基于目标威胁度的相控阵雷达自适应调度方法

对时间资源的合理安排是相控阵雷达发挥自身优势的关键。将目标威胁度引入调度算法中,与工作方式和任务截止期共同进行综合优先级规划。通过构建目标威胁度的量化模型,使雷达在调度跟踪任务时依目标威胁度大小分配时间。提出了修正价值率和执行威胁率的概念,完善了性能评估指标。通过仿真,全面评价了新算法性能,验证了引入目标威胁度的合理性。结果表明,新算法可以有效提升相控阵雷达对高威胁度目标的处理能力。     

火控雷达的阵面设计技术

在火控雷达的阵面设计中子阵划分是提高雷达性能的有效手段。对阵面进行建模,得出了使用非规则子阵对天线阵面的精确划分方法。通过仿真给出了典型的阵面划分实例,并分析了阵列在宽带条件下的方向图性能,证明了所设计的阵面在抑制栅瓣方面具有优良的性质,能够提高火控雷达的性能。     

相控阵雷达维修方案优选方法研究

针对相控阵雷达维修方案的选择问题,确定了维修方案的决策属性,并提出一种基于改进TOPSIS法的相控阵雷达维修方案优选方法。该方法通过引入Vague集来处理维修方案选择中存在的模糊信息,并采用博弈论综合赋权法来确定决策属性的综合权重。通过计算各备选方案与正、负理想方案的灰色关联度,得到了维修方案的灰色关联相对贴近度,进而实现对维修方案的排序和选择。最后,通过算例应用与分析,对提出的方法进行了验证。     

海量电磁数据中雷达信号的高效分选方法

针对海量电磁数据中雷达信号难以进行快速准确分选的问题,提出一种新的聚类分选方法,即改进k-means算法的Map Reduce并行化实现方法。通过引入初始聚类中心个数k1、最大聚类中心个数kmax和距离门限rt3个参数,克服了k-means算法需要事先确定k值和易受孤立点影响的局限;基于Hadoop平台实现了对改进k-means算法的Map Reduce并行化,克服了k-means算法串行实现时间复杂度高的局限。最后,实验表明改进k-means算法取得了更高的分选准确率,Map Reduce并行化后具有良好的加速比和扩展性,能够很好地对海量电磁数据中雷达信号进行高效分选。     

认知MIMO雷达波形设计研究

认知多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达将认知技术与MIMO技术相结合,具备动态环境信息感知和自适应调节能力,受到雷达界的广泛关注。相比于传统雷达,认知MIMO雷达性能更优、适应性更强,是雷达迈向智能化发展的趋势,而发射波形的优化设计是实现雷达认知的关键,因而成为近年来学者研究的重点。首先介绍了认知MIMO雷达基本概念,分析了波形设计现状,然后在波形设计步骤的基础上,重点从优化准则和优化方法两方面总结了现有研究成果及特点,最后讨论了未来研究方向和需要解决的问题。     

全球导航卫星系统接收机的复信号自适应陷波干扰抑制

为提高全球导航卫星系统接收机抑制带内窄带干扰的能力,提出一种采用复系数自适应陷波器的时域滤波干扰抑制方法。在数字基带通过自适应算法调整复数滤波器的频率参数,以实时检测和跟踪窄带干扰的中心频率。仿真结果表明,该方法可以快速、有效地抑制固定频率的窄带干扰和线性调频干扰,提高接收机在干扰条件下的捕获性能。其干扰抑制性能优于实系数自适应陷波器的干扰抑制方法。     

测速雷达使用新方法研究

通过舰炮武器系统测速雷达作战使用分析,提出初速预测新模型、修正量新模型等测速雷达使用新方法。分别对使用新方法前后效能进行比较仿真,仿真证明,本方法极大地提高了舰炮武器系统对海作战时首群命中效能。所提出的方法对于提高舰炮武器作战效能具有理论和实际意义。     

双基地雷达系统时间同步方案研究

针对双基地雷达系统中时间同步方案,结合双向时间比对法对站点依赖性小,不易受外界环境影响和具备较高的精度等优势,分析了三种典型的双向时间比对法,给出了原理框图,推导了比对公式,分析了各自方案的误差来源。并作了方案之间的对比,得出基于对流层散射信道的双向时间比对法,更适合于目前的双基地雷达体系。为实现双基地雷达系统之间的时间同步提供一定的参考。     

基于模糊层次分析法的雷达导引头干扰效能评估

为评估对主动雷达导引头的干扰效能,结合导引头工作原理和功能特性,运用模糊数学理论,构建了对雷达导引头干扰效能进行评估的指标体系,建立了二级模糊评判模型,采用正态分布形式构造隶属函数,并利用指数标度的层次分析法(AHP)确定各因素的权重,使得判断矩阵的一致性指标得到改善,实现对雷达导引头的量化评估。最后选择噪声干扰为例进行模糊综合评判,实例分析结果表明该雷达导引头干扰效能模糊评判模型具有实用性,其评估结果可为干扰措施的选择提供参考。     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。