红外成像制导武器现状及其对抗

红外成像制导在精确制导技术中占有重要的地位 ,它是导弹家族中的重要成员。红外成像制导利用目标的二维红外图像信息 ,实现对目标的跟踪 ,具有制导精度高、隐蔽性好、抗干扰能力强和选择攻击目标要害部位等特点。它是一种使导弹威力倍增的技术 ,代表当今精确制导武器的发展方向和趋势 ,倍受美、英、法、俄等国军方的高度重视。特别是海湾战争以后 ,已有大量红外成像制导导弹装备部队。探讨红外成像制导的对抗技术显得十分必要     

非均匀间距的低副瓣宽带微带阵列天线设计

为降低天线副瓣电平（SLL）和展宽带宽,设计了一款谐振频率为14.25 GHz的16阵元非均匀间距的耦合馈电微带阵列天线。天线采用多层设计,通过在接地板开矩形槽进行耦合馈电,并引入空气层,降低天线Q值,增大带宽。区别于均匀间距阵列天线的激励幅值加权,从阵元间距角度入手,利用差分进化算法降低副瓣电平,构建非均匀间距并联线阵天线。用槽面辐射的能量近似代替阵元接收的能量,观察阵元功率分配情况,并建立馈电网络所有馈线段的数学关系,保证非均匀间距条件下所有阵元为等幅同相激励。测试结果显示,天线在14~14.5 GHz范围内电压驻波比小于2,满足了卫星动中通的带宽要求;工作带宽内增益大于16 dB,副瓣电平低于-16 dB,性能优于均匀间距阵列天线。      

动基座近舰面流场数值模拟

航母尾迹流场对舰载机的着舰有较大影响,所以需要对其流场特点进行研究,分析不同状态下舰载机气动特性的变化。采用嵌套网格技术对航母处于垂荡状态下无人机的着舰进行了模拟。首先,利用SFS2舰船进行数值计算,验证了舰船流场的数值模拟方法。然后,对比了单独无人机定常与非定常计算结果,表明所建立的嵌套网格适用于无人机流场的模拟。接着,对航母单相流和两相流的流场结果进行了分析,结果显示甲板下方的流动对甲板上方流场没有大的影响。因此,忽略了水的影响只对航母在空气流场中的特性进行研究,结果表明航母尾迹非定常特性明显,静止航母下滑轨迹上的速度均处于周期性波动状态,且波动幅值随着远离航母而逐渐衰减;而在垂荡情况下航母尾迹变得更加紊乱,水平方向速度波动的周期性减弱,但垂向速度的波动幅值进一步增大。对于静止航母,无人机在不同时刻着舰气动特性的变化也存在差异;当航母处于垂荡状态时,无人机的升力和俯仰力矩在短时间内会有更大的波动。     

一种小型化宽频带微带阵列天线设计

介绍一种小型化宽频带微带阵列天线设计,采用矩形渐变切角结构和E 型开槽结构,实现微带天线 的宽带化和小型化。馈电网络采用多级并联式T 型功分网络,保证宽频带馈电形式。基于项目需求设计、加 工了一套4×6 单元的微带阵列天线,测试结果表明,该天线在10% 的频带内反射系数优于-10dB,增益大于 20dBi。     

阵列多波束雷达通道失配对旁瓣对消性能的影响

分析了多波束雷达通道失配对旁瓣对消的影响,并结合某雷达的试验现象,运用仿真方法分析了该雷达在假目标干扰条件下通道失配对旁瓣对消性能的影响,为该体制雷达的对消效果评估提供了依据。     

基于连续蚁群算法的Bayesian方位估计快速方法

针对蚁群算法(ACO)在解决高维非线性搜索问题方面的有效性,提出了基于蚁群优化算法的Bayesian最大后验概率方位估计(ACO-Bayesian)快速方法.该方法将Bayesian最大后验概率函数作为蚁群算法的目标函数,选取若干一维高斯函数的加权和作为连续蚁群算法中信息量概率分布函数,经过有限次迭代得到Bayesian方法的非线性全局最优解.仿真结果表明,ACO-Bayesian方法在保持Bayesian方法优良性能的同时,将Bayesian方法的计算量减少到原来的1/14.水池实验结果验证了ACO-Bayesian方法的正确性和有效性,为其工程应用奠定了基础.      

一种阵列天线逐通道相关在线标校法

由于发送端和接收端时钟的不一致性,导致低信噪比下阵列天线卫星移动通信的逐通道相关标校有很大的难度。在考虑易实现性和简易性基础上,提出了一种可以解决低信噪比下通道校正的多周期长时累积方法。该校准信号为由地面标校站产生的BPSK调制扩频信号,可以减少卫星设计的复杂度,且在不中断用户数据传输的基础上实现在线标校。该方法通过对接收信号打标、速率匹配等措施来解决收发时钟不一致导致的码偏和频偏问题。研究结果可以为阵列天线卫星通信技术提供支持。     

陶瓷柱栅阵列封装器件高可靠性植柱工艺技巧

随着航天电子产品向小型化、集成化方向发展,陶瓷柱栅阵列封装器件在星载产品中的应用越来越广泛.但陶瓷柱栅阵列封装器件装联工艺却存在着焊接工艺难度大,过程难以控制等问题,各个环节控制稍有误差,极易出现单个焊点虚焊、裂纹、气孔过多等问题,导致器件无法正常使用,甚至单板报废.仅仅因为陶瓷柱栅阵列封装器件焊接问题致使整板报废,不...     

基于空域稀疏性的宽带DOA估计

利用宽带阵列接收信号的空域稀疏性,将宽带信号的波达方向(DOA)估计转化为一个稀疏信号重构的问题,提出了一种新的宽带信号DOA估计算法。该算法将宽带信号分解为多个子带信号,联合利用多个子带信号的空域稀疏性进行重构。它是对用于稀疏重构的标准的稀疏贝叶斯学习算法的推广,可适用于多冗余字典的信号模型。另外,通过对多快拍的阵列接收信号进行奇异值分解(SVD),提取信号子空间作为算法的输入数据,可以在有效减少运算复杂度的同时,提高对噪声的稳健性。与传统的宽带阵列DOA估计方法相比,该算法能够用于低信噪比、快拍有限和信源相关性较高的场合,同时算法的性能对信源个数的估计值不太敏感。仿真实验表明,该算法相对现有的基于子空间类的方法,具有更好的DOA估计性能。