基于极化特征的阵列天线地表识别策略

针对低空飞行平台阵列天线对地测高问题,提出了一种基于极化特征的地貌识别策略。该策略主要对探测波束范围内地表与地物进行区分,对于具有明显区分度的探测区域,利用极化旋转不变参数对地物进行特征分析;对于不具有明显区分度的探测区域,利用极化回波重构技术进行判定。并结合FastICA算法获得探测区域方位信息,使平台具备高精度的目标定位能力。仿真实验验证了该策略的可行性与优越性,在干扰存在时也能准确区分地表与地物。     

振动非平衡喷管流场的数值研究

从非定常的基本方程出发,采用时间相关法,利用带有平滑项的ＭａｃＣｏｒｍａｃｋ格式对以氮气为实验气体的一维振动非平衡喷管流场进行了数值计算。分析了不同条件下振动非平衡对流场的影响,确定了支配振动非平衡的主要因素。计算结果表明,对于一些实际应用的喷管条件,振动非平衡具有较为显著的影响。     

对雷达的全极化欺骗干扰技术研究

分析了3种针对单极化假目标的鉴别算法，针对单极化干扰的缺陷，提出并分析了一种干扰极化测量雷达的新技术——全极化干扰，介绍了全极化干扰技术的工作原理，并详细分析了全极化干扰机关键部件的设计。     

一种基于BP神经网络的极化干涉SAR植被高度反演方法

地面干涉相位估计偏差和植被散射模型偏差都将引起三阶段植被高度反演偏差,针对该问题,提出了基于BP神经网络的植被高度反演方法,该方法直接利用BP神经网络模拟极化复相关系数与植被高度之间的非线性映射关系,不仅可以避免地面干涉相位估计偏差导致的植被高度反演偏差,还能降低三阶段植被高度反演方法面临的散射模型偏差导致的植被高度反演偏差,具有比三阶段植被高度反演方法更高的反演精度。实验结果验证了新方法的优越性。     

海面雷达杂波建模技术研究

为了能在强烈的海杂波背景下检测到目标信号,从而提高海面雷达的杂波可见度,使海面雷达具有更高的分辨率和可靠的监测性能,在精确的描述海杂波特性的基础上,详细研究了杂波散射机理建模、杂波统计建模和杂波非线性建模3种海面雷达杂波建模关键技术。     

应用极化聚类中心设计快速自适应极化滤波器

针对传统自适应极化滤波算法存在收敛速度慢、迭代步长因子选取困难等问题,采用极化聚类中心估计理论设计了一种快速自适应极化滤波器,实现了对极化雷达回波中的干扰信号逐脉冲地自适应精确对消。滤波器通过距离单元选通获取干扰信号样本,对样本极化聚类中心的直接计算能够快速估计干扰信号在当前脉冲内极化状态,依据干扰输出功率最小原则最终实现快速滤波过程,相比于传统极化滤波算法有更快的收敛速度和更稳定的干扰抑制性能。仿真对比实验结果验证了该方法的快速有效性。     

雷达信号极化方向对地空干扰的影响研究

通过仿真,在雷达信号极化方向与矩形点目标长边或短边平行的两种情况下,分析了矩形点目标的雷达反射截面积,建立了地对空雷达干扰军事模型,以干扰暴露半径为主要指标进行了干扰效果估算,分析了雷达信号极化方向对干扰效果的影响,按照一般地对空雷达干扰作战要求,提出了干扰信号极化方向的选择建议。     

基于SDP松弛的干扰资源优化分配技术研究

提出一种基于semidefinite programming(简称SDP)松弛的干扰资源优化分配算法。在问题优化过程中首先对模型中非凸的约束条件进行松弛,变为凸约束,将原来的数学模型转化成SDP求解形式,利用内点算法对松弛后的模型求解。该算法利用解析的手段使得干扰资源优化分配问题中的NP难问题在多项式时间内得以解决,并且有较高的可靠性。仿真结果验证了算法的有效性。     

全极化雷达的多任务压缩感知目标识别方法

为有效利用全极化雷达高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)的丰富特征信息和全极化样本中各单极化HRRP均对应于相同目标姿态的特性,提出一种基于多任务压缩感知的全极化雷达目标识别方法。该方法约束在不同极化字典中选择来自相同角域的字典原子对相应极化方式下的HRRP进行表示,可以有效利用不同极化HRRP之间的相关信息提高目标识别性能。基于电磁散射数据对所提出的方法进行了测试,实验结果证明了方法的有效性。     

交替极化阵列滤波性能研究

针对极化敏感阵列在工程应用中所受到的诸多限制条件,本文提出了一种新型交替极化阵列结构,分析了其在滤波抗干扰中的理论极限性能,并与极化敏感阵列滤波性能进行对比研究。研究表明:相对而言,交替极化阵列在设备量减半、信号处理自由度减半的条件下,滤波抗干扰性能逼近极化敏感阵列,克服了极化敏感阵列系统复杂性带来的一系列问题,因此在阵列雷达领域具有广泛的应用前景。