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112.
113.
确定性理论在雷达型号识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
雷达型号识别是雷达对抗情报侦察的首要工作,是近一步分析雷达用途及相关武器系统的基础,也是高层次上的态势评估和威胁估计的主要依据.针对现代战争中电磁信号环境的复杂性,利用单一传感器很难对雷达型号进行准确识别,而基于确定性理论的不确定推理技术能将多个传感器在多个周期的侦察信息进行融合,所以采用确定性理论的数据融合技术,基于确定性理论的组合规则,采用分层式融合算法对雷达型号进行识别.仿真结果表明,该方法的识别结果令人满意,使采用单一传感器可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善. 相似文献
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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
115.
针对HRRP识别研究中面临的噪声污染问题,提出了一种基于卷积自编码器(convolutional auto encoder, CAE)的HRRP识别方法。此方法将CAE的重构功能与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类性能相结合,将未含噪声的数据作为标签,利用CAE学习含噪声HRRP的噪声特征,实现对HRRP的去噪重构,后利用CNN对重构后的HRRP进行识别。仿真实验表明:在10 dB、20 dB、40 dB峰值信噪比的噪声环境下,该方法对HRRP的识别准确率分别可达到76.48%、95.14%、98.33%,能够一定程度上克服噪声对HRRP识别带来的不良影响,保证识别精度。 相似文献
116.
针对军用轮毂六相PMSM无位置传感控制系统中采用传统滑模观测器导致的系统高频抖振问题,以及估计坐标系相位滞后对转速估计造成的稳态误差问题,提出了一种基于超螺旋滑模观测器的转速估计算法;在旋转坐标系下采用超螺旋算法对系统中的高频抖振进行抑制,并对反电动势进行观测,构造李雅普诺夫函数对电流动态误差方程进行稳定性分析,考虑估计旋转坐标系相位滞后对转速估计误差的影响,根据超螺旋滑模控制算法结构特点,提出一种考虑d轴估计反电动势的转速估计算法;通过仿真和实验验证了基于超螺旋滑模观测器的转速估计算法具有更高的估计精度;其能够抑制系统中的高频抖振,降低了估计坐标系相位滞后对转速估计误差的影响,省略了低通滤波器和相位补偿模块,提高了转速估计的准确度。 相似文献
117.
深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式(例如量子计算等)深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。 相似文献
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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
119.
雷达组网进行数据融合是复杂电磁环境下提高预警探测精度和容错能力的有效方法,研究人员需研究适应干扰、信噪比降低等复杂情形的数据融合方法。基于贝叶斯统计理论提出一种多雷达点迹融合方法,将贝叶斯多源数据融合方法与卡尔曼滤波结合,以卡尔曼滤波输出的航迹预测及其协方差作为贝叶斯理论的先验知识,以多雷达量测结果作为贝叶斯理论的观测值进行融合,并提出一种基于回波信噪比的点迹标准差实时估计方法,构建标准差自适应估计的点迹融合与滤波框架。仿真结果表明,多雷达点迹自适应融合方法,滤波精度优于单雷达滤波结果、优于航迹融合结果,能够适应目标距离、RCS起伏引起的标准差变化,具有较强的工程应用价值。 相似文献
120.
软件雷达系统功能由软件定义是雷达未来发展的一个趋势,这对系统硬件计算性能和数据传输带宽提出了很高的要求,因此将异构并行高性能计算技术引入软件雷达领域。根据系统功能逻辑,构建了软件雷达硬件平台系统,利用先进的异构并行计算技术,设计了一个具体的通用硬件平台架构。该平台通过独立的高速采集卡完成回波信号的采集与A/D变换,利用FPGA刀片异构服务器完成雷达信号实时处理,通过GPU异构超级计算机完成数据处理和显控,利用InfiniBand网络和磁盘阵列完成数据的高速传输与存储。通过性能分析,该硬件平台能够满足现代雷达对计算速度和传输带宽的性能需求。 相似文献