有源周期性结构控制电磁波反射波束指向研究

提出有源反射的概念.利用如光带隙电磁结晶结构、高阻抗结构等周期性结构的带隙特性和 阻抗特性,通过在类似高阻抗表面的周期性金属单元表面铺设有源器件--变容二极管,控 制周期性结构的性能,建立有源周期性结构,影响入射电磁波的传播特性,实现对反射波束 的指向的有源控制和有效改变.仿真实验证明采用单层或双层有源周期性结构表面,可以有 效控制反射波束的相位和角度指向.     

一种多目标跟踪数据处理器的设计

介绍了一种机载多目标跟踪数据处理器的实现算法．这个处理器是用专用数字信号处理芯片ＴＭＳ３２０Ｃ３０实现的，其输入的观测数据是由雷达视频回波信号经过数据采集、信号检测和目标参数提取后得到的测量数据．在实验室环境下，当信噪比为３：１时，此数据处理器在１００ｋｍ距离处的滤波估计误差为５０ｍ，方位估计误差达到半功率波束度宽的．     

阵列雷达中快速目标截获的几个关键问题研究

研究了阵列雷达中快速目标截获的两个关键问题:角度测量和角度预测.首先,从测角原理、要求的波位排布、鉴别特性和测角性能等几个方面研究了阵列雷达中快速目标截获的两种测角算法:幅度比较类单脉冲和幅度加权平均,提出了这两种算法在工程应用中的引导和非线性校正方法;然后,分析了利用跟踪滤波器的角度预测算法,提出了SDF跟踪滤波器;最后,在某阵列雷达仿真系统中进行了仿真研究.     

EMI电源滤波器接地方法对共模插入损耗的影响

在对高频段电磁干扰(EM I)电源滤波器插入损耗进行分析的基础上,介绍了一种降低接地电阻和电感的测试方法,并对两种不同接地方法进行测试分析,指出了良好接地能有效地提高滤波器对干扰信号的抑制能力,测试结果能更加真实地反映滤波器的实际性能。     

高温超导X波段带通滤波器研制

本文选用 10× 15× 0 .4 4 m m3双抛 L a Al O3衬底上外延生长的优质双面钇系高温超导 (HTSC)薄膜的Yba2 Cu3O7(YBCO) ,设计并制作了结构紧凑的高温超导发夹线微波窄带滤波器。该滤波器工作温度在 90 K以下 ,77K时指标为 :中心频率 9.4 8GHz,3d B相对带宽 1.1% ,带内最小插损 0 .36 d B,带外抑制大于 4 5 d B。另外 ,本文还介绍了高温超导滤波器的精确设计方法 ,并对高温超导滤波器的功率容载、制作等问题进行了讨论 ,同时还研制了具有实用意义的全密封高温超导滤波器外壳 ,仅需液氮制冷即可进入工作状态 ,输入、输出采用 SMA密封接头。     

陀螺稳定平台漂移误差参数的辨识方法研究

给出了一种平台工作在惯性稳定状态下的静态多位置测漂方案 ,建立了包含陀螺漂移、地球自转因素在内的平台漂移数学模型和系统状态方程 ,解决了三轴开路状态下的耦合问题。取框架角传感器的输出作为观测量 ,利用广义Kalman滤波器对含有噪声的测量数据进行处理 ,将参数辨识问题转化为状态估计 ,仿真结果表明 ,此方法可以获得较好的辨识效果     

欧洲有源相控阵、综合电子系统、无人机雷达、S模式监视雷达研发动态

l 装备有源相控阵雷达样机CAESAR的欧洲战斗机首飞 改装有CAESAR有源相控阵（AESA）雷达的欧洲战斗机已经成功首飞。试飞是在德国Manching的EADS公司防务与安全军用航空系统试飞中心进行的。CAESAR是欧洲雷达（Euroradar）联合体研发的一种AESA雷达。该联合体由SELEX感知器与机载系统（S＆AS）公司、意大利伽利略航空电子公司、德国EADS防御电子公司和西班牙的INDRA等公司联合组成。     

并联交错式有源箝位正激变换器研究

深入分析研究了并联交错式有源箝位正激变换器的原理与设计 ,获得了功率开关实现零电压 ZVS开通的条件和关键电路参数选取准则 ,仿真与试验结果均证实了理论分析的正确性。研究结果表明 ,并联交错式有源箝位正激变换器具有优良的电气性能 ,特别适用于大功率分布式电源系统     

飞机在有源干扰保护下的探测概率研究

研究了飞机与雷达探测系统遭遇时，雷达对飞机的探测概率随距离的变化问题，采用X^2类目标波动模型，针对飞机在有源干扰保护的情况对探测概率随距离的变化进行了研究，对不同RCS对探测概率的影响问题进行了分析，研究结果可为飞机的雷达探测敏感性评估，飞机生存力的定量化分析与权衡，以及雷达探测系统的效能评估提供量化依据。     

Adaptive Gaussian sum squared-root cubature Kalman filter with split-merge scheme for state estimation

The paper deals with state estimation problem of nonlinear non-Gaussian discrete dynamic systems for improvement of accuracy and consistency. An efficient new algorithm called the adaptive Gaussian-sum square-root cubature Kalman filter（AGSSCKF） with a split-merge scheme is proposed. It is developed based on the squared-root extension of newly introduced cubature Kalman filter（SCKF） and is built within a Gaussian-sum framework. Based on the condition that the probability density functions of process noises and initial state are denoted by a Gaussian sum using optimization method, a bank of SCKF are used as the sub-filters to estimate state of system with the corresponding weights respectively, which is adaptively updated. The new algorithm consists of an adaptive splitting and merging procedure according to a proposed split-decision model based on the nonlinearity degree of measurement. The results of two simulation scenarios（one-dimensional state estimation and bearings-only tracking） show that the proposed filter demonstrates comparable performance to the particle filter with significantly reduced computational cost.