一种雷达辐射源识别自学习算法研究

针对目前雷达对抗系统面临的辐射源识别精度不高、智能化水平低的特点,将自学习理论引入到雷达对抗系统中。提出了基于遗传算法(GA)的自学习算法实现雷达辐射源智能识别的方法。实验表明:在使用相同的特征参数"前件"条件下,通过这种自学习方法得到的正确识别率高于其它识别方法。     

一种估计来波信号极化状态的新方法

干扰场的极化估计是自适应极化滤波器首要的也是最为关键的一步,极化估计器的精度直接制约极化滤波器的滤波效果.基于单极化雷达接收天线的空域极化特性,提出了一种来波信号极化状态的估计方法.首先介绍了算法的估计原理,并对算法性能进行理论分析,在此基础上,进行相应的计算机仿真实验,探讨了影响估计性能的主要因素及提高算法性能的主要途径.理论推导和计算机仿真结果均证明了估计算法的有效性.     

基于先验信息的分布式星载单基线SAR/ATI方法

在综述了分布式星载SAP/ATI技术的基础上,阐述了单基线SAP/ATI技术的原理和杂波、噪声对检测、测速性能的影响,给出了一种基于先验信息的单基线SAR/ATI检测和测速方法,最后基于多功能的天基雷达仿真系统进行了仿真实验和性能分析.     

多径条件下米波OFDM-MIMO雷达波束性能及特性分析

针对米波正交频分多路复用-多输入多输出(Orthogonal Frequency Division Multiplexing-Multiple Input Multiple Output,OFDM-MIMO)雷达波束形成问题,建立了米波条件下频分复用MIMO雷达阵列信号模型,理论导出了该体制下多径特性定量分析的理论框架...     

基于差分GPS技术的舰载雷达动态标校

提出了一种基于差分GPS技术的舰载雷达动态标校方法,给出了根据大地坐标计算目标真值的算法;设计了一种舰载搜索雷达与跟踪雷达之间同步测量和适用于海上活动平台多传感器之间动态标校的数据处理方法。海上实践表明,这种方法具有精度高、实时性强的特点。     

利用多基地雷达实现目标的无源定位

对利用多基地雷达实现目标的无源定位功能所涉及到的系统关键技术进行了研究。如针对多基地雷达不同的系统结构提出了相应的无源定位方法和时间同步方案,并对接收机的一体化设计和脉冲分选方法做了简要论述。     

非磁化等离子体与电磁波的作用

为了将等离子体RCS减缩技术应用于飞行器上,首先从微观角度分析等离子体与电磁波的作用;然后通过计算机仿真技术,分析了等离子体对电磁波的吸收、反射性能;最后探讨了几种解决等离子体电磁兼容问题的方法。结果表明等离子体对电磁波有一定的吸收效果,并可通过控制覆盖在飞行器表面等离子体的形状改变飞行器的电磁外形。等离子体RCS减缩技术具有潜在的工程应用价值。     

闪烁噪声条件下基于交互多模框架的雷达目标跟踪算法

针对传统雷达目标跟踪算法在处理闪烁噪声时面临的性能下降问题,提出一种将容积卡尔曼估计器与交互多模框架相结合的高性能滤波算法。该算法将目标状态建模为高斯分布,将闪烁噪声建模为混合高斯分布,同时将其发生概率建模为一阶马尔可夫过程;在此基础上,利用交互多模框架实现对不同高斯噪声分量的匹配滤波处理。为了减轻非线性观测条件对目标跟踪精度的影响,进一步采用容积卡尔曼估计器作为高斯近似滤波器,对目标状态进行递推预测和更新。仿真结果表明：所提算法较传统高斯混合滤波器和粒子滤波器具有更高的跟踪精度和更好的实时性能,同时还能对闪烁噪声出现时刻进行有效的估计。     

RCS特性辅助的CMIMO雷达功率资源分配方法

针对集中式多输入多输出(collocated multiple-input multiple-output, CMIMO)雷达在实际探测过程中,未有效结合目标雷达散射截面(radar cross section, RCS)高动态变化特性导致雷达跟踪精度不高甚至失跟的问题,提出一种基于目标RCS高动态特性的CMIMO雷达功率资源自适应分配方法。考虑到目标RCS特征的角度敏感性,利用目标运动状态的可预测性动态获取实际观测角度,从而完成跟踪帧的极化方式优选;在此基础上构建包含功率与RCS的多目标跟踪误差后验克拉美罗下界,将其作为目标函数进行优化,利用内点惩罚法求解该凸优化问题即可实现RCS高动态情况下的功率优化分配。实验结果表明:该方法可结合目标不同方向RCS动态分集特性实现功率的有效分配,相比于传统RCS模型分配方案,有效解决了分配方案与实际跟踪场景之间的失配问题,从而提升了CMIMO雷达的多目标跟踪性能。     

机载雷达的空对地功能

着重介绍了适装于轰炸机、歼击机、战斗轰炸机上的机载雷达空对地探测功能的分类及作用原理,比较了国内外的技术状况,从工程实现的观点出发,对我国研制具有空对地功能的机载雷达提出了建议。