一种雷达辐射源时域相参识别的新方法

提出了一种雷达辐射源时域相参识别的新方法,通过判断鉴相脉冲幅度的变化来识别信号的相参性。对时域识别法的原理进行了分析,给出了时域识别法的数学推导和具体的识别步骤,并通过仿真实验对推导结果进行了验证。此外,讨论了信噪比对时域识别法的影响,并给出时域识别法的适用条件。仿真结果表明,该方法在较低信噪比情况下可以实现对信号相参性的识别,具有较强的理论价值。     

巡航导弹INS/视觉组合导航方法

巡航导弹仅依靠惯性导航系统进行导航时,其导航误差将随着时间的累积不断变大。INS/GPS是最常用的组合导航方式,但存在战时不可用的缺陷。为此提出了一种基于EKF的巡航导弹INS/视觉组合导航方法。利用巡航导弹相对于单个已知点地标的视觉信息(方位角和高度角)和高度信息,巡航导弹INS的位置和速度误差能够同时被估计出来。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

面向任务的有人机/无人机协同对地攻击概率模型

有人机/无人机协同对地攻击是未来空对地打击的主要作战样式,如何评估其协同作战的效能是军地双方共同面对的重要课题。首先根据完成对地攻击任务的4个环节建立了对地攻击的总概率模型;然后基于桥联模型建立了各个环节的概率模型;最后给出了一架有人机协同两架无人机对地攻击的算例,并对模型反算、协同与非协同对比以及多波次攻击等问题进行了讨论和分析,验证了模型良好可用性和广泛适用性。     

正交频分复用/偏移正交振幅调制半盲信道估计

非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(IAM)进行正交频分复用(OFDM)/偏移正交振幅调制(OQAM)系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OCBIAM)估计算法。该算法利用IAM导频结构和OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。     

基于STK/X的航天器悬停应用仿真技术

针对基于STK/Connect典型模式航天仿真时需要同时启动STK软件的局限,在对STK/X组件技术进行深入研究的基础上,采用基于STK/X的仿真模式,通过STK/X组件提供的接口函数和相关交互命令,将STK引擎集成至航天器悬停应用仿真中,从而实现应用程序对仿真场景的控制与调用,并通过分析处理单元对通过交互所获取的STK场景中仿真数据的处理,对航天器悬停应用仿真效能进行了分析。该集成不仅充分利用了STK强大的轨道仿真能力,还有效提高了仿真程序整体效率。     

基于曲面拟合的宽带阵列模型误差有源校正

针对阵列模型误差难以建模的问题,提出一种新的非参数化有源校正方法。首先,测量部分离散方向点上的导向矢量。然后,利用测得的导向矢量拟合所有的模型误差曲面,并得到多项式系数。最后,在DOA估计时利用多项式系数计算所有方向和频率上的导向矢量。该方法适用于宽带阵列,且需要的数据存储量小。仿真实验结果表明该方法的校正误差非常小。因此,该方法具有一定的工程实用价值。     

时域RWR/ESM脉冲丢失分析

随着战场电磁环境的日趋复杂,脉冲丢失是现役RWR/ESM所面临的一个重要问题。分析了目前典型的3种脉冲交叠计算方法,并研究了3种方法的异同点和适用范围。在此基础上分析了RWR/ESM时域工作模式下的脉冲丢失情况,通过仿真得到了时域RWR/ESM脉冲丢失相关结论。此结论可以作为评估现役RWR/ESM效能的基础,具有较强的实际意义。     

某型多管火箭炮射击精度对重复毁伤影响

基于射击学理论和毁伤理论,采用矩阵法,建立了某型多管火箭炮射击的重复毁伤分析模型,研究了该型多管火箭炮射击误差对重复毁伤的影响,得出了射击诸元误差和射击散布误差变化对重复毁伤影响的具体规律和二者之间的不同。研究结论对于弹道修正火箭弹设计精度指标确定、弹药消耗规律研究及作战指挥决策具有参考意义。     

改进的通道特性校准方法在干涉仪中的应用

多通道测角系统中,通道幅相特性是影响测角精度的重要因素。提出一种不失一般性的自适应滤波器校准模型,分析了滤波器暂态效应对测角结果带来的影响,指出暂态效应的持续时间与滤波器的阶数有关。并对此提出改进,改进后的方法根据滤波器阶数进行野值点剔除,修正了暂态效应对测角结果的影响。仿真验证在样本数较少,信噪比为10 dB的情况下时,角度估计精度可以提升0.1°~0.3°。     

机载RWR/ESM中改进最近邻算法的分频段辐射源识别

当前战场环境复杂,机载RWR/ESM要求对辐射源快速识别。由于机载RWR/ESM设备计算能力有限,传统识别中采用的线性匹配算法耗时长,已经不适应当前战场环境。结合RWR设备的分频段体制提出分频段划分雷达样本库,库内采用频率优先最近邻算法以降低计算时间。仿真对比了改进最近邻分频段方法与线性匹配方法的计算时间,结果表明了该方法的有效性。