测高雷达与二维雷达数据融合问题研究

针对现代防空侦察预警的现状,运用组网的方法探索不同雷达数据融合的问题,提出了一种利用测高雷达的高度信息来修正侦察雷达误差的方法,构建了相应修正误差的数学模型。通过仿真分析,认为此方法可以明显提高预警雷达的数据精度,从而提高数据融合的效果。     

时域超宽带紧缩场雷达目标特性测量系统研究与开发

介绍时域超宽带雷达目标特性测量系统的工作原理及测量软件的开发过程。首次将数字取样示波器应用于紧缩场,研究测量原理,给出系统结构及测量流程图,开发超宽带紧缩场暗室雷达目标特性测量系统,包括雷达散射截面测量、极化散射矩阵测量和微波成像等模块。最后给出该系统测量获得的部分数据。     

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。     

监视雷达低仰角测角方法分析与工程实现

监视雷达天线孔径较小、垂直波束较宽,当雷达天线低仰角探测目标时,波束打地严重,测量易受多路径影响,仰角测量精度难以满足要求.先对现代雷达常用的和差比幅与比相两种测角方法进行了分析,然后以相控阵天线为例,对两者在低仰角下的测向精度进行了仿真和深入分析.最后结合两种方法的优缺点,对某Ⅰ型监视雷达样机进行改进,使其满足比幅比相混合型测角的条件,并对改进后的样机作动态对比试验,再次证明两种常用测角算法在低仰角下的优劣,为工程应用提供参考.     

确定相对体制雷达对不同飞机性能的检飞标准

如何在不同检飞机型的条件下,检验防空导弹武器系统制导雷达的性能,是工程上亟待解决的技术问题。将实践经验和理论分析充分结合,本着经济实用的原则,提出了"对比检飞、等信噪比和等概率"的指标转换方法,确定了不同检飞机型的评定标准。通过实际应用,证明确定的标准切合实际。     

雷达部署对进动目标微多普勒频率的可测性分析

以导弹攻防对抗中防御雷达对空间目标的微多普勒频率检测为背景,分析了雷达部署位置对进动目标微多普勒测量值的影响.理论上可证明,当目标的外形尺寸和进动参数确定后,微多普勒频率由进动轴和雷达视线的夹角(平均视线角)唯一决定.从雷达部署在弹道平面内不同区域以及雷达距弹道平面不同距离两方面出发,分析了微多普勒调制带宽随雷达位置的...     

基于ABA处理和幅度加权的频率捷变单脉冲雷达角闪烁抑制技术

针对频率捷变幅度加权角闪烁抑制方法进行改进,提出了一种基于ABA(amplitude-based angle)处理的幅度加权角闪烁抑制方法。首先将单个脉冲测角的结果限制在一定范围内,然后对多个脉冲测角的结果进行幅度加权,仿真表明这种方法在各种信噪比条件下的角闪烁抑制性能都要大大优于常规的幅度加权方法。     

改进IAHP-CIM模型的雷达组网探测能力评估方法

针对雷达组网探测能力的评估问题,采用鱼骨图法对影响雷达组网探测能力的多种因素进行梳理,得到结构层次清晰的指标评价体系。采用改进的区间层次分析—控制区间和记忆模型对该指标体系进行评估,具体方法是:运用区间层次分析法构造区间判断矩阵;利用蛙跳算法求解区间判断矩阵中满足最小一致性的确定性矩阵;利用控制区间和记忆模型来确定各指标的风险概率,实现指标体系的评估。以具体的案例为对象进行仿真实验,结果表明,所提评估方法有效,评估结论相对客观、可信,对雷达组网探测能力评估具有一定参考价值,从而为雷达组网的优化部署奠定良好基础。     

基于自组织神经网络的雷达信号分选

本文介绍了一种基于自组织神经网络的雷达信号分选系统,概率神经网络通过计算输入信号矢量的联合概率密度实现贝叶斯分选,它与传统的信号分选算法相比在分选精度和资源利用率上有显著的提高。这种并行的神经网络计算结构也很适合于ＶＬＳＩ实现。本文还介绍了此系统在复杂雷达信号环境下的仿真分选试验。     

基于灰色关联的预警系统目标识别

针对弹道导弹预警系统目标识别任务的特点,通过分析弹道导弹和飞机目标间的运动特性差异,采用灰色关联分析方法建立了目标类型识别模型,给出了进行目标类型识别的具体步骤。该方法直接从雷达测量数据出发,具有简单、准确的优点。具体的算例验证了基于灰色关联分析的目标类型识别模型应用于目标识别的可行性和有效性。