电扫偶极子相控阵天线的空域极化特性分析

推导了偶极子线性阵列和平面相控阵天线在空域波束电扫时辐射场的极化特性,建立了数学模型。计算结果和仿真分析表明:偶极子相控阵天线辐射场在空域扫描各个波位的极化特性并不一致,是具有一定差异的,当待测目标的方向偏离天线电轴方向时,所接收到的电波极化状态也会随偏离电轴的方向和仰角而改变。该结论对于现代电子战中相控阵天线系统的精确建模与仿真具有重要意义,对于研究和利用天线的极化特性进行雷达极化抗干扰技术是非常必要的。     

毫米波主被动阵列探测技术

针对单通道探测的不足,提出了毫米波主被动阵列探测技术,为导引头提供更加真实详细的目标信息。主被动复合探测体制可以结合雷达和辐射计的优点,远程时使用主动探测,可以增加探测距离,近程时使用被动探测,可以避免角闪烁。当弹丸以一定转速垂直下落时,毫米波波束和弹轴成特定角度对地面作螺旋圆锥扫描,当波束扫描过目标时,探测器阵列输出与目标相对应的信号,通过对各个通道信号作相关处理判断即可确定目标的精确方位,此时输出修正或起爆信号。试验表明该技术能够精确探测目标中心。     

通信侦察中基于神经网络的伪码序列估计

针对直接序列扩频通信信号伪噪声(PN)码的干扰侦察问题,在已知信号伪码参数的前提下对直扩信号进行特征分析,用基于变步长的PCA神经网络方法来实现伪码序列的盲估计。该方法利用基于Hebb学习规则的无监督多主分量神经网络,结合自适应变步长学习算法,在估计在线特征值的基础上来控制步长的变化,以使神经网络最终达到较好的稳态收敛。理论分析和仿真结果表明,本方法能在较低信噪比的情况下对较长伪码进行准确的估计。     

PAAMS欧洲新型舰载防空系统

近年来,随着欧洲国家的新型航母开始服役,以及鉴于“谢菲尔德”号在马岛战争中被击沉和美海军的‘斯塔克”号在两伊战争期间遭受重创的教训,欧洲部分国家对舰载防空武器系统的重视和投入开始不断上升。法国、意大利和英国合作开发的舰载防空系统——“主防空反潜导弹系统”（PAAMS）,将装备法国、意大利的“地平线”级护卫舰和英国的45型护卫舰,主要用于防空和反潜作战。     

智能天线DBF算法可重构的SCA设计及其仿真实现

文中在分析智能天线DBF算法与工作原理的基础上,结合软件通信体系结构(SCA),提出了一种智能天线DBF算法可重构系统的SCA设计方案,并在OSSIE平台上仿真实现。仿真结果表明,文中所提设计方案实现了DBF算法可重构,同时提高了系统的抗干扰能力。     

什么是系列化

把一类产品的主参数或规格,按科学的规律进行分档、分级形成合理的序列,以较少的品种或规格满足最大使用范围的标准化方式。其要点如下。①系列化的目的：以较少的品种规格满足最大的需求;②系列化的对象：分系统、设备、零部件、元器件、原材料、产品结构、性能参数;③系列化的主要工作内容：确定产品基本参数系列,编制产品系列型谱,开展系列化设计。     

浅海混响的建模与预报

建立了独立于传播模型之外的统一的浅海混响计算模型,分别给出基于简正波理论和波束跟踪理论的模型表达式.结合仿真算例和实验数据,进行了基于这两种理论的模型计算结果比较分析和实验验证.结果表明,统一的混响计算模型有利于基于不同的传播模型进行混响强度的计算,且具有明晰的物理意义;基于简正波理论与波束跟踪理论的模型计算结果吻合,使用这两种方法都能很好地预报实验结果.     

基于灰色模型的柴油机技术状态变化趋势预测

以某型坦克用柴油机为平台进行了大量实车实验,确定了能够表征柴油机技术状态变化的6个特征量,利用主成分分析法确定了柴油机寿命预测特征量;建立了灰色预测模型,并基于所测数据进行了技术状态变化趋势预测。研究结果表明：预测值接近于实际值,能够为柴油机的使用和合理维修提供依据。     

收发深度变化对浅海混响的影响研究

海洋中,由于种种原因可能造成声呐发射深度或接收深度发生变化,针对这一问题,研究了水听器的晃动给混响强度带来的影响。在波束位移射线简正波理论的基础上推导了浅海混响模型,仿真比较了负跃层浅海情况发射深度或接收深度上下变化1m时（小幅度变化）的混响衰减曲线,结果表明发射深度或接收深度上下变化1m时对混响衰减曲线的影响不大。可以认为水听器小幅度晃动时浅海混响相对于声源深度及接收深度是稳定的。     

主成分分析的模糊神经网络目标识别系统

提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks,FNN)的目标识别算法.在对目标进行模糊化处理基础上,通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)提取相应的特征空间,以畸变的特征向量对系统进行训练,从而获得较高的目标变化适应性.仿真实验结果表明, 这种方法具有较强的自适应能力,抗噪性能也有所提高.