密集杂波环境下用于多目标跟踪的改进PDA算法

概率数据关联(PDA)算法在密集波环境下跟踪单目标时具有良好的效果,但当跟踪多目标时,由于未能考虑相邻目标间的相互影响,因此效果不佳,针对PDA算法的不足,基于多目标跟踪中相邻目标间相互影响的特点,提出了一种新的改进概率数据关联(NIPDA)算法.新算法引入量测J属于目标t的概率Bjtk,并用其对关联概率进行修正,从而在计算互联概率时考虑了相邻目标间的影响.仿真结果表明,新算法在计算量与PDA算法相近的情况,提高了目标跟踪成功率.     

有源照射箔条对相控阵雷达复合干扰效应分析

箔条在与有源干扰结合使用时会比使用单一手段更有效。应用箔条可能会强迫雷达采用MTI或多普勒处理,这样可使雷达无法使用脉间频率捷变,而且箔条扩展到无模糊距离以外会使雷达无法使用脉冲重复频率参差,这两种因素为对相控阵雷达复合干扰开辟了道路。比较了复合干扰与有源和箔条分别干扰相控阵雷达后的压制比,仿真结果表明:复合干扰效果比箔条干扰效果在随距离的变化过程中至少在3倍以上。与有源干扰相比,在30 km之内复合干扰比有源干扰具有明显的优势。这为实战条件下提高飞机生存率,具有较强参考价值。     

差分跳频通信抗干扰效能分析

差分跳频通信系统是一种全面基于数字信号处理的全新概念的通信系统,其技术体制和原理与常规跳频完全不同。差分跳频已成为当前短波保密通信的一个重要发展方向,因此其抗干扰性能尤其引起人们的关注。由于差分跳频通信系统特殊的通信机理,其抗干扰效能完全不同于常规跳频通信系统。鉴于此,在对差分跳频通信原理研究基础上,重点分析了差分跳频通信系统对同频干扰及异频干扰的抗干扰效能,并通过计算机仿真对相应结论进行了验证,可为差分跳频通信的进一步发展提供相关理论基础与技术借鉴。     

改进层次分析法在空面多目标攻击排序中的应用

建立了考虑目标的威胁、政治价值和经济价值属性的空面多目标攻击排序综合价值评估指标,应用模糊多属性理论和G.A.Miller九级量化理论对目标综合价值进行量化.建立了机群多目标攻击排序模型,采用熵值法求取各属性的权重从而构造判断矩阵,在此模型的基础上运用改进的层次分析法求解空面多目标攻击排序矩阵,从而为驾驶员的战术决策提供依据.     

改进的TOPSIS法在雷达干扰资源分配中的应用

对雷达进行侦查是干扰雷达的前提,由于侦查无法得到精确的实际雷达工作参数,而只能得到一个工作参数区间,因此属性值为确定值的多属性决策方法是不适用的.从多个属性出发,提出改进的基于逼近理想解排序的TOPSIS法,针对属性权重信息不完全且属性值为区间数的特征,将多属性决策问题运用到雷达干扰资源分配中来,对雷达干扰资源进行优选配置,通过多个无线传感器干扰节点协同干扰,使其达到最佳的干扰效果.     

固定目标防护的干扰波束内部压制区模型分析

针对目前压制性干扰研究状况以及原有固定目标防护干扰方程运用时可能存在的缺点,重点分析了干扰方程中干扰波束增益这一参数,改进了原有干扰方程,构建了干扰波束内部压制区计算模型,仿真了不同波束方向下的有效压制区,总结了可能的变化规律,讨论了多目标干扰的可行性。此方程对干扰资源的配置和干扰效能的优化有一定实用价值。     

雷达干扰效能评估指标体系的构建方法

建立合理的干扰效能评估指标体系是实现雷达干扰效能综合评估的前提,首先分析了影响雷达干扰效能的要素,提出了一种由雷达受到干扰后的战术性能变化、干扰机主要战术性能参数和电磁环境因素建立雷达干扰效能评估指标集的方法。然后应用粗糙集属性约简算法对该指标集进行约简,删除了冗余属性,并对约简后的指标体系进行了有效性检验。仿真结果表明,该指标体系具有较好的完备性和独立性。     

对高重频PD雷达的舍脉冲干扰

高重频PD雷达是为解决测速模糊而在机载雷达中广泛采用的一种PD雷达工作模式,从PD雷达的特性来讲,由于带宽比较窄使得噪声干扰能量利用效率不是很高。采用DRFM精确获取雷达信号实施干扰是当前干扰的发展方向,但是对占空比接近50%的高重频PD雷达,采用对低重频PD及中重频PD可行的距离拖引,速度拖引等一系列在雷达信号脉冲串间隔内产生复杂调制的干扰方法是不合适的。主要针对高重频PD雷达重频高、占空比大的特点,提出了一种舍脉冲干扰方法,对DRFM截获的雷达信号进行快速部分转发,间隔一定脉冲数舍弃一个脉冲,改变原雷达信号的脉冲重复周期,使得在频域上产生多个速度欺骗性干扰信号,并通过仿真验证了干扰的有效性。     

R站不确定在双基地雷达对抗中的优势评估

针对"R站不确定是否会给双基地雷达对抗带来优势"这一问题,提出了关于R站不确定对双基地对抗效果影响的定量分析方法。该方法首先构建R站配置位置与双基地对抗效果间的映射关系;然后,利用统计试验的方法,给出R站配置位置服从特定概率分布条件下的干扰效果值,并将其作为输出的待分析数据;最后,对输出数据进行处理,定量评估R站不确定在双基地对抗中的优势。     

多目标环境下基于分布式融合思想的误差估计方法

针对多雷达多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,提出了基于"分布式融合思想"的误差估计方法。给出相应误差估计方法的计算公式,利用改进截断奇异值方法来减轻矩阵病态性的影响,提高误差估计的稳健性。设置了两种不同的系统误差仿真场景,对"分布式"误差估计方法在两种情形下的估计性能进行了仔细对比分析。结合"分布式"误差估计方法与"集中式估计"方法所体现出的优缺点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法,算法通过合理选择阈值门限η,能够在多雷达多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计算法自适应地进行切换,从而充分发挥两种误差估计算法各自的优点,给出更好的误差估计结果。