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弹道中段微动目标宽带回波模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
弹道中段微动目标的回波中蕴含了目标的电磁特性和运动特性,为雷达目标识别提供了重要依据。本文研究了中段微动目标的宽带雷达回波模拟问题,提出了一种基于散射中心模型的回波模拟方法。通过对弹道中段目标的运动特性进行建模,分析了目标微动时各散射中心的位置变化规律,针对旋转对称体目标的外形特征,将目标的进动等效为二维平面内的转动,并基于物理光学法提出了一种计算散射中心遮挡效应的方法,解决了目标运动过程中姿态变化带来的遮挡问题。仿真实验与暗室测量数据的对比结果表明,所提方法可以有效模拟目标微动时各姿态的回波数据,为中段目标特征提取、目标识别提供了技术基础。 相似文献
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针对微动目标的雷达回波特征信号一般较小难以提取的特点,提出了一种基于雷达相位测距的微动特征获取方法。相参雷达工作在宽窄交替模式下,宽带信号形式为线性调频(Linear Frequency Modulation,简称LFM)。首先,通过窄带相位测距(游标测距)测量目标质心的平动轨迹;其次,通过宽带相位测距测量目标上各个散射中心的运动轨迹;最后,从散射中心运动轨迹中除去质心平动轨迹,获得散射中心相对于质心的微动轨迹。相位测距精度极高,已知微动模型,可以估计微动参数,获取微动特征。仿真结果表明,该方法可以有效获取目标的微动特征。 相似文献
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针对相控阵雷达获取单个空间目标RCS数据率低、传统姿态异常检测方法提取短RCS序列有效特征困难、检测准确率低的问题,提出了一种基于CNN-BiGRU网络的RCS异常检测方法。首先利用滑动窗口对一段时间空间目标RCS实时数据进行积累;之后采用一维CNN提取不同检测窗口RCS序列的多尺度高维特征向量,采用BiGRU提取特征向量的时序依赖特征。通过将两个网络级联,实现对RCS随目标姿态变化的多元特征信息的有效提取;最后基于全连接层实现对目标异常RCS序列的分类与识别。仿真实验结果表明:相较于传统方法,所提方法检测准确率更高,抗噪声干扰能力更强。实测实验结果表明:利用仿真数据训练的模型针对不同源的实测数据,在低数据率条件下能够保持较高的检测准确度,所提方法具有较好的泛化性,更适用于相控阵雷达体制下RCS的异常检测。 相似文献
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从旋转对称进动目标运动特性出发,给出了一种生成逆合成孔径雷达(IS A R)欺骗式干扰信号的新方法.干扰机根据这种旋转对称进动目标模型实时计算目标的微动量和强散射点的RCS,并依次对接收到的雷达信号在频率域进行调制转发,生成具有微多普勒特征的虚假目标,实现对敌方雷达系统的欺骗干扰.根据旋转进动目标模型,实时计算干扰机和虚假目标的位置,产生具有真实运动轨迹平面虚假目标,从而实现对基于轨迹平面识别真假目标雷达的有效对抗.仿真结果表明,该方法能够逼真地生成IS A R欺骗式干扰信号. 相似文献
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论述了无线电引信物理仿真的内容,以及目标散射截面积(RCS)的动态和静态测量方法.介绍了对所测试数据的处理方法(包括相对比较法、用雷达方程计算).对RCS进行数理统计分析.对目标头部RCS的计算方法进行了探讨,最后给出某目标的头部的RCS计算结果. 相似文献
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本文在系统搜集关于箔条干扰的国外资料的基础上,就一般的双基地雷达情况,阐明了箔条云平均RCS的计算方法,包括任意取向箔条云和水平取向箔条云的平均RCS计算方法。对更为常见的单基地雷达后向散射情况,也给出了更为简捷的计算方法。还讨论了耦合与遮挡等非理想因素对平均RCS的影响。 相似文献
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雷达海杂波的模拟通常基于统计模型 ,但研究表明海杂波具有复杂的混沌行为。在海杂波混沌模型的基础上 ,把径向基函数网络 (RBFN)应用于对它的模拟 ,构造出一个能很好重现海杂波动态特性的神经网络模拟器。仿真的结果表明它不仅可以模拟原始数据的混沌特征 ,而且可以模拟它们的统计特征 ,比如分布、功率谱等 ,这为雷达海杂波的模拟提供了一种更能精确重现杂波特性的方法 相似文献
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基于复杂目标雷达散射截面(RCS)计算,建立了宽带雷达目标、杂波与欺骗干扰信号的数学模型和射频仿真方法,给出了基于数字射频存储技术的目标模拟及雷达目标回波信号的产生方法。以F-16战斗机为例,计算了典型复杂目标的RCS,给出了高分辨一维距离像和目标回波信号的仿真结果。 相似文献
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根据对飞行器跟踪低空目标时所受的多路径干扰的分析,给出了基于多闪烁点源复杂目标和镜像目标的雷达散射截面积(RCS)模型以及地面散射系数模型。对整套模型方案进行的仿真实验表明,实验结果与实测数据吻合较好。对飞行器超低空飞行时抑制镜像干扰问题的解决有重要的参考价值。 相似文献
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针对压制干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出了一种基于压制干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括压制干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分。压制干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后接收机输入端的信干比分别计算检测概率,进而模拟传感器在压制干扰下对目标的检测情况。组网雷达序贯滤波中,首先对压制干扰下各雷达的量测数据进行串行合并和点迹合成,而后采用基于交互多模型(IMM)的序贯滤波方法对压缩后的数据进行跟踪。该检测与跟踪技术可模拟出雷达在压制干扰下由于检测概率下降造成的目标暂消现象,提高组网雷达跟踪航迹的连续性和稳定性。仿真结果表明了该技术的可行性和有效性。 相似文献