一种特殊结构双基地雷达的空射诱饵信号特征

分析了空射诱饵的使用特点和威胁特征,建立了一种特殊的双基地雷达-单发双收结构下的发射信号和接收信号模型。分析了空射诱饵信号增强设备发射信号与诱饵本体反射信号构成的接收站1接收信号,与仅接收诱饵本体反射信号的接收站2信号的时域、频域特点,证明很难从时频域区分两类信号。建立了雷达发射信号经诱饵本体反射后在两个接收站的时延差和多普勒频移差的模型,分析得出了信号时延差和多普勒频移差与诱饵运行时间和双基地雷达结构参量的关系,证明两个接收站的时延差和多普勒频移差具有稳定的关系。分析结果对于利用该类特殊结构的双基地雷达探测识别诱饵具有一定的参考价值。     

基于子阵的频控阵自适应波束形成算法

针对经典的最小方差无畸变响应波束形成器应用在FDA-BFF(Frequency Diverse Array Based On Frequency Filter,FDA-BFF)及FDA-MIMO(Frequency Diverse Array Multiple-Input Multiple-Output,FDA-MIMO)接收机结构时,当阵元数较大或干扰与目标角度维接近时波束主瓣会产生峰值畸变或偏移,波束形成器输出性能下降,无法有效确定目标位置的问题,提出了基于双边小方差无畸变响应的子阵频控阵波束形成算法。该算法将一维均匀线性阵列划分为两个采用不同非线性频偏的中心对称子阵结构,在目标位置形成点状波束,对传统频偏固定的频控阵方向图中的距离-角度实现解耦。之后,通过双边小方差无畸变响应算法中求解克罗内克积的方式降低了算法计算量。仿真验证表明,阵元数较大时该算法在目标位置处形成点状波束的同时,可以有效抑制角度维不可分的干扰。     

基于PSO-BP神经网络的HRRP目标识别

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于PSO-BP神经网络的雷达一维距离像识别方法。利用粒子群优化算法良好的全局搜寻能力,对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,弥补了BP神经网络收敛速度慢、存在多个局部极值点的缺陷。利用实测数据对PSO优化前后的BP神经网络的识别性能进行了对比测试。实验结果表明,PSO-BP神经网络具有更高的识别准确率及噪声鲁棒性,分类性能优良。     

异型角反射体阵列寻优研究

战时,异型角反射体阵列布放态势将是影响其干扰效果的重要因素。以伯克级驱逐舰为典型舰艇,从雷达散射截面积(radar cross section,RCS)、高分辨率距离像(high resolution range rrofile,HRRP)和极化特征三方面入手,进行了异型角反射体布放间隔和布放数量的寻优,旨在寻找一种与载舰逼近度尽可能高的异型角反射体阵列,为反舰导弹突防研究提供基本理论依据。研究表明:综合考虑RCS,HRRP和极化特征三方面因素时,11个异型角反射体两两间隔5 m布放,能够发挥更好的干扰效果。     

基于改进积累方式的Hough变换和最小方差航迹起始方法

主要研究杂波密集环境下多目标航迹起始问题,提出一种改进Hough变换和最小方差准则相结合的航迹起始方法.首先针对航迹起始中量测信息的时间特性,提出一种改进的积累单元积累方式,该方法较以前的二值积累方式能更有效地去除杂波,尤其能够去除构成虚假航迹的杂波.然后,再采用最小方差准则对Hough变换之后的航迹进行分析,得出正确的航迹.仿真结果表明,提出的航迹起始方法效果好、所用时间短,尤其适合杂波密集环境下的快速航迹起始.     

机动目标一维距离像RAT法线性化补偿

研究了机动目标宽带线性调频脉冲回波全去斜率信号模型,根据速度和加速度的调频频谱展宽特点,提出了机动目标宽带一维距离像线性化调频回波模型,给出了Radon模糊图转换(RAT)法线性参数估计与运动补偿方法,并进一步分析了测速和测距误差.仿真实验验证了RAT法一维距离像线性化参数估计与补偿,表明该方法很好地解决了运动参数未知情况下机动目标的一维距离像频谱展宽问题.     

军事地形学内涵在培育军队初级指挥人才中的作用

本文根据军队初级指挥人才建设要求,基于军事地形学内涵特征,从培养初级指挥人员多维空间思维能力、尺度意识、信息意识和严谨缜密的思维习惯四个方面,探讨了军事地形学内涵在军队初级指挥人才能力塑造中的机制,阐述了军事地形学在培养军队初级指挥人才基本素养中的重要作用.     

BDS三频非差观测数据周跳探测与修复方法

随着三频技术的出现,多频观测量及其丰富的线性组合特性为周跳的探测与修复提供了新的契机。因此提出三频非差观测量线性组合对载波相位观测数据中周跳进行实时探测及修复的方法。该方法构造无几何无电离层的码相组合,并通过对历元间的电离层延迟变化量进行实时估计与消除,构造出第三组线性无关的周跳探测量。用30 s采样间隔的北斗三频实测数据对算法性能进行验证,试验结果表明:该方法可以有效地对各频点的周跳实现探测与修复,即使在电离层活跃的应用场景中,该方法依然具有较好的性能。     

基于抗差Kalman滤波的航空发动机测试数据预处理技术

针对使用标准Kalman滤波算法不能准确处理包含粗差的航空发动机测试数据的问题,在分析标准Kalman滤波算法准则和观测误差对滤波估计结果影响的基础上,采用动态调整观测信息在滤波估计结果中权重的方法,给出了基于抗差M估计理论的抗差Kalman滤波准则和递推公式。对不同的发动机测试数据分别采取序列滤波的方法,减少了运算量。基于常加速度模型,建立了测量参数的状态空间方程和测量方程。以包含粗差的某型涡扇发动机稳定工作过程的模拟测量数据为例,采用所设计的抗差Kalman滤波器对其进行预处理,与标准Kalman滤波算法处理的结果对比表明,在模型误差一定的情况下,抗差Kalman滤波算法具有更好的估计精度。