用于ISAR动目标成像的鲁棒自聚焦算法

对逆合成孔径雷达（ISAR）动目标成像的运动补偿提出了一种鲁棒的自焦算法，称为AUTOCLEAN。该方法是基于非常灵活的数据模型的一种参量算法，其数据模型考虑了由无用的目标径向运动以及传播或系统不稳定性引起的合成孔径时间内任意距离徙动和任意相位误差，AUTOCLEAN可被归类成一种多散射体的算法（MSA），但它与其他现存的MSA在好几个方面都有很大的不同：1）在二维（2－D）图像域内可自动选择强散体；2）散射体不必很好地隔离或者非常地强；3）以最优方式将所选的各散射体的相位和RCS（雷达横堆截面）信息加以综合；4）避免了麻烦的相位展开步骤，AUTOCLEAN在计算上很有效并只包括一系列FFT（快速傅里叶变换），AUTOCLEAN的另一个良好的特性是假定目标有大量的强散射体，其性能也可渐进地得以提高，数字和实验结果表明AUTOCLEAN是ISAR成像非常稳健的自动聚焦方法。     

宽复合缝耦合平行波导耦合器及辐射器的分析

本文介绍了由偏离中心线且相对于矩形波导纵轴倾斜的宽复合缝耦合的平行波导耦合器的分析情况。采用正弦基函数的Ｇａｌｅｒｋｉｎ矩法来求解口径电积分方程，且计及波导壁的有限厚度。用该缝的一种修正几何形状对非常复杂的矩量矩阵进行解析计算。     

SAR成像分段及分类处理的最佳方法

就合成孔径雷达（SAR）成像的分段和分类问题提出了多种算法。通常这些算法属于基本的启发法，对某些类型的成像来说，比用其它方法更为成功。基于全局优化技术的一些方法能够就所提出的问题得到最佳的解，而该算法的特点在于目标函数和所选择的优化技术。作者针对SAR分段或分类创立了一个恰当的目标函数，并指出怎样最佳地量化该函数范围内各比较项之间的关系；进而排除对推广启发法的先期需要。还描述了一种基于模拟退火技术的计算方法，该方法对成像细部图给予极大的关注，给出了根据真实数据得出的算法性能实例。     

现代雷达的表声波脉压系统：第一部分 表皮波匹配滤波器

相参雷达系统能提供普通脉冲雷达不可能检测到的目标信息，然而普通雷达用的磁控管却不适宜这些相参系统。幸好有行波管或固态放大器可供选用，但这类放大器峰值输出功率有限。采用较宽的脉冲来增大脉冲能量，然后再用表声波（ＳＡＷ）匹配滤波器将脉冲压缩，就能解决这个问题。文章分两部分刊载，第一部分评述了脉压雷达的需要并介绍了ＳＡＷ的基本技术。     

多目标单元平均CFAR处理机的M次扫描检测分析

本文分析了在用于估算杂波加噪声电平的一组单元中出现一个或多个干扰目标回波的情况下，一般单元平均（ＣＡ）、最大（ＧＯ）及最小（ＳＯ）恒虚警率（ＣＦＡＲ）检测器的各种性能。推导出了对Ｘ平方目标起估模型采用非相参积累时，这些检测器检测概率的精确表达式。描述了Ｓｗｅｒｌｉｎｇ Ｉ目标模型的结果。随着Ｍ的增大，对于均匀和非均匀两种背景模型，无论使用ＣＡ、ＧＯ还是ＳＯ检测器都将获得较好的性能。在参数相同的情况