低雷达散射目标的RCS分析与求解

利用Ｃ－Ｒ样条对目标进行建模和求解爬行波短程线,通过ＧＲＥＣＯ与爬行波混合法求解低散射目标后向ＲＣＳ。获得令人满意的结果。     

GRECO与行波求解低散射目标后向RCS

GRECO(Graphical Electromagnetic Computing)技术是目前分析高频区复杂目标雷达散射截面(RCS)最有效方法之一.对低散射截面目标而言,行波效应往往贡献显著,在行波效应较强的某些区域,行波值甚至超过面元与棱边贡献,本文通过GRECO与行波混合法求解低散射目标后向RCS.利用低散射支架为实例,给出与实验结果符合良好的RCS曲线,具有工程实用价值.      

GRECO建模在VC++4.0中的实现机制

GRECO(Graphical Electromagnetic Computing)技术是目前分析高频区复杂目标雷达散射截面(RCS)最有效方法之一.对复杂目标而言,应用GRECO方法的一个重要工作就是对目标的几何造型进行准确地建模,才能获得令人满意的结果.文中结合C-R样条建模理论,阐述了在Windows NT环境下利用VC+ +4.0与OpenGL为GRECO方法进行建模的机制.以标准体与复杂目标为实例,给出了与实验结果符合良好的RCS曲线,具有工程实用价值.      

飞机鸟撞防范与雷达探鸟技术

飞机鸟撞（鸟击）防范是当今航空领域的世界性难题，必须依赖科学技术手段。目前，雷达探鸟技术已成为国内外机场鸟击防范的主要工具。     

基于两种扫描方式的雷达探鸟系统

介绍了雷达探鸟系统的研究现状,包括以鸟击危害咨询系统为代表的大型雷达探鸟系统和以Accipiter为代表的机场雷达探鸟系统.基于X波段海事雷达搭建了"雷达探鸟实验系统",分别验证了其在水平和垂直两种扫描方式下探鸟的可行性.本系统在两种扫描方式下采集的两组探鸟雷达图像序列,分别由飞鸟目标提取算法进行处理.经过背景差分、噪声抑制、目标信息提取和数据融合,将鸟情信息从原始雷达图像中提取出来,并将其与卫星地图或高度坐标系相融合,融合图像直观地反映了探测区域内飞鸟目标的分布情况.最后,对国内外雷达探鸟系统的性能作了比较分析.     

基于鸟类目标散射特性分析的雷达探鸟实验

 鸟类目标散射特性研究是雷达探鸟系统探测性能分析的理论基础。基于此,首先进行了鸟类目标散射特性分析,采用实验数据构造的理论统计模型,估计出单只鸟和鸟群的雷达散射截面（RCS）量级范围。然后,详细介绍了雷达探鸟实验系统的系统结构、探测性能和飞鸟目标识别算法。最后,基于外场实验获取的雷达探鸟图像序列提取出飞鸟目标轨迹与相关信息,验证了雷达探鸟的可行性,并通过对不同实验结果的分析提出了抑制虚警和漏警的算法改进方向。     

C-R样条用于低散射目标爬行波求解

C-R(Catmull-Rom)样条具有直观、稳定、灵活、不需反求控制顶点等优点,特别适用于具有复杂外形的飞行器进行几何描述. 利用 (G¹,k=1) Catmull-Rom样条及其张量积曲面对低散射目标进行几何建模,并求解低散射目标爬行波RCS贡献,通过计算结果与实验结果比较,获得令人满意的结果.     

中国民用机场鸟情与鸟击风险

前言 鸟击是指航空器起降或飞行过程中和鸟类、蝙蝠等飞行物相撞的事件。自从有了航空器就有了鸟击事件，鸟击问题给航空业造成巨大的经济损失，同时也危及乘客和飞行员的生命安全，轻则延误、轻微损害班机，重则机毁人亡，故如何防范鸟击成了关系民航安全的重大课题。     

飞机座舱缝隙结构行波分析

应用可视化图形电磁计算(GRECO)技术求解高频区复杂目标面元与棱边后向散射场.对低散射截面的座舱而言,行波效应往往贡献较为显著,在某些空域内行波值甚至超过面元与棱边贡献,通过GRECO与行波混合法分析座舱目标的电磁散射特性,并给出其雷达散射截面(RCS)值.      

利用一次雷达实现低空空域的安全监视

介绍了一种低成本的低空空域雷达监视实验系统,并提出了一种基于雷达平面位置指示(PPI,Plane Position Indicator)图像的目标检测与跟踪算法,其中杂波抑制和目标状态估计是两项关键技术.经过背景差分的雷达PPI图像,仍然含有大量的背景边缘杂波,该算法利用其空域特性进行杂波抑制,并采用交互式多模型(IMM,Interactive Multiple Models)方法对目标的匀速、加速、减速、转弯等机动运动进行跟踪.详细分析了仿真数据的跟踪效果,并将整套算法应用于两组实测PPI图像,实验结果说明其有效性.