜像目标抑制技术,分析了地面镜像目标对相位干涉仪测角的影响,给出了一种相位干涉仪体制被动导引头抑制噪声调频干扰源地面镜像目标影响的方法。  相似文献   
13.
存在自干扰码时的短周期伪码截获技术   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
针对伪码截获这一无线电侦察和导航战中的难题,从模式识别的角度研究存在自干扰码时的伪码截获问题。通过对干扰码的载波频率、相位等参数的估计和补偿,将自干扰码下的伪码截获问题转换为模式识别问题。结合伪码的周期性,采用二进制积累的方法大大降低了判决前所要求的信噪比,使得对扩频信号直接解调以截获伪码成为可能,改变了过去依靠大口径天线提高信噪比的方法。  相似文献   
14.
舰艇对反舰导弹质心干扰效果模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
末制导雷达搜索区域的扩大和各种抗无源干扰措施的实施,使舰艇利用箔条云干扰来袭反舰导弹变得更为困难。在末制导雷达捕捉跟踪原理的基础上,建立了舰艇对反舰导弹质心干扰的效果模型,该模型能较精确地反映导弹、反射中心和舰艇位置的动态关系,能根据导弹的距离、导弹来袭方向、风速、风向、干扰弹投放距离、方位判断干扰的效果。仿真显示该模型能较真实地反映各因素对干扰结果的影响。  相似文献   
15.
烟幕干扰技术综述   总被引:4,自引:0,他引:4  
现代战争中,面对我国重要经济目标数量多、防护力量和资源有限的现状,选择各种高效费比的防护措施才能适应我国国情。烟幕正是一种成本低、效果明显、操作简单的干扰手段。阐述了烟幕的产生、干扰原理,重点介绍了各波段的烟幕干扰材料、常用的烟幕器材及烟幕的具体应用,对重要经济目标防护工作的实际操作具有一定借鉴意义。  相似文献   
16.
针对雷达组网系统抗压制干扰部署优化问题,讨论了雷达及其组网系统的残剩可探测区动态定量评估模型,定义了雷达及其组网系统的探测能力下降指数、雷达装备利用率及其抗干扰效能指数,给出了一套完整的组网系统抗压制干扰综合效能动态定量评估模型、优化布站决策模型及相应的实用算法。3部雷达组网的仿真试验证明了其有效性。  相似文献   
17.
高分辨力单脉冲雷达通过对三个通道回波成像可以获取各个散射中心的方位角和俯仰角,结合距离信息就可以得到各个散射中心在垂直于雷达天线轴的平面上的投影,形成方位-俯仰二维像.由于卫星的尺寸通常大于碎片的尺寸,因此卫星的方位-俯仰二维像的轮廓面积较大.提出了基于轮廓特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨力单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维像成像,然后从方位-俯仰二维像中提取目标轮廓,最后根据轮廓面积特征对卫星和碎片进行识别.经过计算机仿真实验,该算法取得了比较好的识别效果.  相似文献   
18.
对飞行员进行箔条质心干扰训练是某型飞机训练模拟器电子对抗分系统的主要内容之一。合理的模型建立是实现训练模拟功能的基础,针对此问题,构建了适合在训练模拟器中应用的数学模型,其中包括导弹比例导引、飞机机动以及箔条质心干扰等模型,并用MATLAB进行仿真验证,结果证明建立的模型均可以满足训练模拟器可信度和复杂度两方面的要求。  相似文献   
19.
Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。  相似文献   
20.
针对数字通信干扰效能评估难度大的问题,分析眼图测量技术基本原理,提出一种基于眼图测量技术的数字通信干扰效能评估方法。从通信侦察的便捷性、直观性、有效性出发,选择部分眼图测量参数,构建通信工作效能评估指标模型。运用Matlab/Simulink构建数字通信仿真系统,检测不同信噪比条件下各指标模型随通信误码率变化的敏感程度,从中选择最佳指标用于数字通信干扰效能评估,构建干扰效能评估指标模型,简要开展干扰效能评估研究。  相似文献   
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