卫星天线极化隔离度在轨测试方法与误差分析

建立卫星天线极化隔离度在轨测试的全程链路模型,分析交叉极化分量产生的机理,给出一种符号表示方法标识由各天线馈源激励产生的各段链路上的信号。分析和实际测试结果表明,主极化和交叉极化接收通道都会在2个相近的频点上产生多个极化分量矢量合成的信号,如果频谱仪分辨率设置不当,则得不到正确的测试结果。由于无法完全分离地面天线和卫星天线产生的交叉极化分量,卫星天线极化隔离度受到地面天线极化隔离度的影响。此外,还描述了高精度测量的卫星天线极化隔离度在轨测试流程和误差分析方法。     

基于极化G0分布和MRF的多视PolSAR图像迭代分类方法

提出了一种多视极化合成孔径雷达（PolSAR）图像的迭代分类方法。首先利用极化G0分布描述多视极化协方差矩阵的统计特性,并进行初始的最大似然分类,然后利用马尔可夫随机场（MRF）估计像素类标号的先验概率,最后根据MAP（最大后验概率）准则对PolSAR图像进行分类。整个分类流程迭代进行。分类结果表明该方法精度高,收敛速度快。利用NASA／JPL获取的4视AIRSAR实测数据验证了本文方法的有效性。
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螺钉/铆钉目标电磁散射特性的试验研究

通过系列化雷达散射截面（RCS）测试,研究了单列、多列螺钉/铆钉板在单站多方位、双站的散射特性,分析了不同极化方式、不同排列、不同方位角以及不同双站角对螺钉/铆钉散射的影响及关系。试验结果表明,圆头钉板水平极化明显强于垂直极化;沉头钉板水平极化仅略强于垂直极化。列距不同,由于相位叠加的不同,会导致叠加波峰的位置发生偏移,在设计时可平行间距布置,将散射方向集中。对双站散射,较小双站角时曲线与单站时有一定相似性,但波峰幅度和位置均发生较大变化;较大双站角时,电磁散射表现出耦合效应;双站角使测试曲线偏转,幅度为双站角的1/2;RCS均值随双站角增大而减小。     

极化通道扩展和盲源分离联合抗移频干扰技术

多次移频干扰是一种有效的对抗线性调频(LFM)脉冲压缩雷达的相干干扰样式,应用于自卫式干扰时,能够形成多个超前和滞后分布的假目标。提出利用盲源分离(BSS)的方法来分离回波和干扰信号,并通过频率补偿实现对干扰的抑制。首先分析了利用正交极化辅助天线扩展接收通道的可行性,其次建立了通道扩展后的雷达接收信号模型,讨论了回波与干扰信号的可分离性,最后研究了基于最大信噪比盲源分离和频率补偿的干扰抑制方法,并讨论了干扰机附加噪声对抗干扰效果的影响。仿真结果表明本文提出的方法在干信比为20 d B时,仍可以有效地从回波和干扰混叠信号中提取出目标回波信号,从而实现对主瓣移频干扰的对抗。     

宽带双极化天线测量探头的设计与仿真

天线测量探头的性能对提升天线平面近场测量效率、最终测量结果的精度具有重要意义。针对平面近场测量的需要,应用反向四脊和差分馈电技术,设计了宽带双极化天线测量探头。对测量探头模型进行仿真,分析了带宽、方向图、隔离度和交叉极化辨识度等探头性能,确定了高隔离度、高极化纯度的宽带双极化天线测量探头的最优设计,获得了更高精度和效率的天线测量。     

有源多假目标干扰的极化识别新方法

提出一种利用单脉冲跟踪雷达的和、差波束特性差异的极化估计算法。基于目标散射回波和固定转发式有源假目标干扰产生物理机理的差异,设计了极化相似测度、极化相关系数、极化欧式距离等干扰鉴别参量,提出了有源假目标干扰鉴别算法。该技术无需增加极化通道,降低了计算和处理难度,更易工程实现。仿真结果证明了该方法的有效性。     

单极化雷达的散射矩阵测量新方法及其外场实验研究

针对现有装备的雷达系统不具备极化测量能力,而开发专用极化测量系统复杂度高,设备量大代价高昂的问题,本文利用国防科技大学研制的瞬态极化雷达实验系统,研究并针对一种新的极化测量算法进行了外场验证实验。该方法不需要两路正交极化发射接收设备,仅需在目标稳定跟踪阶段利用波束在空域扫掠目标过程中极化状态发生变化的固有属性对目标回波序列进行采集和处理即可实现目标极化散射矩阵的测量,外场实验和数据处理结果验证了算法的正确性。该方法对于利用天线特性来解决设备量相对较小,跟踪制导体制下目标特性测量,反隐身目标、抗干扰,低空突防和对抗辐射攻击等重要问题提供了参考依据。     

鲁棒成形极化敏感阵列波束的方法及极化估计

基于极化敏感阵列,提出了一种鲁棒成形阵列波束的方法。该方法首先将阵列的数据模型进行了重新描述,从而获得了信号波达角(DOA)和极化解耦的模型。借助于该模型并对信号的两个极化方向分别进行鲁棒约束,设计出了一个新的鲁棒空域波束空间成形矩阵,利用该矩阵可以获得信号两个极化分量的鲁棒估计。基于特征值分解的方法,最后给出了估计信号极化参数的方法。分析和数值仿真实验均表明:提出的方法,在对DOA估计误差以及阵列位置误差等造成的阵列失配具有较强鲁棒性的同时,也能有效抑制干扰和噪声,进而提升了极化参数估计的性能。