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311.
等离子体对于高功率微波的攻击具有独特的防护效果。基于等离子体流体近似方法,利用COMSOL软件研究了高功率微波与柱状等离子体阵列相互作用过程中入射电场随时间的演变过程,分析了等离子体防护高功率微波的物理过程和作用机理。研究结果表明,入射的高功率微波会使等离子体参数发生剧烈变化,特别是其电子密度将急剧增加,从而使等离子体对入射的高功率微波表现出类似金属的电磁特性,最终实现对入射高功率微波的有效防护。此外,利用高频辉光放电产生柱状等离子体阵列,通过实验验证了等离子体对高功率微波的防护作用。最后,总结了基于等离子体的高功率微波防护技术需解决的主要问题。 相似文献
312.
针对阵列雷达体制,从改进单脉冲的角度出发研究了低角跟踪问题。在多径阵列信号模型的基础上,利用极大似然估计原理推导了双零点单脉冲测角算法,通过数字波束形成实现双零点单脉冲系统修正和、差方向图。仿真分析了双零点单脉冲测角性能,得出测角性能与信噪比、目标仰角以及复反射系数的关系。用实测数据对该算法进行验证,结果表明:当目标仰角小于1/4波束宽度时,测角均方根误差达到1/40波束宽度,可以有效解决低角跟踪问题。 相似文献
313.
314.
315.
就方位多相位中心(Azimuth Multiple-Phase-Center,AMPC)合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统的阵列误差对信号重建性能的影响进行分析。将阵列误差建模为随机过程,结合最小二乘(Least-Square,LS)算法,推导了AMPC SAR误差功率谱的解析表达式,进而得到了AMPC SAR的信噪比与方位模糊比的解析表达式。仿真实验验证了理论分析的正确性。分析指出,随着系统脉冲重复频率的升高,有必要通过减小重建系数以实现重建性能的提升。分析方法与结果对AMPC SAR系统设计以及图像质量预估提供有效支撑。 相似文献
316.
阵列信号处理技术因其能够提供空域分辨能力已被广泛应用于卫星导航接收机领域以实现抗干扰和多径抑制。根据干扰和多径信号对导航接收机基带处理影响的不同提出了一种以数字相关器为界线划分的抗干扰与多径抑制两级处理结构:第一级处理在解扩前估计阵列接收数据的空时协方差矩阵,根据干扰信号功率远大于导航信号及噪声的特点利用子空间投影技术实现抗干扰;第二级处理在解扩后进行空间平滑解相干处理,利用基于Householder变换的广义旁瓣相消技术进行波束形成以实现多径抑制。理论分析和仿真结果表明,该级联处理技术能够有效地压制强干扰,并显著减小多径信号对导航接收机伪码测量的影响。 相似文献
317.
针对入侵性野草优化(invasive weed optimization,IWO)算法存在早熟收敛和陷入局部最优的问题,提出了一种混沌自适应IWO(chaotic adaptive IWO,CAIWO)算法,并将改进的算法应用于平面阵列天线的方向图综合问题。计算结果表明:该算法的优化结果均优于对比文献中的结果,更适合于阵列天线方向图综合问题。 相似文献
318.
张文杰郭峰高谦王世凯李启钟少康 《现代防御技术》2023,(1):11-16
随着信息化装备的高速发展,作战样式也在不断变化与进步,空地协同跨域分布式防御作战将成为必然。空中作战平台具有机动性能好、视野广阔、态势感知能力强等优势,而地面防御装备具有部署隐蔽、火力覆盖范围广、抗干扰能力强等优势。采用空中与地面分布式协同的方式,可充分发挥各自优势,提高各军兵种装备利用率,实现更大的作战效能。未来空地协同作战将呈现“立体统一、空地协同、一域多分”等特点,针对未来战场特点,提出了空地协同跨域分布式作战的必要性,给出了跨域分布式防御的特点,剖析了当前防御作战架构的不足,并对空地协同跨域分布式防御的具体措施进行了分析,总结归纳了跨域分布式防御的关键技术,最后给出了发展建议。 相似文献
319.
针对网络化无人机集群任务自主协同问题以及市场竞拍法的优缺点,提出“计算换通信”思想及其相应的分布式任务调度方法。通过对显式和隐式冲突任务的分析,建立任务相关智能体集合。提出基于任务抑制的局部优化方法,用于提前消解部分任务冲突,以减少算法迭代次数。设计基于历史竞标信息的智能体位置推断法,为局部优化提供必要的信息输入。基于组网仿真平台与集群救援场景开展蒙特卡罗仿真实验,结果表明,相比于市场竞拍法中具有代表性的基于共识的捆绑算法和性能影响算法,所提方法能够获得更少的迭代次数、更短的收敛时间以及更优的调度性能。 相似文献
320.
为了提高海量数据挖掘效率,研究了一种基于网格环境下的分布式聚类(Prejudge-Based Distributed Clus-tering,PBDC)算法,并引入距离、模和内积的概念,在聚类之前进行预判断,减少了不必要的计算开销。在此基础上提出了一种分布式并行化聚类(Distributed Parallel Clustering,DPC)算法,将其嵌入到Weka4ws中,以开源数据挖掘类库Weka为底层支持环境,构建网格环境下的分布式数据挖掘体系,同时进行仿真实验。实验结果表明:该算法对于网格环境下海量数据的分布式聚类具有良好的效果。 相似文献