LFMCW雷达MTD处理的分析与研究

将LFMCW雷达运用于主动防护系统时,由于受到发射信号泄露以及地杂波、噪声等因素的影响,往往难以满足低虚警概率的要求。工程上可以利用MTD技术提高信噪比抑制虚假目标。但对于快速来袭的导弹目标,由于在连续的检测周期内目标往往并非出现在同一个距离分辨单元内,直接采用MTD算法进行信号处理并不能得到理想的检测效果。针对这一问题,首先分析了目标在相邻检测周期跨越距离单元造成的回波相位变化及其对信号积累的影响;其后提出在已知目标速度和未知目标速度的情况下分别进行MTD相位补偿的方法,并通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于伪寿命分布的退化数据可靠性评估方法

为更好地对高可靠、长寿命的产品进行可靠性评估,对加速退化试验进行了分析研究。首先,提出了建立退化轨迹的基本流程方法;其次,对加速退化数据的处理方法进行了分析;最后,用一个实例验证了方法的有效性。     

“痴”心绝对一老兵

正为了拿奖牌,连蹲茅厕的时间也在学习,周彦杰的这股子"痴"劲儿不得不令人佩服。从新兵到上士,他在山沟里一干就是11年。一般年轻人在这前不着村、后不着店的山沟沟呆几年就呆够了,而他却越干越有劲儿,越干越有滋味。如今,他已由原来不谙世事的新兵蛋子成长为单位的骨干力量。他就是沈阳军区某综合仓库保管队保管一班班长周彦杰。"我们班长身上有一股‘痴'劲儿。"这是班里成员对他评价最多的一句话。当然,大家说的"痴"并不是说他脑袋有问题,而     

基于全相位的同频融合分层算法

同频融合算法在处理频率快速变化的信号等应用中具有精度高、抗噪性好的优点,然而该算法实时性较差且精度受相位差测量影响较大。提出了基于全相位的同频融合分层算法,通过设计分层算法以减少多重循环中的冗余计算单元,可在不牺牲精度的前提下成倍降低运算量;采用全相位谱分析法降低相位差测量误差,明显改善了相位差补偿效果。理论分析与对比实验表明,该算法对同频融合过程有显著的改进效果。     

孟尝君宽容三千门客

正孟尝君是战国时期齐国的宰相,他广纳世间各类贤士人才,让他们都成为自己的门客,成为齐国的"智囊团"。因此一时间,普天之下的贤才们纷纷投靠于他,高峰期曾达3000人。这一状况让当时强大的秦国感到非常害怕,他们深知贤才们的厉害之处。为了阻止这一状况的发生,秦国使了一个离间计,让齐王猜忌孟尝君,然后将其降职,取消了他的宰相职务。失去相位后,原先那些门客便在几天内纷     

一种改进的基于矢量水听器阵列的相干信号方位估计

为了对相关信号源进行方位估计,针对矢量水听器均匀线列阵,Rahamim提出了一种方法,即将测量数据按同一类型水听器进行排列,但该方法只能实现相干信号的一维方位估计,且存在180°模糊.为此,提出了一种改进方法,即将测量数据按同一阵元位置进行排列,采用前后向空间平滑技术.这样不但能实现相干信号的二维方位估计,而且无180...     

ROF链路噪声对单频信号相噪的恶化

通过研究光载射频链路(ROF)中系统噪声对射频信号相位噪声的影响,建立了输出信号相噪的理论模型并进行了实验验证.理论模型表明:当输入信号射频信号一定时,链路噪声越小,信号的相噪越难被恶化.实验验证表明:通过加大探测器的平均光电流能显著降低系统的噪声系数,优化射频信号相噪指标.当探测器的平均光电流由0.15 mA增加到6...     

基于相位编组和灰度统计的海天线检测

针对复杂海空背景图像中的海天线检测问题,提出了一种基于相位编组和灰度统计的新方法.首先,在边缘图像的基础上运用相位编组算法,得到大量的直线段.然后,根据直线段的图像倾角和到图像原点的距离两个参数对这些直线段进行分类,并选取直线段长度总和最大的若干个类,用这些类中的所有边缘点进行直线拟合,得到若干条候选海天线.最后,通过...     

GPS动态定位中整周模糊度的快速解算

在导航中快速和高精度GPS定位需要解算差分载波相位的整周模糊度值.目前整周模糊度的求解方法,丢失了对提高未知参数估值精度很有用的历元信息,并且在去相关过程中必须使方差阵为正定阵,不仅解算难度大,还可能出现病态分解,使得去相关失败.提出了一种GPS整周模糊度的快速解算方法,首先利用卡尔曼算法求解整周模糊度的浮点解;其次确定搜索空间,对协方差阵进行Cholesky分解,削弱其相关性;最后用ratio检验得出最终解.通过理论推导和基于实测数据的仿真分析表明,卡尔曼算法有效地利用多历元信息提高了浮点解的精度,并且在去相关过程中解决了方差阵必须为正定阵的问题,避免出现病态分解,使得搜索空间得到明显的改善,提高了效率,具有实际的应用价值.     

基于VD-AiNet聚类算法的空袭目标类型识别

针对防空反导作战中空袭目标类型识别问题,在分析空袭目标的主要类型、识别指标及其识别原则的基础上,将人工免疫算法中矢量距人工免疫网络聚类算法应用于抗体样本训练模块,并建立了抗体训练和目标识别的并行决策模型.最后进行了算例验证,结果表明了算法和模型的可行性和有效性.