噪声干扰对抗单脉冲末制导雷达技术研究

反舰导弹末制导雷达越来越多地采用单脉冲角跟踪技术,舰艇须结合自身特点,采取有效的对抗措施.针对噪声干扰对抗单脉冲末制导雷达的可行性进行了分析,建立了噪声干扰模型、角度跟踪误差估算模型和雷达发现概率计算模型,并用Matlab进行仿真验证,得出了噪声干扰通过破坏雷达角跟踪系统而有效干扰单脉冲末制导雷达的结论,并根据所给参数推算出此时所需的干扰机功率大小.     

雷达故障"板级定位"诊断系统的设计

为故障精确定位而设计的雷达故障诊断系统,利用VXI测试仪器为硬件平台,设计了基于征兆(测点)的集成推理软件平台.对征兆的测试数据(含结果)进行采集,基于序贯分类方法的数据结果,再进行故障的合理识别、推理和判断,推断出正确的结果,将故障定位在板级(即最小可更换单元).     

雷达与红外数据融合评述

雷达和红外数据融合由于能够实现信息互补 ,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力 ,因而引起了广泛的注意。对基于雷达和红外传感器的数据融合算法进行了综述 ,并介绍了一些关键课题。     

信息战与雷达

从信息战的特点出发 ,着重说明雷达在信息战中的地位和作用。对于 2 1世纪在高技术条件下可能发生的战争的形式和特点 ,人们是很不熟悉的 ,对现代战争的许多情况还无法准确预计。现代战争的主要形式之一是信息战 ,其信息来源的主要提供者是雷达。要求雷达具有完善的功能、高质量、高可靠性。研究和发展雷达新技术、新设备是反抗入侵者的需要 ,是增强国力的有效措施。     

超视距雷达及其防空应用

从分析超视距雷达在对抗隐身目标、低空超低空目标、反辐射导弹和电子干扰时的优势出发 ,阐述超视距雷达在现代防空体系中所发挥的独特作用和世界超视距雷达的发展状况 ,最后对超视距雷达的发展前途作了预测。     

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。     

雷达网信息传输能力评估算法动态仿真

基于对连通概率、时效性函数、误信率的具体界定,对雷达网的信息传输能力进行了系统的研究。提出了一种具有良好操作性的定量评估方法,并对传输时延动态估计算法进行了仿真。     

基于纠缠交换的量子安全通信协议

基于纠缠交换和Einstein-Podolsky-Rosen纠缠对,提出一种量子安全直接通信协议和一种多方量子秘密共享协议。量子安全直接通信协议利用光子分组传输方法,与现有协议不同的是通信方可以直接将秘密消息编码为四个Bell态之一,从而不需要在保证量子信道的安全之后再对秘密消息编码。在多方量子秘密共享协议中,通信方以一定的概率选择检测模式和编码模式。协议的实现只需要Einstein-Podolsky-Rosen对而不需要制备多粒子纠缠态。与已有的协议相比较,该协议不需要局域幺正操作,协议的效率得到了显著提高。两个协议的安全性均等同于BBM92协议的安全性。     

发射波束域MIMO-STAP雷达发射接收联合设计方法

研究了信号相关杂波背景下机载多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达发射波束形成和接收滤波器的联合设计问题,建立了机载MIMO雷达发射波束域空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)信号模型。为了提升杂波环境下目标的检测性能,通过最大化输出信干噪比构建了发射波束形成和接收滤波器的联合设计问题;然后,设计了一种新的基于优化最小化(majorization-minimization,MM)框架的迭代优化算法来解决联合设计问题。该算法通过合理寻找目标函数的下界可以有效提升算法的收敛速度并降低算法的运行时间。此外,与传统的相控阵雷达和MIMO雷达相比,优化后的发射波束形成和接收滤波器可以显著提升输出信干噪比,仿真实验验证了所提方法的有效性。     

稀疏贝叶斯学习框架下的扩展目标雷达关联成像

传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该方法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该方法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。