一种改进方位向非线性CS大斜视角SAR成像算法

大斜视角SAR成像时存在严重的距离走动现象,慢时域的距离走动校正在解决这一问题同时导致了聚焦深度问题.分析了二维频域解耦合后残余相位误差以及时域走动校正后的多普勒调频率误差,提出一种改进的方位向非线性CS算法,校正了三次以上距离迁徙带来的相位误差,同时采用改进非线性CS扰动方程补偿了随方位偏移量线性变化的调频率误差.仿真结果表明,改进算法的大斜视角大场景成像性能优于传统的高分辨大斜视角成像算法.     

滑动聚束SAR步进扫描影响分析

滑动聚束SAR系统在实际工作中通过步进扫描的方式来实现天线照射波束在方位向的扫描,然而该扫描方式会在滑动聚束SAR的成像结果中引入成对回波。为分析该成对回波的形成物理机制,建立滑动聚束SAR步进扫描的数学模型,通过泰勒展开和傅里叶级数分析具体解释了成对回波的成因,并给出了成对回波幅度及位置与步进脉冲控制数之间的定量关系。理论分析和信号仿真结果表明,该模型能够准确有效地解释这一现象,并可为滑动聚束SAR的波束扫描系统参数设计提供理论依据。     

便携式绳轨提升装置的轮盘-绳索摩擦提升力模型

为提高便携式绳轨提升装置的实用性,对基于摩擦的该类装置的提升能力展开研究。利用控制变量法分别研究末端拉力、包角与轮盘-绳索相对尺寸对两者之间摩擦提升力的影响,结果表明该提升力均随三种因素的增加而增加但趋势变缓;轮盘-绳索之间的静摩擦系数随绳索末端拉力与包角的增加而减小并趋于稳定,随轮盘-绳索相对尺寸的增加而增加并收敛。论证了包角与末端拉力对摩擦提升力的影响相互等效,发现了轮盘-绳索摩擦的尺寸效应,构建了以上因素共同作用下的轮盘-绳索摩擦提升力模型。该模型是对欧拉公式的扬弃,深化了对轮盘-绳索摩擦规律的认识,对便携式绳轨提升装置的小型化、轻量化设计具有重要意义。     

将英语被动句顺译成汉语被动句的技巧

本文专门探讨将英语被动句顺译成汉语被动句的技巧。全文以大量的实例详尽地分析了通过十种不同的汉语句式将英语中的被动句顺译成汉语的被动句。这些技巧使得英语被动句的翻译在形式和内容两方面都达到较完善的对等 ,值得引起重视     

英制定国防科技新战略

前不久，英国国防部制定了面向2l世纪的国防科技新战略。该战略的宗旨是全面提高英国国防科技水平，提供高武器装备性能，对武装干涉的力量。主要提出了从科学体系和研究重点、经费投入、科研合作、两用技术、科研机构改革、基础研究、人才培养等方面的新规划。     

利用SLR数据校准GPS精密定轨系统误差

分析了卫星激光测距(Satellite Laser Ranging, 简称SLR)检核GPS精密定轨精度基本原理,结合GPS精密定轨误差特点,提出了一种利用SLR数据校准GPS精密定轨系统误差的新方法.新方法在卫星一次过境的短弧段内,利用多个激光测站的分时观测数据,采用多站分时投影思想,重构系统误差,辨识三个方向的定轨精度差异.新方法需要一定数据量的支持,仿真结果表明,利用3个以上测站分时投影可以校准定轨线性系统误差,并且站星矢量之间的夹角越大,效果越好.     

圆周SAR与线性SAR成像特性分析与对比

圆周合成孔径雷达因其独特优势已经成为雷达领域的研究热点。分析圆周合成孔径雷达与线性合成孔径雷达在成像区域大小、点散布函数特性、回波频谱特点、三维成像能力等方面的差异,凸显了圆周合成孔径雷达的成像特点。发现单航过圆周合成孔径雷达频域成像处理的难点在于其回波频谱的空变性。为提高频域成像处理的效率,分析了平面圆周合成孔径雷达与多航过圆周合成孔径雷达成像模式,并指出这两种模式易于在频域开展一致化处理。仿真试验证明了分析内容的正确性。     

追星揽月占鳌头

随着世界新军事革命的加速发展,太空和网络成为新的空间,战争形态向信息化转变。作为国家航天力量和全军作战信息支援的骨干中坚,总装驻陕某基地用智慧和汗水书写了中国航天测控事业的传奇。秦岭脚下,一串串来自总装驻陕某基地的电波指令飞向太空。一颗卫星逐渐偏离轨道,这些指令让它"迷途知返";一颗卫星忽然姿态失控,这些指令使它恢复安全状态……前不久,这个基地的科技人员又一次临危受命,经过数天的鏖战,成功实     

双天线干涉SAR系统无控制点场景的高精度参考相位快速估计算法

为解决无控制点场景参考相位的快速估计问题,对影响参考相位的因素进行理论分析,给出参考相位与影响因素的解析关系式。结合系统参数进行仿真分析,分析参考相位对高程误差的影响。根据分析结果,结合外部粗精度高程数据、滤波后的干涉相位及相干系数,提出高精度参考相位快速估计算法,并给出算法详细实现流程。对实际机载双天线干涉合成孔径雷达系统获取的数据进行处理,结果表明:算法在文中的系统参数下可以达到优于2 m的相对高程精度,处理4096×6560像素的数据块时,参考相位估计速度至少增大20倍。