轨道转移飞行器复杂环境下假星干扰与星图识别研究

通过复杂环境下假星模拟,研究假星数目及K矢量查找角距阈值ε对星图识别成功率的影响,采用惯性数据辅助识别的方法,改善了星图识别的成功率.星图识别仿真结果表明,存在假星情况下,假星数目的增加及K矢量查找角距阈值ε的增大会降低星图识别成功率,假星数为7,ε取8″时,成功率仅为42.7％;惯性数据辅助识别相较于传统星图识别成功...     

数字射频存储器在雷达干扰中的应用

论述了数字射频存储器(DRFM)技术在雷达对抗中的作用和重要性,介绍了DRFM的原理。给出了应用DRFM进行雷达干扰的几种干扰方式。     

军用目标红外特性模型评估技术

初步建立了一套关于军用目标红外辐射特性理论模型可靠性、准确性、通用性的评估准则及软件,为理论模型的入库和武器型号部门的应用提供了参考依据。     

密集有源多假目标的压制干扰效果分析与仿真

多假目标干扰在现代电子战中应用日益广泛。随着工作状态参数的不同,多假目标干扰呈现出不同的干扰效果。在讨论密集多假目标产生方法的基础上,针对两种不同的恒虚警处理,详细分析了密集多假目标的干扰效果,得到一些有价值的结论:当密集程度较高时,多假目标干扰可以起到类似噪声的压制作用,最后进行了仿真验证。     

基于深度学习的雷达干扰识别方法研究

针对复杂电磁环境下雷达干扰信号识别问题,从优化卷积神经网络结构的角度出发,本文提出了一种对卷积神经网络结构LeNet-5增加批量归一化层和改变激活函数的方法。该方法能够加速网络收敛,提升网络的学习效率。本文首先建立舰船目标模型,分析了噪声调幅干扰、噪声调频干扰、梳状谱干扰和无干扰的真实目标回波信号在时频域的差异,然后利用四种信号对舰船目标模型生成数据集,最后通过本文所提方法实现雷达干扰的自动识别。仿真结果表明：在全信噪比条件下,本文所提方法对四种信号的识别准确率达到98.1%,表明所提方法有着较好的稳定性和鲁棒性。     

基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法

依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究,将干扰资源调度建模为多目标优化问题,以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型,利用一种多目标灰狼算法（MOGWO）求解问题模型Pareto前沿,以最优解集代替最优解,再根据战场实际情况选择最佳调度方案,使决策方案更加科学合理。实验结果表明,MOGWO算法能够克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收敛的缺陷,有较高的搜索效率,算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。      

中红外激光在光电对抗领域的应用及进展

近年来为有效对抗先进的红外制导武器的威胁,先进的红外对抗手段和方式不断推陈出新。其中利用中红外激光辐射致盲、致炫和毁伤的手段可以有效地对抗红外制导武器的威胁。为此本文重点介绍了中红外激光在光电对抗领域的应用;然后,对中红外激光光源和分类及其原理进行了阐述,并介绍了美国和俄罗斯在中红外光电对抗的系统领域的发展现状;最后,对中红外（3-5μm）光电对抗的应用发展和未来的趋势进行了总结,并对化学、气体和固体中红外激光光源的应用进行了展望。     

基于FPGA的红外目标识别神经网络加速器设计

在红外目标识别领域,基于卷积神经网络的深度学习算法的识别精度已远远超过了传统模式识别算法,但神经网络的实现需要庞大的计算和存储,难以在无人机等嵌入式平台上进行部署。针对此问题,将通道级量化策略和梯度的近似优化训练引入到了低比特神经网络模型的建立中,并提出了一种可充分利用硬件计算资源的FPGA加速器,其整体平均性能为65.6GOPS。与其他相关工作的对比表明,低比特量化方法及其FPGA加速器实现,可以为嵌入式红外目标识别系统提供一种能效高、识别精度高的解决方案。     

基于学习自动机的雷达干扰资源分配研究

综合考虑干扰机干扰频率、干扰功率、干扰时机和干扰样式等干扰效果评估指标,构建干扰效益矩阵,建立目标函数,构建干扰资源分配博弈模型,并基于学习自动机原理提出了分布式干扰资源分配算法,求解出干扰分配决策。仿真结果表明,提出的分布式干扰资源分配算法能以很低的复杂度来获得很好的干扰性能,有效地解决了干扰资源分配问题,对实际作战指挥有一定的指导意义。     

雷达旁瓣对消的分布式协同干扰方法研究

针对现代雷达抗干扰设计中广泛使用的旁瓣对消技术,在充分分析其基本工作原理及薄弱环节的基础上,研究提出一种多节点分布式协同干扰方法,综合利用闪烁干扰与空域饱和干扰方法破坏其抗干扰能力,理论分析与仿真证实了所提方法的有效性。