聚焦长空磨利剑

黄海滩头某阵地。一枚“敌”巡航导弹向我阵地袭来……“雷达发现目标”、“雷达跟踪目标”、“雷达锁定目标”、“开火!”……这是前不久江苏省军区民兵预备役防空兵部（分）队高炮实弹射击考核演练的一个镜头。     

高频地波雷达目标高度估计的AR模型方法

高度估计对于高频地波雷获取三维信息、提高预警能力很有意义。然而目标RCS的随机起伏对高度估计产生严重影响,通过对RCS随机起伏的AR模型建模和模型参数的自适应估计,提出了在RCS变化的条件下高度估计的扩展卡尔曼滤波算法。通过Monte Carlo仿真和外场试验数据的处理,验证了该方法对抑制RCS随机起伏、提高高度估计精度的有效性。     

低RCS EBG波导缝隙阵列天线

将Mushroom电磁带隙结构(Electromagnetic Band Gap,EBG)的表面波带隙和同相反射特性同时用于波导缝隙阵列天线的设计,利用EBG的带隙特性抑制天线阵中的表面波,以改善天线的辐射性能;利用EBG的同相反射特性实现天线雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)的减缩,天线综合性能得到较大提升。制作了EBG波导缝隙天线阵样品,并对天线阵的阵元互耦、辐射方向图及天线阵RCS等指标进行了测试,结果与理论预期相吻合,有效地降低了阵元间互耦及天线阵RCS。     

不同时间信息条件下多目轨迹交会测量点目标运动的方法

针对多相机对点目标的运动轨迹测量,提出不同时间信息条件下的多目轨迹交会法。对点目标运动轨迹进行时间多项式参数化描述,再将多个相机观察目标的系列视线与目标的参数化运动轨迹进行交会,通过最小化物方残差,确定出目标的运动轨迹。相对于传统的多目交会测量模式,本方法不仅能够有效地提高测量精度,而且能够在多相机之间观测不同步,或者时间未对准,甚至无时间信息的情况下仍得到目标的运动轨迹参数。相对于单相机测量模式时要求相机必须运动,多目情况下不要求相机自身运动。仿真实验和真实实验验证了该方法的有效性和高精度。     

频率捷变雷达信号相参特征的表述

频率捷变雷达信号分选是电子对抗领域信号处理与应用的难题,探索新的分选特征参数是实现对频率捷变雷达信号高效准确分选的手段之一。提出了一种基于Wigner-Ville分布(WVD)的频率捷变雷达信号相参特征的表述。介绍了典型频率捷变方式、频率捷变信号模型及WVD的离散过程,推导了频率捷变脉冲重构信号的WVD模型并进行仿真实验。实验结果表明,频率捷变雷达信号的WVD二维图可作为一种相参特征的表述,且该表述可为频率捷变雷达信号分选提供新思路。     

多波束干扰系统雷达干扰资源优化分配方法

合理的干扰资源分配方法是干扰系统发挥效能的关键,传统的雷达干扰资源分配方法基于一对一或多对一原则,且分配时不考虑干扰样式。基于多波束干扰系统,考虑干扰样式的限制建立了干扰约束过滤模型,采用ISODATA算法实现了对目标雷达分群,将干扰样式纳入干扰资源进行了干扰参数设置。该分配方法,使得干扰决策更加合理,提升了系统的干扰效率和自适应能力。     

基于雷达图法的防空武器系统战斗力可视化评估

运用雷达图分析法,建立防空武器系统的作战能力评估模型,实现战斗力评估可视化。阐述了雷达图法的基本原理,建立了地面防空武器系统战斗力评估指标体系,选取了8个基本指标以实例分析的形式建立3类防空武器系统的雷达图模型,并进行定性定量分析。相对于其他综合评估方法,雷达图法既能直观地反映评估对象在各指标上的相对优劣程度,又便于对评估对象作出全局性、整体性评价,简洁、直观、精确且可操作性强。     

对接战场的“最后一公里”

战争离我们很近,我们离打赢多远?如何让今天的训练无缝对接明天的战场?当前,高新技术武器装备快速发展,加速战争形态的深刻演变,我们的观念、能力和素质,必须以发展因应变化,用转变达成适应。冬日岭南,寒气初现。记者深入广州军区某陆航旅,聆听他们对接未来战场的故事。     

从甘巴拉到对抗场

走下甘巴拉,走上对抗场。90后的高原雷达兵,以崭新的坚守姿态,冲锋在谋打赢的路上。西北戈壁,硝烟弥漫。清晨,东方的天际刚刚泛起鱼肚白,侦察机、预警机、歼击机便迫不及待地呼啸升空,"红蓝"对抗一触即发。戈壁深处,一部迷彩伪装的雷达天线傲然挺立,全速飞转。世界最高人控雷达站甘巴拉的操纵班长,中士张柳峻蹬大双眼,犀利的目光紧紧锁定雷达屏幕,搜寻着"敌机"的蛛丝马迹……     

自适应平方根无迹滤波的雷达组网状态估计算法

从最小方差的角度分析了雷达组网无迹滤波(Unscented Filter,UF)状态估计的统计学本质,并且针对UF的Cholesky分解遇到非半正定矩阵容易发散、不准确滤波初值造成滤波发散以及异常扰动影响滤波效果等问题,提出将自适应平方根无迹滤波(Adaptive Square Root Unscented Filter,ASQUF)用于雷达组网状态估计,结合合理的滤波初始化策略,提高了UF的工程可用性。仿真验证表明,提出的ASRUF算法用于雷达组网空域目标状态估计时,初始化平稳无波动,工程可用性好,状态估计精度高,明显优于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法。