车载UWB SAR干扰自适应抑制新方法

在分析车载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)探测系统中干扰类型及其产生机理的基础上,针对Tsaipei Wang等提出的批处理方法的局限性,提出一种基于迭代运算的图像域自适应干扰抑制方法.该方法利用基于韦布尔分布的恒虚警率(CFAR)检测器提高干扰信号估计的准确性;采用迭代方法在线估计和更新参数,实现干扰的自适应抑制.实测数据处理结果表明:该方法可有效抑制自信号干扰,且结构上适于实时处理,可满足车载UWB SAR探测系统对图像预处理的要求.     

共形阵机载相控阵雷达统一杂波建模与分析

针对机载雷达任意形状共形阵列,在考虑阵元方向图及其安装指向的情况下,给出了阵元级统一杂波模型,在此基础上对共形阵的空域匹配滤波器进行了研究,给出了与常规平面阵不同的共形阵空域匹配滤波器形式.最后通过对几种典型机载共形阵天线的杂波仿真,分析了共形阵机载相控阵雷达的杂波分布规律,验证了模型的合理性,得出了有用结论.     

高频地波超视距雷达述评

高频(HF)地波超视距雷达(GW-OTHR)利用雷达波束绕地表面衍射作用,能探测视距外的舰船、低空飞机和巡航导弹,不仅覆盖面积大、费用低,能弥补常规微波雷达低空盲区和天波超视距雷达的近距盲区,也无需注意电离层的变化,且可反隐身、抗反辐射导弹(ARM),因而在许多国家的国民经济和国防领域中得到了广泛的应用。论述了地波沿海面传播的特性和探测能力,并对超视距雷达的发展和应用进行了介绍。     

用于数据链信息处理的PDA算法设计与实现

数据链系统处理雷达数据信息时,要求一个跟踪算法能够更有效地滤除杂波,消除虚警。在单传感器环境下,若落人相关波门内的回波多于一个,那么这些候选回波中可能都是来自目标,也可能由杂波产生。概率数据互联算法(PDA)能充分利用跟踪门内的回波,具有较小的误跟、丢失目标的概率和计算量较小的优点。通过实现 PDA 算法,证明了它在杂波环境下可以取得好的跟踪效果。     

高速飞行器间隙非线性机翼颤振的非线性能量阱抑制

针对间隙非线性机翼颤振系统的亚临界问题,引入了非线性能量阱(nonlinear energy sink,NES)技术来提高系统发生极限环振荡的临界速度。建立了具有NES控制的间隙非线性机翼颤振系统动力学模型,并分析了质量比、频率比、阻尼比、相对位置等NES参数对颤振系统极限环振荡的抑制效果,以及NES参数对颤振系统极限环振荡临界速度的影响规律。结果表明,阻尼比越大,可以在越小的自振频率比情况下使系统进入稳定区,但需要更苛刻的NES位置要求,即越靠近机翼前缘;而阻尼比越小,则使颤振系统极限环振荡响应进入稳定区所需的NES质量越小。在NES位置靠近机翼前缘时,增大自振频率比会使极限环振荡抑制效果有明显的提升,而增大质量比可以显著提高极限环振荡的抑制效果和临界速度。此外,NES的阻尼比越小,其颤振系统的极限环振荡抑制效果越好。     

F-117A 的隐身技术和火控系统

F—117A 隐身战斗机是海湾战争中使用的技术航空兵器之一,它以其优良的隐身和作战性能赢得声誉。本文扼要介绍该机对隐身采用的各种措施及其电光火控系统应用,以期对此新机有一步的了解。     

基于混响室的雷达瑞利杂波模拟研究

为应对复杂电磁环境下雷达应用需求,提出一种基于混响室的雷达杂波模拟方法,利用电磁仿真软件FE—KO构建了混响室模型,分析了搅拌器控制与接收响应周期性的关系,通过随机控制混响室搅拌器在混响室内模拟了具有瑞利分布的杂波信号．实验结果显示,本实验数据分布曲线与瑞利分布曲线有良好的拟合性．     

基于改进CS的随机PRI雷达精确测速及杂波抑制算法

传统的脉冲多普勒雷达存在严重的测距测速模糊和盲区效应。考虑在正常脉冲重复间隔(PRI)上叠加一个随机扰动,并把PRI的随机变化巧妙转化为稀疏观测矩阵的受限等距性质,提出的基于压缩感知的随机脉冲重复间隔雷达为全相参动目标检测提供了一种新思路。针对其在实际应用中存在的粗糙损失和杂波干扰两个问题,分别提出了基于局部词典细化的精确测速算法和基于改进优化模型的杂波抑制方法。仿真实验结果表明该方案具有较高的测速精度和较强的杂波抑制性能。     

基于Q-MMSPF的海杂波多重分形互相关分析和目标检测

提出一种研究长程互相关和多重分形的新方法——Q阶混合矩结构分割函数法(Q-MMSPF),并利用Q-MMSPF分析了海杂波时间序列的多重分形互相关特征。通过对实测海杂波数据的计算分析发现,海杂波互相关多重分形特征较弱,目标信号之间的互相关多重分形特征明显,而目标信号与海杂波之间的互相关多重分形程度介于二者之间。据此,本文采用一种新的特征值进行海杂波背景下的目标检测。通过对不同条件下的实测海杂波数据验证,表明使用本文提出的特征值测量方法可以十分有效地检测出海杂波背景下的小弱目标。     

杂波环境下机动目标跟踪算法研究

杂波环境下的机动目标跟踪问题具有非线性、非高斯、不完全观测的特点,其难点在于观测值与目标的对应关系及每一时刻的运动模式均呈现高度不确定性。文中将多模型理论和辅助粒子滤波算法相结合,提出了一种新的杂波环境下机动目标跟踪算法——多模型辅助粒子滤波算法(MMAPF)。仿真结果表明,该算法与传统的交互多模型——扩展卡尔曼滤波算法、辅助粒子滤波算法相比,在相同的情况下,具有更高的滤波精度和较好总体性能。