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921.
舰载射频角反射器系统作为一类雷达无源干扰器材,当前已普遍装配于各国海军主战舰艇。为支撑国内舰载角反射器装备体系化发展,同时加速推动雷达制导反舰导弹的技术革新,综述了漂浮式与浮空式两大类角反射器装备的研制现状和研发理念。在此基础上,分析总结了舰载角反射器的发射集成化、发射自动化、诱饵多功能和诱饵可机动4种发展趋势。  相似文献   
922.
探讨了影响武装直升机无控武器对地射击准确度的因素 ,建立了武装直升机对地射击瞄准方程 ,定量分析了主要误差源对射击准确度的影响 ,得出了必须修正直升机迎角、旋翼下洗气流和平均风对射击准确度影响的结论  相似文献   
923.
在科索沃战争中,南联盟击落了一架美军F-117A隐身战斗机,打破了“夜鹰”不可战胜的神话。这一消息立即引起全世界军事专家的广泛关注,到底是谁发现7F-117A?众说纷究中,人们将目光聚焦在捷克研制和生产塔玛拉无源探测系统——一种无源雷达。无源雷达与的有源雷达的最大区别在于,无源雷达本身不发射电磁波,而是依靠被动接收目标辐射的电磁波来发现和跟踪目标,着目标不辐射电磁波,天源雷达就无法发现目标。60年代初,捷克人弗·佩赫发明了一种无源雷达,其目的是用来对付反雷达导弹(即反辐射导弹)。第一代无源雷达取名为科帕奇…  相似文献   
924.
纯方位目标定位问题是从一系列噪声方位量测中估计一固定目标的位置,尽管在理论上,即使在没有观测者机动时,此过程亦是可观测的,但是通过适当利用观测者的运动以增加可观测程度可以使得估计性能(例如精度,稳定性和收敛速度)得到很大的提高。本文提出了纯方位固定目标定位的观测者的最优轨迹。这里所介绍的方法是基于使费歇尔信息矩阵(FIM)的行列式最大化,条件是:(例如,目标的防御系统)影响观测者轨迹,状态受限制。用直接最优控制的数值方法,包括最近介绍的微分包含的方法(DI)来求最优控制问题的解。运用熟悉的斯坦斯费尔德和最大似然(ML)估计器进行计算机仿真,结果表明运用观测者的最优轨迹所得到的目标位置的可估计性得到很大的提高  相似文献   
925.
926.
927.
战术互联网流量具有极强的动态时空特征,且与天气、高程等外部特征紧密相关,现有的网络流量预测模型不能很好地提取其复杂特征,提出了一种融合多源动态时空特征的战术互联网流量预测模型。首先,将外部特征与流量特征融合为多源特征;然后,提取当前时刻网络流量的空间特征,并对随时间变化的卷积权重迭代更新得到不同时间片下的空间特征信息;最后,通过时间卷积聚合当前和历史时刻的空间信息以预测下一时刻的多源动态时空流量。相比单一的基础模型,该方法在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)三种评估指标中效果均更好。  相似文献   
928.
针对时差频差无源定位场景,提出一种基于约束加权最小二乘的无源定位闭式解算方法。在两步加权最小二乘算法基础上,建立了基于约束加权最小二乘的无源定位模型,推导其无约束最优化形式并给出目标状态估计的解析解。推导了目标状态估计均方误差的表达式,通过理论分析证明所提算法在保持两步加权最小二乘算法定位精度基础上,具有偏差减小特性。仿真结果表明,所提算法定位精度能够逼近CRLB,定位偏差明显小于两步加权最小二乘算法,验证了理论分析的有效性和所提算法的优越性。  相似文献   
929.
多重信号分类(Music)直接定位算法需要先估计目标个数,然后根据目标个数估计确定其噪声子空间,进而得到空间谱函数。在低信噪比情况下,目标个数估计的错误往往会导致直接定位算法的失效。针对上述问题,提出了一种基于m-Capon的多阵列目标直接定位算法。该算法综合了Capon算法无需目标个数估计和Music算法定位性能较高的优点,在不进行目标个数估计的情况下,利用近似估计的方法得到逼近于Music算法的空间谱函数,解决了Capon算法在低信噪比下性能不足的问题。仿真结果表明,在无需估计目标个数的条件下,所提算法的性能与Music算法的性能大致相同,且逼近于克拉美罗下界。  相似文献   
930.
为了充分发挥相控阵雷达探测波束的方向性和分布式多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达空间分集增益和结构增益在目标定位上的优势,提出了一种分布式MIMO数字阵列雷达模型并对其多目标定位方法、搜索复杂度和分辨力进行了研究。建立了分布式MIMO数字阵列雷达的观测模型;依据最大似然估计给出了目标定位的搜索方法并计算了搜索复杂度;并利用模糊函数对分布式MIMO数字阵列雷达的分辨力进行了仿真分析。研究结果表明:与常规分布式MIMO雷达相比,分布式MIMO数字阵列雷达子阵波束的方向性可以降低目标定位时的搜索复杂度,缩小距离和角度联合模糊带的长度;与常规相控阵雷达相比,分布式MIMO数字阵列雷达的结构增益可提高目标分辨力。  相似文献   
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