压制干扰环境下组网雷达的检测性能分析

为定量地研究压制干扰环境下组网雷达的检测性能,根据受干扰时雷达检测概率与接收信号信噪比、虚警概率和脉冲积累数的关系,结合秩K法则,推导得出了压制干扰下雷达网的综合检测概率的表达式。并以干扰压制比作为评估指标,通过仿真定量分析了不同干扰情况下组网雷达的检测性能。仿真结果表明所构建模型和方法的有效性。     

看点

正养老机构乱象近日,多家媒体报道,各地养老机构呈现出一种怪现象:高端的没人去,公立的等不起,民营的设施差。中国人到底该怎么养老,成为大家热议话题。如何改变目前的状况,北京大学社会学系副主任于长江认为,本质仍然要理顺政府与市场的关系。"原生态"食材更健康?近日,《舌尖上的中国2》的热播引发了人们对"原生态"食物的热捧,同时也带旺了各类产地直销的"原生态"食品的网购潮。专家提醒,一些产地直销的"原生态"食材,若无食用安全检测,生产过程和运输环节又没有切实的保障,其食用安全和健康程度未必比得上现代工业化加工出来的合格食品。对于"原生态"食物不必太过迷信,更无需盲目推崇。     

SAGE算法的TD-SCDMA空时分组多用户检测算法

针对时分同步码分多址(TD-SCDMA)上行失步以及强多址干扰的情况,提出了一种基于SAGE算法的空时分组多用户检测算法。该算法以各用户上行信号的DOA信息为基础,对接入用户的上行多径信号进行最大比合并,在空域进行分组,在每个组内进行多用户检测,最后利用SAGE算法进行迭代干扰消除。仿真结果表明,上行失步和强多址干扰情况下,该算法的误码率性能较传统的匹配滤波,联合检测以及解相关算法有较大的提升。     

末端防御武器平台炮控性能检测方法

末端防御武器平台炮控系统性能的好坏直接影响首发命中率和射击反应时间等重要战技指标,在设计试验阶段,对其炮控性能进行检测是必不可少的环节。采用基于三棱锥模型的炮控性能检测方法,建立了三棱锥计算模型并进行Matlab仿真分析以及检测精度分析,从而验证了其工作原理及可行性,满足武器平台炮控性能检测的要求。     

广电计量检测 科学 公正 准确 快捷 周到

做一流的计量检测技术服务专业机构TO BE THE FIRST-CLASS PROFESSIONAL SERVICE INSTITUTION IN THE TECHNOLOGY OF METROLOGY & TESTING专业提供装备定型、鉴定试验和计量检定服务1广州广电计量检测股份有限公司是原国家信息产业部军工电子602计量测试站,始建于1964年,历经近50年的发展,稳步迈入中国计量检测行业前列。开展计量检定、可靠性与环境试验、电磁兼容与安全测试、环境保护检测、     

基于正交试验法的冗余捷联惯组故障诊断实验方法研究

冗余捷联惯组是运载火箭控制系统的重要设备,需要对其进行故障检测和隔离以保证系统正常工作,所应用的故障检测算法需要进行有效性评估。由于惯组器件配置和故障形式的多样性,所有故障情形进行逐一测试不可能的,因此提出利用正交试验法安排实验,对广义似然比故障检测算法进行性能检测。试验结果表明应用正交试验实现了故障情形的良好覆盖性,有效减少了试验次数,并且从测试数据中验证了故障检测算法的有效性。     

信号相关杂波环境中的认知雷达稳健检测波形设计

研究了认知雷达回波先验信息不充分的情况下,信号相关杂波环境中的认知雷达稳健检测波形设计问题,提出了一种基于NP准则和交替投影法的波形优化算法。在该算法中,根据所推导出的检测概率与发射波形、接收机滤波器之间关系的闭式表达式,通过联合优化发射波形和接收机滤波器,达到提高接收机的检测概率和降低信号相关杂波负面影响的目的。分析仿真结果可知:稳健波形可以提升波形检测系统的动态适应能力,且稳健波形的检测性能优于传统的高斯包络波形和恒包络LFM波形;系统输出的稳健波形显示该系统发射端具有很好的稳健性而接收端则有很好的收敛性。     

基于自监督学习的越野道路检测算法

提出了一种针对越野道路的检测算法:利用激光雷达检测出近处的可通行区域,作为当前道路的样本;利用导航定位系统追踪近处可通行区域在历史图像中的对应区域,提取这些区域内的像素值,训练不同距离下的道路模型,用其评估当前图像中各个区域的道路似然度;最后采用RANSAC算法计算最优的道路中心曲线。试验结果表明:该算法能根据道路变化调整道路模型,鲁棒性强,经过硬件加速后平均每帧图像的处理时间约为97ms。     

交互多模型算法的无人机控制系统故障诊断

交互多模型算法是一种广泛用于各种结构与参数变化的动态系统自适应估计的有效方法.在建立无人机控制系统传感器和执行器的全局故障和局部故障模型的基础上,应用此方法对传感器和执行器的各种软硬故障进行诊断,应用所建立的数学模型与方法,对无人机传感器和执行器的局部与全局故障进行了仿真计算.在仿真过程中发现,与一般的多模型方法相比,此方法能够更加准确可靠地诊断故障,无延迟报警,算法简单.仿真结果验证了该方法的有效性.     

混沌时间序列中弱信号的检测

介绍了混沌的基本特性,利用混沌时间序列对RBF神经网络进行训练,则训练好的神经网络对混沌序列未来时刻的值具有一定的预测能力.若混沌序列中包含有目标信号,则其混沌特性将受到影响,导致神经网络对其预测误差的增大.这样可根据预测误差对淹没在混沌杂波及混沌杂波加一定强度的白噪声中的弱目标信号进行检测.仿真结果表明这种方法优于传统的目标检测方法,有着较好的杂波抑制能力.