基于阵列法检测的激光驾束制导信息场特征提取技术

改变了传统激光驾束制导信息场阵元法检测模式,基于信号处理及阵列法检测技术,构建了制导信息场的检测系统,阐述了基于阵列法检测的信息场评估方法,详细介绍了信息场特征提取技术和硬件实现方法。该方法解决了信息场检测校准精度要求高、过程复杂、人员需求数量多等诸多难题,减少了检测对制导激光器的损伤,使用简便、快捷、高效,已被应用于多种激光驾束制导设备的检测。     

星载稀布阵对小角度内辐射源的实时测向研究

星载侦察在现代战争中的作用日益显著,对相关技术的研究也成为热点。由于受到有效载荷的限制,星载接收阵列一般采取稀疏阵,因此分析稀疏阵对地面辐射源的测向性能具有重要的现实意义。分析了典型结构稀布阵对地面辐射源的测向性能及测向的实时性问题,所得结果表明5元稀布L阵能够实现对地面辐射源的实时高精度测向。     

低调谐增益变化的10 GHz电感电容式压控振荡器设计

基于0.18μm CMOS工艺,设计了一种应用于无线通信和雷达系统的低变化调谐增益的电感电容式压控振荡器。该电路包括分布式偏置可变电容阵列和开关电容阵列,合理选择偏置电压扩展电容-电压曲线覆盖范围,在整个调谐电压范围内,可有效降低调谐增益。三位开关电容阵列将整个可调频率范围分为8个子频带,通过控制可变电容实现子频带内频率的调谐范围。同时采用开关可变电容阵列,有效抑制了电感电容式压控振荡器调谐增益的变化。基于1P6M 0.18μm工艺模型的后仿真结果显示该10 GHz压控振荡器调谐增益变化率表现优异,低至21.5%,调谐频率范围为9.13～11.15 GHz,同时该压控振荡器能够实现较低的直流功耗9 m W(1.8 V电源电压),相位噪声在10 GHz时为-105 d Bc/Hz@1 MHz。     

改善机载前向阵雷达全程检测性能的研究

针对前向阵的杂波分布特性 ,给出了一种空时自适应处理 (STAP)结合多重中脉冲重复频率(MPRF)的处理方案 ,研究了重复频率的选择以改进系统性能 ,并分析计算了三路多普勒通道联合处理STAP方法在一组中脉冲重复频率下的改善因子和距离 /速度二维盲区分布图。理论分析与仿真结果表明 ,该方案可以大大改善机载前向阵雷达的全程检测性能     

相控阵天线阵面两级备件优化配置模型

针对相控阵天线阵面备件配置存在的冗余性强、批量送修、多级维修等现实问题,综合考虑备件费用、维修能力以及库存策略之间的关系,建立了基于定期补给的两级备件优化配置模型。给出了系统的故障件维修周转过程和维修备件的定期补给过程,在分析备件、库存、维修能力之间关系的基础上,结合成批到达的排队理论,建立了系统的供应可用度模型。以备件配置费用最小为目标、以系统供应可用度为约束条件,建立了系统的备件优化配置模型,并通过边际效益分析法对模型进行了求解。通过算例仿真与分析对模型进行了验证。结果表明:构建的备件配置能够较好地解决相控阵天线阵面的备件配置问题,具有一定的优越性。     

弹道目标微多普勒特性基于逆Radon变换的稀疏表示

作为识别空间弹道目标的有效方法,微多普勒特性提取对于雷达系统的时频分辨率提出了很高的要求,因此,要求雷达系统具有更高的采样频率。作为近年来新兴的技术手段,在远低于奈奎斯特采样定理的采样频率下,压缩感知技术可以对具有稀疏特性的信号实现高精度还原。对空间弹道目标时频分布进行逆Radon变换,在变换后的IRT域内获得时频分布的稀疏表示,从而可以借助压缩感知技术有效降低采样频率的要求。     

一种高机动场景下的单快拍DOA估计算法

针对高机动场景下目标信号样本数据少,常规算法难以获取信号子空间的问题,提出一种基于改进协方差矩阵的单快拍DOA估计算法。所提算法首先对接收的单次采样数据做互相关预处理,利用预处理所得数据重构等效协方差矩阵,再基于MUSIC算法完成相干信号的DOA估计。在不损失阵列孔径的同时,算法保证了谱估计精度。计算机仿真表明,在样本量较小的情况下,所提算法能够有效估计出相干目标信号,较现有算法估计精度有所提高。     

美海军"宙斯盾"级舰艇反潜装备性能分析

首先简要介绍了以提康德罗加级巡洋舰为代表的"宙斯盾"舰艇的基本性能及该型舰的对潜探测装备,在此基础上,对深海和浅海等不同工作环境中的声呐探测性能进行了分析,最后有针对性地提出了对该型舰艇声呐探测装备的对抗方法.     

时序电路测试中敏化路径选择研究

时序电路测试产生过程中,在进行敏化路径选择时会遇到失败问题.本文针对迭代组合阵列模型测试中产生的这些问题进行了有益的探讨,并提出了改进的时序电路测试产生算法,使之更加完善.     

巨型机求解大型稀疏问题的Krylov子空间法

求解大型稀疏问题最流行的方法是建立在子空间投影技术之上的。这类方法的主要吸引力是仅需要使用矩阵向量乘法。我们给出PCG、GMRES、Lanczos和Davidson算法及在YH-I上的实现,然后比较每一方法的优缺点,并尽可能讨论其并行执行。