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961.
据美国《陆军时报》报道,美国陆军开始在5个地点安装陆基探测和防撞雷达,防止无人机与其它飞行器碰撞。陆基探测和防撞雷达由SRC公司生产,计划安装该型雷达的5个地点分别是纽约州德鲁姆堡、乔治亚州亨特陆军机场、肯塔基州坎贝尔堡、德克萨斯州胡德堡和堪萨斯州赖利堡,主要目的是保证陆军MQ-1C无人机在美国国内空域安全飞行。其中胡德堡2015年年初将成为首个配置此型雷达的地点。 相似文献
962.
963.
师俊朋胡国平朱苏北罗亚宗 《现代防御技术》2015,(6):124-130
雷达反隐身技术是克服目标隐身的核心技术。结合雷达方程、电磁散射原理及隐身目标RCS分布具体分析了雷达反隐身的基本原理和方法,根据雷达反隐身的基本特性从空域、频域、极化域等角度详细介绍了雷达反隐身常用技术。最后,提出了雷达反隐身技术的发展趋势,并给出了一种新的雷达组网反隐身模式。 相似文献
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965.
针对反辐射导弹对雷达毁伤效率评估过程中,存在的评估结果不稳定问题,基于赋色Petri网构建了雷达毁伤效率评估模型。采用ZigBee协议构建赋色Petri网,并建立反辐射导弹对雷达毁伤效率参数分析模型。提取反辐射导弹对雷达毁伤评估统计特征量,采用反演特征分析方法,构建雷达毁伤效率大数据分析模型,并结合大数据参数融合和特征分析结果,求解反辐射导弹对雷达毁伤效率评估模型,将输出的评估信息传输至Web界面,实现反辐射导弹对雷达毁伤效率自动化评估。测试结果表明,采用该方法进行反辐射导弹对雷达毁伤效率评估建模的可靠性较高,评估效能较好。 相似文献
966.
针对雷达目标检测后的剩余杂波影响雷达航迹起始和航迹跟踪的问题,提出基于学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络的雷达杂波抑制方法。从雷达回波点迹的特征入手,通过分析目标点迹和杂波点迹的特征分布,通过人工提取特征的方式选取具有差异化的特征。根据特征数量和点迹类别数量构建LVQ神经网络分类模型,并对模型进行训练。利用训练好的LVQ神经网络分类模型对雷达回波点迹进行分类,区分目标点迹和杂波点迹,保留判别为目标的点迹,滤除判别为杂波的点迹,从而实现杂波抑制功能。通过对某型航管雷达的实测数据进行测试表明:该方法能够有效区分目标点迹和杂波点迹,杂波抑制能力比BP神经网络算法更好。 相似文献
967.
968.
隐身技术的快速发展和应用,出现了"安静"型潜艇和"隐身"舰船、飞机、导弹、水中兵器、战车等低可探测目标,这类目标是一种通过技术手段控制和降 相似文献
969.
970.