时序电路测试中敏化路径选择研究

时序电路测试产生过程中,在进行敏化路径选择时会遇到失败问题.本文针对迭代组合阵列模型测试中产生的这些问题进行了有益的探讨,并提出了改进的时序电路测试产生算法,使之更加完善.     

机载动目标显示雷达自适应阵列

阐述了机载动目标显示（ＡＭＴＩ）雷达自适应控制角度和多普勒响应的方法。这种ＡＭＴＩ技术能为杂波对消提供自适应载机运动的补偿,为天线附近飞机机体的散射提供补偿,并能自适应地使外部干扰源无效。产生控制角度与多普勒响应的自适应加权有三种方法,对这三种方法作了阐述并进行了比较。     

射频仿真目标阵列系统计算机控制方法的研究

本文简要介绍了射频仿真目标阵列系统计算机控制方案,其中包括结构组成、接口通信控制过程以及彩色图形显示功能。同时,根据实际目标阵列的结构特点,提出了目标阵列系统实时控制的快速算法;分析了此算法的优越性;并且给出了目标阵列系统控制软件的设计方法。目前,目标阵列系统的控制软件已在实际系统中使用,实践表明,效果良好。     

BAT子弹药对二维声目标的角跟踪

针对BAT(Brainpower Antitank)智能子弹药声探测系统不能定距问题,提出一种在仅有方向角信息条件下对地面机动声目标跟踪算法.首先分析了BAT声探测系统做三维运动时的定向算法;然后结合弹体运动特点,给出一种仅利用目标方向信息对地面机动目标跟踪算法,分别推导了目标静止、匀速、匀加速以及更高阶次运动时的角跟踪公式,并指出了定向误差存在的前提下其成立的充分条件;最后,给出了一个该算法的精确度函数,可以量化评估算法的精度,优化跟踪轨迹.理论分析表明BAT不需要在水平方向上做出比机动目标更高阶次的运动即可实现对目标的角跟踪.     

多功能复杂信号侦察可配置计算模型

复杂信号侦察处理是多功能数字阵列雷达(MFDAR)的重要组成部分,可以服务于MFDAR的雷达与通信信号侦察以及电子战等多种用途,其中信号侦察的实时性与功能的灵活适应性是MFDAR的关键。在详细研究MFDAR信号侦察处理特点基础上,提出了两阶段可配置的信号处理流程,构建了基于混合结构的宽带信号侦察可配置计算模型BSRRCM。BSRRCM对"非确定、非单向"的信号流进行了描述,利用"固化典型流程、设置有限配置点"的思想,BSRRCM将应用分解成可完全重配置的典型处理流程和可局部重配置的功能任务序列,快速映射到合适的计算平台上,在确保信号处理实时性前提下使系统获得了动态的灵活配置能力与可扩展性。     

声呐浮标阵列通信干扰效能评估研究

为优化反潜机声呐浮标阵列通信干扰平台和功率选择设计，基于反潜机声呐浮标典型布阵，构建了4种声呐浮标阵列模型，分析浮标通信组网稳定性以及不同阵列公共畅通区，提出以公共畅通区干扰遮盖率为指标，对不同浮标阵列干扰功率进行了分析。仿真实验结果表明：该方法对反潜机与浮标阵列的通信阻塞式干扰有效，且干扰遮盖率与干扰功率近似成正比，干扰功率与干扰距离的平方成正比；闭合阵列比非闭合阵列对干扰功率的变化更敏感。据此可针对性选择干扰功率和平台，对工程实现具有指导性。     

火控雷达的阵面设计技术

在火控雷达的阵面设计中子阵划分是提高雷达性能的有效手段。对阵面进行建模,得出了使用非规则子阵对天线阵面的精确划分方法。通过仿真给出了典型的阵面划分实例,并分析了阵列在宽带条件下的方向图性能,证明了所设计的阵面在抑制栅瓣方面具有优良的性质,能够提高火控雷达的性能。     

基于m-Capon的多阵列直接定位算法

多重信号分类(Music)直接定位算法需要先估计目标个数,然后根据目标个数估计确定其噪声子空间,进而得到空间谱函数。在低信噪比情况下,目标个数估计的错误往往会导致直接定位算法的失效。针对上述问题,提出了一种基于m-Capon的多阵列目标直接定位算法。该算法综合了Capon算法无需目标个数估计和Music算法定位性能较高的优点,在不进行目标个数估计的情况下,利用近似估计的方法得到逼近于Music算法的空间谱函数,解决了Capon算法在低信噪比下性能不足的问题。仿真结果表明,在无需估计目标个数的条件下,所提算法的性能与Music算法的性能大致相同,且逼近于克拉美罗下界。     

基于格理论的三维稀疏阵列设计

稀疏阵列可以在阵元数一定的条件下提供更大的阵列孔径,从而提高分辨率;同时三维阵列可以在立体角范围内提供无模糊测向性能;因而三维稀疏阵列优化设计是十分有意义的.在给定阵列孔径和分辨性能指标的前提下,详细推导并给出了阵列最少阵元个数的计算方法.利用该方法可以有效减小系统冗余,节省系统代价.在此基础上,进一步给出了基于格理论...     

L1-analysis稀疏重构在阵列信号恢复及波达角估计中的应用

通过适当的空域稀疏化构造了可对阵列接收信号进行冗余稀疏表示的阵列流形矩阵,建立了相应的L1-analysis稀疏重构模型用于恢复阵列接收信号,重点证明了该流形矩阵是满足L1-analysis 稀疏重构条件的紧框架,从理论上保证了将L1-analysis 稀疏重构用于阵列接收信号恢复及波达角估计问题的合理性,并推导出信号恢复误差的理论上界。利用在微波暗室环境中采集的实测数据,结合MUSIC算法进行实验验证,结果表明基于L1-analysis 稀疏重构的信号恢复对提高低信噪比环境下的波达角估计性能是有效的。