前置点比例导引制导律对抗拖曳诱饵研究北大核心

以典型拖曳式诱饵干扰模式为设计对象,结合导引头跟踪诱饵的工作模式和前置点比例导引制导律的设计,对末制导抗拖曳干扰导引方法进行了理论推导与分析,为导引头抗拖曳诱饵干扰措施的设计与验证提供了理论依据。     

OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法

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。     

带内双频电磁辐射对频率步进连续波雷达的虚警干扰规律

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。     

基于优化神经网络的雷达波束分配方法研究

在多目标的跟踪过程中,自适应地分配雷达波束能够进一步提升雷达的工作效率.为了合理调度雷达波束跟踪目标,根据目标运动状态参数,建立了目标威胁度评估模型.该模型根据目标运动状态,包含类型、速度、加速度、航向角、高度、距离和干扰程度等;然后基于混合遗传粒子群优化算法改进了BP神经网络,分别采用运动状态信息和目标威胁度作为神经...     

高功率UWB天线阵及其在外场探测中的应用

运用切割式巴仑实现高功率超宽带天线的平衡馈电,并用FDTD进行仿真分析。研制出2×4元高功率天线阵,测量结果显示该天线阵能耐250kV以上高压,工作带宽达6个倍频(200～12 000MHz),具有较好的脉冲波形保真性。利用所研制的天线阵列建立外场探测实验系统,在外场进行目标探测试验。结果表明该天线阵可以用于实际的超宽带雷达发射天线阵,为高功率源在雷达探测中的应用作出了初步探索。     

硬件加速的三维雷达作用范围表现

未来数字化战场迫切需要表现复杂环境影响下的三维雷达作用范围,目前研究多限于二维,而三维表现又受限于速度,为此提出一种硬件加速的三维表现方法。在构造环境影响下雷达电磁波损失三维数据场的基础上,利用硬件加速的等值面提取算法建立雷达作用范围的三维模型,并将其表现到战场环境中。在普通微机上针对典型雷达的实验中,克服了二维表现不直观以及三维表现慢的缺点,形象地展示了地形大气等环境影响下三维作用范围,从而为用户提供决策和感官支持。     

雷达PPI光栅扫描显示系统设计与实现

介绍一种基于微机的雷达PPI光栅扫描显示系统的设计与实现。研究了坐标快速转换、数据实时采集等关键技术,提出了优化查表法坐标转换方法以及回波数据的实时采集方案,很好满足了PPI光栅扫描显示系统中高速率、低存储量以及实时性的要求。研究成果已成功应用于某型号雷达PPI显示系统中。     

基于离散化模型的雷达优化配置与部署方法

雷达优化配置与部署问题存在模型复杂的问题,很难对其进行优化.提出了一种基于网格的离散化模型.雷达配置与部署的方案、雷达网对防区的覆盖能力以及雷达布站的约束条件都分别通过网格和矩阵进行了定量描述,在此基础上,建立了雷达优化配置与部署问题的数学模型.这样就可以采用模拟退火算法对该问题优化.仿真实验证明了该方法的有效性和可行性.     

基于灰色关联分析的导弹制导系统性能评价

分析了影响导弹制导系统性能的五种主要因素,在此基础上确定了导弹制导系统性能的评价指标体系.根据灰色理论原理,建立了导弹制导系统性能评价的灰色关联分析模型并详细阐述了分析方法.通过实例对五种导弹制导系统性能方案进行了优劣度计算评价,计算结果说明了这种评价模型和评价方法是有效的、可信的,相比其他方法具有优势.     

基于RBFNN与D-S证据理论的反舰导弹模式识别

由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁.尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义.针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相关处理,应用径向基神经网络(RBFNN)分别对反舰导弹模式识别,仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理,仿真结果表明该算法的有效性.最后将两部分识别结果通过D-S证据理论进行综合决策,进一步提高了系统识别决策的可信度.