改进的斜投影极化滤波方法

针对脉冲体制雷达抗干扰的需求,综合利用卡尔曼滤波技术、斜投影极化滤波技术和时域对消技术,研究了一种改进的斜投影极化抗干扰方法．首先利用卡尔曼滤波技术估计干扰的极化状态参数,在目标极化状态未知的情况下求得斜投影算子,再利用求得的斜投影算子提取出干扰信号,然后利用时域对消技术将原始信号减去干扰信号即得到纯净的目标信号．仿真结果表明,卡尔曼滤波技术可快速准确地估计出于扰极化参数,改进的斜投影极化滤波方法可大幅度抑制干扰,并保持了目标信号的幅度和相位不变性．     

基于AP-SVM模型的装备维修器材需求预测方法

在小样本条件下运用SVR模型预测装备维修器材需求量时,预测效果受随机干扰因素影响较大.为解决这一问题,提出了一种新的AP-SVM模型.首先,运用AP聚类算法对训练数据进行分类,将分类结果作为训练数据训练SVM分类器,并对待测试数据的所属类别进行判断;然后,根据数据类别构建训练向量集,对SVM进行训练,运用SVR模型计算...     

基于SADRC的四旋翼飞行器姿态解耦控制方法

针对线性自抗扰(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)在四旋翼飞行器姿态控制中存在初始状态误差较大时可能产生"峰值"现象的问题,提出了一种基于线性/非线性自抗扰切换控制(Switch in linearnonlinear Active Disturbance Rejection Control,SADRC)四旋翼飞行器控制方法。以实验室现有的3-DOF四旋翼飞行器平台为研究对象,建立了其姿态的数学模型,引入SADRC对其基本原理进行了介绍;基于SADRC设计了四旋翼飞行器姿态解耦控制器,并对系统单通道的稳定性进行了分析;对控制方法进行了实验验证。结果表明,SADRC控制器可有效避免LADRC控制器因为初始状态误差引起的"峰值"问题,抗干扰性能进一步提高。     

智能化雷达干扰系统自学习模型研究

首先对自学习进行了阐述;然后研究了雷达对抗中敌我双方的参数、特征知识及知识表示;最后提出智能化雷达干扰系统中的2个过程自学习模型:雷达辐射源识别规则自学习模型和对敌雷达干扰策略自学习模型,为深入研究智能化雷达干扰系统提供模型基础.     

基于图像熵的逆合成孔径雷达干扰效果评估方法

由于逆合成孔径雷达(ISAR)是一种新体制雷达,一些用于评估常规体制雷达干扰效果的方法和手段对于ISAR来说并不适用.综合考虑雷达干扰的原理和图像处理的理论,从图像熵的角度出发,提出了一种新的对ISAR压制干扰效果的评估方法,由于图像熵反映了图像聚焦性能的好坏,可通过干扰后图像熵值的变化来进行干扰效果的评估,仿真结果表明了该评估方法的正确性和有效性.     

调频信号对调频步进ISAR的相干干扰技术

逆合成孔径雷达由于其独特的成像原理,具有比普通雷达更强的抗干扰能力.调频步进信号具有在保持瞬时带宽较小的同时通过合成宽带技术获得距离高分辨,降低系统实现复杂度的优点.提出了一种基于线性调频信号对调频步进信号体制成像雷达相干干扰方法,利用线性调频信号对调频步进雷达接收到的回波信号进行附加的频率调制和相位调制后转发,来破坏ISAR成像的方法.由于线性调频信号与线性调频步进信号有相似的频域特性,因此可以获得一定的处理增益,从而降低干扰功率.仿真试验表明这种方法行之有效.