飞机射频隐身表征参量及其影响因素分析

 随着军事装备的不断发展,无源探测器（电子支援系统、雷达告警接收机和电子情报接收机）对飞机的探测能力大大提高。为了避免机载雷达设备辐射的射频(RF)信号被截获,要求飞机具有良好的射频隐身性能。综合考虑机载雷达探测距离和无源截获接收机截获距离之间的关系以及天线空域扫描方式发生捷变对飞机射频隐身性能的影响,指出了用施里海尔(Schleher)截获因子评价飞机射频隐身性能的不足,并提出用信号截获率来表征飞机射频隐身特性的方法。最后,对影响信号截获率的因素进行分析与计算,在此基础上给出飞机实现射频隐身的途径与方法。该评价方法综合了飞机在时域、频域和空域上的射频隐身特性,对飞机的射频隐身设计具有参考价值。     

基于FPGA的机载图形加速子系统设计与实现

本文设计了一种用于飞机座舱的图形显示加速子系统,该子系统支持字符和2D图形的生成显示,并具有反走样处理功能.为了避免直接读写外部DDR2存储器导致的DDR2操作瓶颈,提出增加缓存模块存储中间计算结果的方法,将计算逻辑和输出逻辑分开,对比较耗时的输出操作进行优化和集中处理以形成流水线操作,以达到实时显示的目的.实际应用结...     

基于Rician分布的SAR图像MRG目标提取算法

针对SAR图像特有的乘性噪声和非恒虚警统计特性很难正确提取目标的问题,本文提出了MRG算法对SAR目标进行检测。首先用MRF-ICM算法对SAR图像进行后向散射系数的复原,再在复原后的幅度上叠加相位信息后引入Rician分布寻找自适应的最佳局域Gabor滤波器参数对SAR图像进行目标提取。和以往的算法相比,MRG算法充分利用了SAR图像幅度和相位中所携带的信息,能更准确地提取目标。实验表明:该方法能取得很好的目标检测效果,后期提取出的目标更符合实际目标形态,具有较强的通用性。     

基于非欧式距离的可能性C-均值聚类

改进型可能性C-均值聚类(Improved possib ilistic C-means,IPCM)是在综合了模糊C-均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)和可能性C-均值聚类(Possib ilistic C-means,PCM)的基础上得到的。在IPCM的基础上,利用鲁棒统计观点和影响函数,引入一种新的距离度量以代替IPCM的目标函数中的欧式距离度量,提出了一种新的可能性C-均值聚类模型(A lternative improved possib ilistic C-means,A IPCM),并给出了该模型的具体实现算法。A IPCM具有良好的鲁棒性,更适合对含有噪声或野值的数据进行划分聚类。仿真实验表明,A IPCM能克服噪声敏感性问题,获得合适的聚类中心和高的聚类准确率。     

双L型阵列DOA估计的PM算法的性能分析与改进

 双L型阵列天线的二维信号来向（DOA）估计采用传播算子法（PM），运算简单、计算量小。但对于非对称的双L型阵列天线，其中阵元数目少的均匀直线阵会引起较大的DOA估计误差。为此进行PM算法的性能分析与误差讨论，在单个信号源的前提下提出一种改进的PM算法。理论分析与计算机仿真结果均表明，该改进的PM算法保持了PM本身计算量小的优点，能够实现实时二维DOA估计。同时提高了测角精度，降低了方差，且对双L型阵列的使用更具普遍性。     

有限姿控能力的低RCS微小卫星姿态实时规划

 为提高在轨微小卫星使用效能及生存能力,提出一种受姿控能源消耗及驱动能力约束的低雷达散射截面（RCS）微小卫星姿态实时规划算法。算法应用曲面像素法、时域有限差分法及假设检验,在三维空间内对微小卫星的RCS及雷达探测水平进行建模,并结合雷达分布模型构建了相应的威胁评估函数及规划代价评估函数。同时,为提高算法的实时性能,采用了粒子群优化(PSO)算法以降低计算复杂度。仿真结果表明,在有限计算量的基础上,算法能够以较小规划代价有效降低卫星威胁方向的RCS及雷达探测概率,满足对微小卫星飞行姿态实时规划的需要。     

矩形波导远区散射场的光学分析

将高频光学法与广义散射矩阵技术相结合,分析计算了矩形波导在终端短路和终端介质材料两种状态下的远区电磁散射,计算与实测结果吻合较好,且优于维特的计算结果。本方法可用于飞行器进气道和尾喷管电磁散射特性的分析。     

基于广义回归神经网络集成的宽带波束形成算法

首先构造宽带波束成形所需要的协方差矩阵,利用基于粒子群优化算法对核主成分分析方法和广义回归神经网络进行了优化。在对神经网络的输入变量进行降维处理后,生成多个复杂度低的泛回归神经网络模型。利用提出的基于聚类启发式集成算法求出波束成形时的权系数,既考虑了网络的差异性,又考虑了网络的正确性。仿真结果表明,提出的基于聚类启发式神经网络集成的波束形成算法在网络结构十分简单的情况下,仍然具有较好的性能。     

基于TOP-HAT滤波器算子的红外弱小目标检测算法

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,设计了一种基于改进神经网络优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子.其中形态学滤波器的结构元素采用两层前馈神经网络,通过大量样本训练优化,将Top-Hat运算作为一个整体当作一层,输出层节点定义为Top-Hat运算后图像矩阵的最大值.实测数据的处理结果表明:针对低信噪比(RSN≈2)图像,在虚警概率≤5%情况下,优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子对复杂图像检测概率≥75%,与固定结构元素的Top-Hat形态学滤波器相比检测概率提高了近8%,算法的运算时间仅增加了0.7ms.     

利用电磁仿真数据研究ISAR运动补偿和成像

本文利用板块法对运动目标进行电磁仿真,根据Stratton-Chu积分,通过目标CAD造形和表面板块生成,每一板块元与目标实际表面之间的最大误差不得大于入射雷达波波长的十六分之一,从而将目标的三维曲面矢量电磁散射积分简化为每一板块面元上的二维平面矢量积分之和,获得静止目标的散射场,然后通过目标运动轨迹模拟,考虑由于目标的运动而引起的雷达回波相位的变化,实现运动目标的电磁仿真。利用这种电磁仿真方法模拟产生64×128个回波数据,用频域法进行距离对准,用最大似然方法进行相位补偿,目标轨迹运动引起的距离变化用时间的二次函数拟合,研究了用X波段雷达对一架匀速直线飞行飞机的ISAR运动补偿和成像。