共查询到18条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
以LFM导弹无线电引信为研究对象,以Ansoft软件为仿真平台,建立无线电引信天线模型和电路模型,通过计算机仿真对高功率微波(HPM)干扰导弹无线电引信的效应进行了研究。仿真结果表明,在高功率电磁脉冲作用下,混频器和滤波器上分布的电压很高,而进入执行级的电压很低,达不到启动电压的幅度。 相似文献
2.
3.
简要介绍了无线电引信延迟时间的作用,提出了几种确定延迟时间的方法,通过对无线电引信延迟时间的计算,得出确定最佳延迟时间的方法。 相似文献
4.
简要介绍了多普勒无线电引信的基本特点,论述了多普勒无线电引信的定位原理,提出了确定多普勒无线电引信最佳炸点的方法. 相似文献
5.
频谱识别技术利用海面及目标回波的多普勒频差来滤除海杂波信号。为准确分析弹目交会时引信回波的多普勒频谱,采用了三维弹目交会模型对弹目不共面时引信回波进行模拟,利用等多普勒线划分海面区域进而计算海面回波多普勒频率,利用目标不同散射点合成的方法推导了目标回波多普勒频率的表达式,并在弹目飞行速率、弹目交会角及目标脱靶量等因素不同时对引信回波多普勒频率进行仿真,通过仿真分析得出了以上因素对引信回波多普勒频率的影响,并验证了频谱识别技术在不同交会条件下的有效性。 相似文献
6.
7.
8.
无线电引信抗海杂波的能力决定了舰空导弹无线电引信低空和超低空工作性能,针对海杂波对无线电引信的影响,分析了海面回波的平均功率、海面散射系数、海杂波的多普勒频谱等海杂波特性,提出了无线电引信抗海杂波干扰方法。 相似文献
9.
基于DDS技术的雷达多普勒频率模拟器 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍了两种采用直接数字合成(DDS)技术的雷达目标多普勒频率模拟器,在26位数字控制字的控制下,模拟器可以相参地产生高分辨率的多普勒频率信号。 相似文献
10.
阐明了针对某无线电引信在导弹飞行试验中出现的误启动问题,建立引信误启动故障树,通过遥测数据分析和验证试验,确定故障起因,分析故障机理,采取改进措施的一些基本观点. 相似文献
11.
介绍了直接数字频率合成(DDS)技术工作原理及特点,给出了基于DDS设计的自动频率控制(AFC)系统的设计,形成一种能提供稳定频率的具有宽频带跟踪范围的AFC系统,并对其进行了性能分析。 相似文献
12.
给出了一种基于DDS驱动PLL的频率综合器结构。该结构采用AD9854DDS芯片产生低频的参考信号,然后驱动锁相环和VCO产生X波段射频信号。实验和测量结果表明,该频率综合器具有较宽的工作带宽和较低的相位噪声,可以用来产生连续波、线性调频信号和频率捷变信号用于X波段雷达信号的仿真。 相似文献
13.
设计出了一种中频雷达模拟器的硬件,阐述了该模拟器总体组成和工作过程,以及各部分的组成和工作原理。该模拟器可以产生单脉冲体制下的一组固定目标的和、差模拟中频回波信号和动目标和、差模拟中频回波信号;可以在联机或独立2种工作状态下,产生常规脉冲、线性调频脉冲等多种雷达中频回波。该模拟器适用于相控阵雷达等多种新体制跟踪雷达的调试和训练。 相似文献
14.
15.
根据雷达发射恒定载频信号时匀加速目标的回波为线性调频(LFM)信号的特点,研究了在单脉冲内基于Hough—Ambiguity变换(HAT)估计目标径向加速度的问题。首先,采用Hough—Ambiguity变换得到信号的调频斜率;进而,根据调频斜率估计出目标径向加速度;最后,仿真实验结果验证了方法的有效性。 相似文献
16.
《中国航空学报》2022,35(9):35-48
In the past ten years, many high-quality datasets have been released to support the rapid development of deep learning in the fields of computer vision, voice, and natural language processing. Nowadays, deep learning has become a key research component of the Sixth-Generation wireless systems (6G) with numerous regulatory and defense applications. In order to facilitate the application of deep learning in radio signal recognition, in this work, a large-scale real-world radio signal dataset is created based on a special aeronautical monitoring system - Automatic Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B). This paper makes two main contributions. First, an automatic data collection and labeling system is designed to capture over-the-air ADS-B signals in the open and real-world scenario without human participation. Through data cleaning and sorting, a high-quality dataset of ADS-B signals is created for radio signal recognition. Second, we conduct an in-depth study on the performance of deep learning models using the new dataset, as well as comparison with a recognition benchmark using machine learning and deep learning methods. Finally, we conclude this paper with a discussion of open problems in this area. 相似文献
17.