基于轨迹特性的中段目标识别方法

针对中段弹道目标群运动时的真假目标识别问题,提出一种基于轨迹特性的弹道目标识别方法。该方法通过雷达观测数据还原出弹道目标运动轨迹,根据轨迹交点个数判断诱饵是单次还是多次释放模式,分别提出基于弹道参数和权值交点的识别途径,结合雷达观测弹道目标数目,归纳了基于轨迹特性中段弹道目标综合识别策略。仿真实验表明该方法的正确性并分析了雷达测量误差及布站位置等因素对识别结果的影响。     

对相探阵雷达的侦察识别研究

论述了相探阵雷达的基本原理及其抗干扰优势，讨论了截获相控阵雷达信号的可能性。然后在此基础上，利用相控阵雷达波束扫描速度快、扫描时波束展宽等特性，提出几种能对相控阵雷达处于搜索状态时实施有效侦察、识别的方法，并在计算机上进行进行了模拟仿真。     

基于脉冲包络的相控阵雷达识别技术研究

首先分析了相控阵雷达不同于普通机械雷达的扫描特点.根据侦察距离方程,论证截获脉冲序列的包络形状与扫描体制关联.仿真获得机械扫描和相控阵扫描的截获脉冲包络图.采用正弦曲线作为比较对象计算截获包络的相似系数.仿真试验验证该方法的有效性.并进一步分析了现实情况中经常发生的脉冲丢失对该识别方法的影响,结果发现该识别方法在丢失脉...     

对相控阵雷达的侦察识别研究

论述了相控阵雷达的基本原理及其抗干扰优势 ,讨论了截获相控阵雷达信号的可能性。然后在此基础上 ,利用相控阵雷达波束扫描速度快、扫描时波束展宽等特性 ,提出几种能对相控阵雷达处于搜索状态时实施有效侦察、识别的方法 ,并在计算机上进行了模拟仿真     

神经网络在雷达辐射源识别中的应用研究

由于现代战争中雷达信号环境日趋复杂 ,新体制和复杂体制雷达大量涌现 ,现有的雷达信号识别方法不能适应未来电子战环境 ,研究新的高效的雷达识别方法 ,已成为当前比较迫切的课题。研究了雷达辐射源识别的神经网络方法 ,分析了它的可行性及其优点 ,给出了用B -P网络来实现雷达辐射源识别的方法 ,并与ESTRR方法进行了比较。     

雷达辐射源的序贯识别方法

针对雷达信号环境,依据已知的模板信息,提出了一种雷达辐射源序贯识别方法。通过理论推导和仿真分析验证了该算法的可行性,并与传统的统计分析识别 ［1］ 方法相比,该方法能够更充分地利用辐射源的脉冲信息,提高复杂电磁环境下的辐射源识别能力。仿真结果显示该方法的识别效果优于统计分析识别方法     

一种辐射源快速识别新方法

针对现有辐射源识别方法不能识别参数交叠的雷达信号以及BP神经网络迭代速度慢、识别效率低的缺点,设计出一种采用改进概率神经网络的实时快速识别方法。该方法构造的特征兼具单个脉冲参数统计特性和雷达参数变化整体特性两个层面的信息,进而可以对参数交叠的雷达信号进行有效识别。同时,该方法还对概率神经网络进行了改进,使之具备识别出未知雷达信号的能力。仿真实验表明,此方法在显著提高了识别率的同时,还具有良好的抗噪性和鲁棒性。     

复杂环境下少样本域自适应雷达RD智能识别技术

针对复杂电磁环境下，传统基于雷达回波的目标识别方法定位精度差和识别能力不足的问题，以典型海背景环境下的雷达时频二维像目标为研究对象，提出了复杂环境下少样本域自适应雷达智能RD识别技术，通过设计基于分离注意力的偏移区间配准目标识别算法架构，实现了对目标的精确定位和识别，同时设计了域自适应技术对源域和目标域进行特征配准，解决少样本条件下算法场景适应性不足的问题。通过在雷达回波仿真数据和真实数据上对算法测试验证，取得了较优的结果，证明了该算法的有效性。     

相控阵雷达导引头技术现状及发展趋势

相控阵雷达导引头具有反隐身和抗干扰等方面的突出优势,是当前国内外精确制导技术研究的重点和热点,且向着高集成度、超宽带、多功能、智能化的方向快速发展。本文结合当今相控阵雷达导引头的研究动态,阐述了相控阵雷达导引头的发展历程和世界各国相控阵雷达导引头的研究现状,从多个角度分析了相控阵雷达导引头的技术特点和技术优势,展望了相控阵雷达导引头在多频段/宽带、共形、多通道阵列、智能化等方面的发展方向和应用前景。随着相控阵制导技术的普及和应用,必将带动精确制导武器性能的大幅提升。     

一种相控阵雷达指纹特征提取技术

相控阵雷达指纹特征提取技术是相控阵雷达个体识别研究的一项重要内容。通过建立一种典型的相控阵雷达脉冲流模型,利用高精度测量的PRI值,提取了相控阵雷达的相对晶振钟频。     

速度对微多普勒的影响及其补偿研究

微多普勒为雷达目标识别提供了一种新的思路和方法,而目标的平动速度会影响微多普勒信息的提取.以锥体目标的进动为例来研究速度对微多普勒的影响,并提出中心法进行等效速度补偿,该方法不是先估计出速度值再对原始信号进行补偿,而是基于原始信号频谱信息进行的一种后处理.仿真结果表明该方法能有效地补偿速度.同时基于速度补偿后的频谱,提出重心法估计微多普勒的调制带宽并与中心法进行了比较,且采用最小二乘法拟合了不同信噪比下的估计误差.估计出的调制带宽可作为一种参数特征用于识别.     

双基地MIMO雷达收发角和径向速度联合估计

在双基地MIMO雷达信号模型基础上,提出一种新的目标收发角和径向速度联合估计方法。该方法首先将三参数估计问题转化为非对称联合对角化问题,然后采用最小二乘循环算法对其求解,估计收发导向矩阵和速度矩阵,最后利用谱分析算法恢复收发角和径向速度。同时采用截断高阶奇异值分解(THOSVD)对数据进行压缩处理,减小运算量。该方法充分利用匹配滤波输出的所有信息,无需二维谱峰搜索,每次循环均可得到精确的闭式解。与基于并行因子(PARAFAC)分析的方法相比,该方法可获得更高的参数估计精度,且三参数自动配对。仿真表明了方法的有效性。     

应用于雷达电子战系统的宽带DBF技术

探讨了应用于雷达电子战系统的宽带DBF技术。主要阐述了宽带DBF应用时需要进一步研究的问题,包括宽带空间谱估计、宽带波束形成方法、宽带自适应波束形成技术以及宽带系统误差的校正技术等。     

基于双通道距离频率干涉相位解运动目标径向速度模糊方法

针对合成孔径雷达/地面动目标检测系统中动目标径向速度估计存在模糊的问题,提出一种基于双通道距离频率干涉相位解模糊的方法。该方法通过构造干涉相位与距离频率的关系,利用干涉相位随距离频率变化的斜率关系实现径向速度无模糊估计。该斜率与相位缠绕无关,所以所提方法具有不受相位缠绕影响的优点。为了减小噪声对径向速度估计的影响,利用最小二乘线性拟合方法估计该斜率。此方法能实现杂波背景和多目标情况下的应用。通过仿真和实测数据处理验证了所提方法的有效性。     

第一和第二宇宙速度的诠释

讨论了第一和第二宇宙速度的含义,澄清了与这两个速度有关的一些模糊认识。     

基于D-S证据理论的雷达模糊识别研究

针对现代雷达信号的复杂性和模糊性以及信号在时间上的冗余性等特点,将模糊匹配和D-S证据理论相结合.在信号的积累和求取模糊隶属度的基础上,用D-S证据理论对隶属度进行融合,有效地解决了雷达信号识别的不确定性问题,同时充分利用了信号在时间上的冗余信息,提高了雷达信号的识别效果.仿真试验证明了该算法的有效性.     

基于特征融合的雷达信号脉内调制类型识别

针对雷达信号脉内调制识别算法准确率低的问题,提出基于特征融合的雷达脉内调制类型识别方法,该方法首先提取雷达信号时频图像的形状特征和纹理特征,利用改进的主成分分析法（IPCA）对特征进行融合,然后将融合特征输入支持向量机（SVM）,实现信号的分类识别。仿真实验中对8种常见的不同调制类型的雷达信号进行识别,该算法在信噪比为5dB时识别准确率接近100％,验证了该方法的有效性。     

频率源对雷达测速精度影响分析

针对高稳频率源如何影响雷达测速精度问题，构建基于频率源分析雷达测速精度的理论模型，利用同步校频和互备双锁相环(PLL)改进方案实现了高稳高可靠频率源，然后通过静态模拟试验和动目标跟踪试验，分析频率源幅度、准确度、稳定度及同步校频、锁相环等模块对多普勒和测速精度的影响。结果表明，锁相环能够提升频率源短稳，降低雷达测速随机误差，同步校频能够减小本地铷钟与外部基准的频差，减小雷达测速系统误差，通过双源和双锁相环的设计，频率源切换或锁相环路切换时，也能够保证测速雷达系统正常工作。     

一种提高超宽带雷达目标识别概率的方法

首先利用电磁散射理论分析了空中目标在超宽带(UWB)雷达照射下的电磁散射特性,阐述了UWB雷达目标识别的方法与步骤,然后对回波信号的相参积累用于提高UWB雷达目标识别概率的效果进行了分析。理论分析和计算机仿真结果均表明,在低信噪比的情况下,相参积累方法可以提高UWB雷达的目标识别概率。     

一种新的雷达辐射源识别算法

针对雷达信号环境,运用综合分析的方法,提出了一种新的基于模糊综合评判的雷达辐射源识别算法。该算法通过构造模糊评判矩阵并进行合成运算来计算表示辐射源相关程度的模糊集,然后按照最大隶属度原则进行判决,同时给出了相应的多义性处理方法。最后通过仿真将它与经典的统计模式识别方法进行了比较。仿真结果表明,所提出的识别方法性能明显优于统计模式识别方法,用于雷达辐射源识别是有效的。