一种新的基于网格聚类的雷达信号预分选算法

雷达信号分选一直是雷达对抗情报处理中的难题,将网格聚类应用于雷达信号预分选,针对现有网格聚类需要输入网格划分、网格边界处理精度低等问题,提出一种新的基于网格聚类的雷达信号预分选算法.该算法根据网格数据压缩率自适应确定网格划分和密度阈值,并对网格边界进行优化处理.仿真实验表明,该算法能有效适用于雷达信号预分选,且有较强的抗噪声能力.     

基于集对分析的雷达装备保障性评估

为了合理评估雷达装备的保障性,提出了基于集对分析的雷达装备保障性评估模型.首先,学习借鉴国内外相似装备保障性参数,建立了适合雷达装备保障性评估的参数体系.在此基础上,运用集对分析方法,对多部雷达装备的保障性进行了评估,并将评估结果与灰色关联分析法的结果进行比较,2种方法排序结论一致,表明了该评估模型的可行性和有效性.     

基于改进动态规划的雷达弱小目标检测与跟踪

针对复杂背景下雷达弱小目标的检测和跟踪问题,提出了一种改进动态规划的检测前跟踪算法.该方法用多级检验判决方法代替常用的两级门限检测,并用传统跟踪技术进行目标位置状态估计,根据估计值与状态值的欧氏距离设计一个惩罚项来改进值函数.通过仿真验证,结果表明该方法能有效消除伪航迹,减小计算量,提高对雷达弱小目标的检测和跟踪性能.     

反导预警雷达的优化配置问题研究

根据反导预警雷达的预警任务和配置要求,建立带有可调参数的反导预警雷达优化配置模型.首先,给出雷达对弹道覆盖范围的计算方法,并建立X波段多功能相控阵雷达的优化配置模型.其次,考虑实战中对预警时间和重叠探测区的不同需求,在P波段远程预警相控阵雷达的优化配置模型中引入了可调参数,使输出的方案能同时满足对预警时间和重叠探测区的作战需求.最后,通过实例分析验证了模型的可行性,并且发现预警时间最大化与重叠探测区最大化不能同时实现,反导作战指挥人员应根据实际情况选择适当的可调参数,输出满足实战需求的雷达配置方案.     

美售台“铺路爪”另有所图

据香港《亚太防务》杂志最新披露,热炒多时的美国售台“铺路爪”远程预警雷达已在新竹乐山阵地进入战斗值班,台湾也成为美国在亚太方向上的第五个“铺路爪之家”。为宣扬其采购“合理性”,台湾军方屡屡对外宣称可有效探测到中国大陆发射的弹道导弹,但在航空电子专家眼中,却没那么简单。     

精密加工过程切削用量和表面粗糙度关系的模糊化处理方法

在金属切削原理中,用切削用量可以估计理论表面粗糙度。由于切削过程的复杂性,实际加工表面粗糙度和理论表面粗糙度有较大差距。本文采用模糊模式识别方法,对切削用量和表面粗糙度的关系进行了实验研究。本人介绍的理论方法、实现技术路线和实验结果,为以后开展ＦＭＳ或ＣＩＭＳ中智能化质量监控技术的进一步研究打下了基础。     

雷达目标识别的频域极小极大法

本文研究了雷达目标识别过程中关于目标的编码、分类特征的提取与选择等问题。提出了利用极小极大原则从频域中获取目标特征系数的方法,论述了它的数学框架以及寻求最佳解的算法步骤。利用实测的目标散射数据进行试验研究,结果表明了本文理论的正确性及其方法的有效性。     

利用主成分分析的通信调制识别通用对抗攻击方法

深度学习容易被对抗样本所攻击。以通信调制识别为例,在待传输的通信信号中加入对抗性扰动,可以有效防止非合作的用户利用深度学习方法识别信号的调制方式,进而提升通信安全。针对现有对抗样本生成技术难以满足自适应和实时性的问题,通过对数据集中抽取的小部分数据产生的对抗扰动进行主成分分析,得到适用于整个数据集的通用对抗扰动。通用对抗扰动的计算可以在离线条件下进行,然后实时添加到待发射的信号中,可以满足通信的实时性要求,实现降低非合作方调制识别准确率的目的。实验结果表明该方法相对基线方法具有更优的欺骗性能。     

主成分分析在铁谱磨粒识别中的应用研究

介绍了主成分分析(PCA)基本原理与算法,提出了主成分分析用于铁谱磨粒识别的基本思路和方法,给出了具体的应用步骤,并通过实例对基于主成分分析的铁谱磨粒识别方法有效性进行了分析和验证,结果表明,该方法在减少铁谱磨粒识别工作量和提高识别准确率方面效果良好。     

一种基于三角面元的目标RCS实用计算方法

提出一种计算复杂目标高频区RCS的实用方法。首先采用3DStudioMax对装甲车进行三角面元模拟,然后运用路德维格积分[1]和物理绕射理论(PTD)计算目标的雷达散射截面积,通过对方柱RCS的计算,验证了所提方法的有效性,最后给出了C波段和X波段不同极化的装甲车和坦克RCS的方位分布图。