大气波导对雷达测距和测高的影响

应用几何光学中的射线理论,建立雷达测高和测距误差的评估模式,根据大气折射指数的分布情况和输入射线仰角的不同,给出不同高度和距离处的雷达测量误差,并绘制出射线在空间的传播状况.通过海上试验,验证了模式在评估对海雷达测距误差方面的正确性,为大气波导条件下雷达等电子装备的使用奠定了理论基础,有利于充分发挥现有电子装备的效能,有利于提高水面舰艇的作战能力,促进新战法的研究.     

基于深度迁移学习的低分辨雷达目标识别方法

针对低分辨雷达人工目标识别效率较低的问题,提出了基于深度迁移学习的雷达自动目标识别方法。该方法利用雷达回波序列轮廓像构建空中目标数据集,使用深度卷积神经网络自动提取回波数据中的深层特征,并对雷达目标进行分类识别。为了解决深度学习对样本量的巨大需求,在分类模型训练时,引入迁移学习思想,将经ImageNet数据集预训练过的初始网络模型迁移到雷达目标识别任务中,再通过空中目标数据集对模型参数进行微调,实现小样本条件下对空中目标的粗分类。实测数据的结果表明：所提方法能够在小样本条件下较为准确地对空中目标的大小和架次进行分类识别,具有良好的识别性能。     

基于自注意力机制和CNN-LSTM的空战目标机动轨迹预测

空战目标机动轨迹是有丰富时空特征的多维时间序列,具有高度复杂性和不确定性。针对现阶段轨迹预测运动学模型建立困难、时序预测的方法难以提取时空特征且只能单一的从T到T+1时刻的顺序式训练的问题,文中提出了一种自注意力机制(self-attention, ATT)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)-长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)结合的模型(CNN-LSTM-ATT)。离线状态下训练模型,获得的最优模型可以实现目标机动轨迹的高精度预测。文中模型与CNN-LSTM、LSTM模型进行单步预测对比分析,具有良好的单步预测和不同过载机动预测的能力。考虑到电磁干扰和复杂环境导致传输数据的误差和缺失,进行了目标轨迹的5步预测,预测结果和评价指标均优于CNN-LSTM、LSTM模型。     

模型参数自适应的交互多模强跟踪算法

基于强跟踪滤波器对突变状态的良好跟踪能力,设计了一种自适应交互多模算法.在交互多模算法框架内,计算"当前"统计模型的概率和目标机动强度信息(由残差统计距离来表征),自适应地调整"当前"统计模型的加速度等参数,提高了"当前"统计模型的自适应性和滤波器的鲁棒性,增强了系统对目标突发强机动的跟踪能力.仿真结果验证了该算法的有效性.     

宽、窄带雷达探测性能的对比分析

基于目标的散射中心模型,对宽带雷达做了多种检测实验,并与窄带雷达进行了比较。仿真结果表明,在低信噪比时,窄带雷达的探测性能优于宽带雷达;而信噪比较高时,宽带雷达则具有更好的探测性能;宽带全匹配滤波器则具有理论上最优的检测性能。考虑到目标的先验信息不易获取,宽带雷达的探测性能将大大下降。     

基于步进频率正交信号的星载MIMO-GMTI雷达空时频处理研究

多发多收(MIMO)体制雷达综合采用多通道、多频技术,为解决星载GMTI面临的探测慢速运动目标和消除盲速估计等问题提供了有效途径。MIMO雷达工作的基础是有效的波形设计。因此,在分析正交波形性能的基础上,结合GMTI应用需求,建立了星载MIMO雷达步进频率正交信号的基本参数确定准则,研究了步进频率MIMO雷达空时频联合自适应处理的基本原理,通过仿真验证了MIMO雷达在杂波抑制和GMTI性能上的优势。     

“江凯”Ⅱ级护卫舰参观记

<正>2009年12月14 -17日,应香港特区政府邀请,执行完亚丁湾反海盗护航任务的529护航编队停靠香港昂船洲基地并对市民开放。笔者有幸在此第一次登上国产新锐主战舰艇参观。12月14日下午开始,在香港市区葵坊或美孚搭乘专门为参观529护航编队开辟的专线车即可到达昂船洲军营门     

意大利“智慧女神”级护卫舰

智慧女神级护卫舰是意大利于20世纪80年代设计建造的以防空为主的舰艇,主要用于近海作战、专属经济区保护和指挥训练。前后共建造2批,每批4艘,该级舰均以神话人物命名。