有源雷达干扰弹干扰效能的计算与仿真

针对信息化战场上有源雷达干扰弹的作战运用,利用Matlab仿真工具,对有源雷达干扰弹干扰炮位侦察校射雷达时的压制区和暴露区进行了计算和仿真,分析了不同条件下压制区和暴露区的特点和规律,提出了有源雷达干扰弹干扰炮位侦察校射雷达时有效压制区的计算方法,对有源雷达干扰弹的作战使用有一定的指导作用。     

美军生物检测连编制浅探

美军化学兵为适应职能拓展后的需要,专门组建了数个生物检测连,以有效应对生物战和生物恐怖威胁。自1996年组建第一支生物检测连之后,至2003年,美军共组建了4个生物检测连,其中,现役生物检测连2个——第7、13化学连,     

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.     

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...     

石英角速率传感器数字相关检测技术研究

为提高石英角速率传感器(QRS)的测量性能,提出了基于数字相关检测技术的QRS信号解调方案。该方案需将一组互相正交的参考信号作为两个相关器的输入,能够同时分离出QRS敏感信号相对于参考信号的同相分量和正交分量。通过角速度提取算法可由以上分量进一步得到输入角速度。分析了实现参考通道功能的两种方法:锁相环(PLL)和Hilbert变换,通过对这两种方法的对比得知,PLL更适合作为QRS相关检测的参考通道。     

外加信号增强随机共振在微弱信号检测中的应用

在利用随机共振检测微弱周期信号的基本原理基础上,给出一种通过外加可控信号激励出随机共振现象,并将之应用于微弱信号检测的方法。采用仿真信号对该方法进行了验证,通过归一化尺度变换,将该方法的适用频率扩展到机械系统特征信号频段。结果表明,该方法简单可行,能把信噪比较低的周期信号从强背景噪声中提取出来,在机械故障检测中具有应用前景。     

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。     

液体火箭发动机基于神经网络的实时故障检测算法实现

以某大型液体火箭发动机为研究对象,针对其启动和稳态工作过程,利用Matlab和Lab Windows/CVI等编程工具,基于神经网络技术,开发实现了其地面试车过程实时故障检测的BP(Back Propagation)和RBF(Radial Basis Function)算法。多次试车数据离线检验和实时在线考核结果均表明该方法能够及时、有效地检测出发动机工作过程中的故障,没有出现误报警和漏报警,并能够很好地满足现场试车的实时性和鲁棒性等要求。     

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。