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51.
转发式干扰因与雷达发射波形的高度相关性,经雷达主瓣接收后易对雷达产生严重的干扰作用。为解决主瓣干扰问题,建立正交频率分集调频多输入多输出(orthogonal frequency division multiplexing-multiple input multiple output, OFDM-MIMO)雷达主瓣接收的转发式干扰信号模型,分析了该干扰对OFDM-MIMO雷达的干扰机理;同时基于自适应方法处理理论,推导了OFDM-MIMO雷达自适应处理权向量解析式,提出了基于距离依赖波束的OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法。理论研究和仿真结果表明,提出的方法提高了输出信干噪比,实现了转发式主瓣干扰的有效抑制。 相似文献
52.
为掌握带内双频电磁辐射对雷达的虚警干扰规律,以频率步进连续波雷达为研究对象,基于理论分析与效应试验,研究了虚警目标的电平变化规律、波形特征以及出现位置规律。结果表明:受试雷达在带内双频电磁辐射作用下,不考虑互调干扰时,至多产生两个位置随机的“山丘型”虚警目标,两者距离差与双频干扰频差有关。双频干扰中两分量互相压制,即当任一干扰分量强度恒定时,随着另一个分量的增强,前者形成的虚警目标电平缓慢下降,最终降速基本恒定,而后者形成虚警目标电平逐渐升高,直至电平恒定;若双频干扰信号两分量同比例增强,则两个虚警目标电平均在初期近似线性上升,而后增速逐渐降低至零。 相似文献
53.
高空环境下,侧向喷流在飞行器的姿态转换及热防护方面起到关键作用,同时也由于来流稀薄,直接模拟蒙特卡洛方法(DSMC)对侧向喷流干扰流场的模拟具有很好的适用性。在非结构网格计算的DSMC数值算法的基础上,针对喷流的高密度区及激波区提出了一种自适应网格技术,可以用于对高空稀薄区的大气来流与侧向喷流的干扰流场进行模拟预测。通过模拟二维平板侧向喷流,对编制的算法可靠性进行验证,研究了时间步长对流场模拟结果的影响及其数值的选取原则,并模拟计算了不同喷流/来流压力比下的复杂干扰流场结构和气动力的变化规律。 相似文献
54.
在介绍地形跟随/回避雷达工作原理的基础上,通过设定典型超低空突防飞机的战术行动,分析了对雷达实施有效干扰所必须具备的条件,包括侦察/干扰机的部署、数量要求等;并计算了在传感器/摆放(投掷)式干扰机模式下对装备的性能要求,得出了在目前技术条件下,对地形跟随/回避雷达实施干扰在技术和战术上都是困难的. 相似文献
55.
56.
提出了一种基于扰动观测器的弹丸协调臂电液伺服系统自适应滑模控制方法.设计干扰观测器在线观测系统扰动大小并进行补偿,从而有效降低切换增益;设计自适应律不断调整系统参数以适应对象变化,并采用一种映射自适应算法保证估计参数有界;为了加快趋近速率,设计了基于指数趋近律的滑模控制方法,保证在大阶跃情况下系统仍然能以较大的速度趋近... 相似文献
57.
为了提升频谱共存环境下机载组网雷达多目标跟踪性能,提出了一种雷达辐射资源与航迹规划联合优化算法。首先,推导了包含雷达辐射资源以及载机飞行参数的贝叶斯克拉美-罗下界表达式,以此作为多目标跟踪精度的衡量指标;在此基础上,以最小化机载组网雷达多目标跟踪误差为优化目标,以雷达辐射资源总量、载机机动性能、通信基站可容忍干扰能量和跟踪各目标节点数为约束条件,建立频谱共存下机载组网雷达辐射资源与航迹规划联合优化模型;然后,将上述优化模型分解为多个子问题,并结合循环最小化算法、半正定规划算法和粒子群算法进行分步求解。最终仿真结果表明,所提算法能够在保证通信基站正常工作的条件下,充分利用各平台运动优势,与现有算法相比,能够有效提升机载组网雷达的多目标跟踪性能。 相似文献
58.
无人水翼航行器在运行过程中会受到海浪干扰,使得无人水翼航行器姿态控制效果变差,而传统卡尔曼滤波(KF)过程噪声矩阵为固定值,在复杂海况下滤波效果并不理想。针对上述问题,基于一种无人水翼航行器,首先建立了其纵向运动数学模型,并设计了纵向姿态LQR控制器。然后设计了一种基于新息卡方检验值的自适应卡尔曼滤波(AKF),以自适应调节过程噪声矩阵,并将AKF用于对系统反馈状态进行最优估计。通过仿真验证了基于AKF的纵向姿态控制器,能够有效抑制海浪干扰,可以使无人水翼航行器在海浪中平稳运行。 相似文献
59.
本文以概率图理论为基础,系统研究了基于这一理论框架的故障诊断模型,对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行了探讨,使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障诊断、耦合故障诊断、动态故障诊断、故障预测等复杂情形的诊断。为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷,研究了诊断模型的学习进化策略,实现了诊断效果的改进和优化。另外,对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望,为后续理论研究提供了参考。 相似文献
60.
为进一步改善超低频频段的通信质量,在传统改进广义旁瓣抵消算法的基础上,提出新的超低频干扰抑制算法——生成式旁瓣抵消算法。该算法将人工智能研究热点之一的生成式对抗网络模型引入广义旁瓣抵消算法中,通过优化设计生成模型的网络结构及相关超参数,有效地解决了原算法存在的期望信号残留问题,为旁瓣抵消通道中的后级滤波算法提供了与主通道相关性更强的干扰参考信息,从而提高了算法对主通道干扰估计的准确性。为了验证优化后生成模型的有效性以及所提算法对不同类别干扰的抑制能力,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验。实验结果表明:优化后的生成模型具有较好的生成能力、较好的鲁棒性以及相对较低的运算复杂度;相比于传统改进的广义旁瓣抵消算法,所提算法进一步提高了信号带宽内的信干噪比。 相似文献