一种改进的系统偏差估计算法

雷达组网系统首先要解决误差配准问题,用以准确地估计和消除系统偏差。实时质量控制RTQC算法是一种经典的配准算法,但是该算法提出时并没有考虑随机量测误差对配准性能的影响,现对这一问题进行了分析,在其基础上构造了一种关于量测和系统偏差的线性模型。然后根据这一线性模型提出了一种改进的基于广义最小二乘的误差配准算法,并对算法的性能进行了比较和分析。仿真结果表明,本文提出的算法能有效地进行误差配准。     

测向交叉定位系统中的交会角研究

研究了测向交叉定位系统中的交会角问题,以往许多学者对此问题的研究是在运动目标到基线的距离等于常数的前提下给出的,现不受这个条件约束推导出了定位精度达到最高的测向线交会角大小,得出了满足一定定位精度要求的交会角范围,并给出了整个探测区域内圆概率误差与两个无源观测站方位角以及与交会角之间的关系曲线图,同时给出了整个探测区域内的GDOP分布图。该问题的研究对于实现多站测向交叉定位系统中无源传感器的优化选择和合理布置,提高定位精度具有一定的理论意义和实际意义。     

基于ECEF的广义最小二乘误差配准技术

 雷达组网数据处理首先要进行误差配准,来准确地估计和消除系统误差。传统的误差配准技术多基于球极投影,当雷达之间距离较远时,给配准结果引入一定的误差。基于地球中心坐标系(ECEF),提出了一种广义最小二乘的ECEF-GLS误差配准技术,较好地解决了远距离误差配准问题,误差分析表明,如果忽略模型线性化引入的误差,配准结果达到了CRLB下限。最后,使用仿真数据验证了算法的性能,并和Zhou提出的基于ECEF坐标系的最小二乘ECEF-LS误差配准算法进行了比较。     

基于统计模型的海杂波建模和检测技术综述

根据海杂波模型的发展过程,按简单模型、复合模型和混合模型3种模型概述了海杂波建模和在此环境中的目标检测理论。最后,总结了海杂波建模的一些发展趋势。     

一种新的干扰源定位算法

在强压制性干扰条件下,三坐标雷达不能测得目标的斜距。由于量测误差的存在,通常情况下两部三坐标雷达所得到的方向矢量在空间不能相交。为了得到干扰源(或目标)的位置,文中提出了广义三角测量交叉定位算法。通过对广义三角测量交叉定位得到的两个定位点在最小均方误差准则(MMSE)下进行融合,最终得到目标的估计位置。MonteCarlo仿真结果表明该算法有较高的定位精度。     

防空雷达网体系结构与关键技术

提出了区域防空雷达网应具有的功能体系结构、类型配置体系结构及数据处理体系结构,并对雷达网数据接入、数据融合以及网内雷达实时控制与管理技术进行了分析.     

基于不敏变换的GDOP计算

现有文献一般采用线性化的方法得到非线性系统的定位精度几何稀释(Geometrical Dilution of Precision,GDOP)。然而,当定位系统的非线性较强时,线性化方法得到的GDOP同系统实际定位误差存在较大的偏差。针对这种情况,提出采用不敏变换(Unscented Transformation,UT)计算GDOP的方法,并通过一个数值例子进行了验证。     

基于预估-反馈联合处理的射频噪声干扰抑制算法

针对强射频（RF）噪声干扰下脉压雷达目标检测概率较低的问题,提出了一种基于预估-反馈联合处理的射频噪声干扰抑制算法。首先,对回波信号进行盲源分离预处理,并利用分数阶傅里叶变换（FRFT）的特性对目标回波信号进行参数估计以及窄带滤波处理,滤除大部分干扰和噪声的能量;然后,在数据层运用M/N逻辑法进行点迹处理,并结合径向速度方向判决,实现对目标航迹的预估检测;最后,利用数据层对航迹状态的反馈实时修正滤波器参数,从而在信号层更好地滤除干扰能量,并对中断航迹进行剔除,完成射频噪声干扰的抑制。仿真结果表明：与现有射频噪声干扰抑制技术相比,所提算法具有更优的干扰抑制效果。     

基于FRFT域特征差异的压制干扰检测与分类算法

针对干信比未知情况下有源压制干扰分类识别结果可信度较低的问题, 提出了一种基于FRFT域特征差异的压制干扰检测与分类算法。首先, 通过FRFT域峰值阶次的序贯判决算法, 进行压制干扰的存在性检测, 以保证压制干扰分类识别在较高的干信比条件下进行; 然后, 在此基础上, 分别提取回波信号在FRFT域的极值阶次标准差和峰值阶次标准差作为分类识别特征量, 同时, 为避免硬判决造成的分类错误, 采用模糊判决的方法得到基于不同特征参数的分类识别结果; 最后, 按一定准则将2种分类识别结果进行融合, 以进一步提高分类识别正确率。仿真结果表明, 与现有压制干扰分类识别算法相比, 该算法较好地解决了分类识别结果可信度较低的问题, 同时具有较高的分类识别正确率。      

雷达与IFF背靠背配置时的关联算法

对于雷达与IFF(Identification Friend or Foe)背靠背配置时的关联问题,提出了关联算法.主要包括雷达航迹与IFF点迹的时间对准、判别函数构造、关联判决准则选择和关联判决门限设置等,并讨论了多义性问题.4种典型情况下的仿真结果表明,目标间隔与目标到雷达距离之比越大时,关联效果越好;目标交叉时,离交叉点越近,关联效果越差;目标机动阶段时间对准采用雷达航迹平滑的关联效果优于航迹预测,其它情况下采用两种时间对准方法的关联效果相近;在NED(North East Down)坐标系和极坐标系下的关联效果相近;n/m逻辑应选择2/3或3/4,以同时保证对友方目标的漏关联概率和不明目标的误关联概率都较低.