基于人工智能技术的雷达目标检测

强杂波背景下的目标检测是各国争相研究的热点,传统的雷达目标检测技术无法实现,人工智能技术的出现,其在目标识别和特征提取方面的独特优势,使得强杂波背景下的目标检测成为可能,利用人工智能神经网络的强大非线性预测能力对海杂波的非线性动力方程进行逼近,实现了对海杂波的非线性预测,提出了一种基于神经网络技术的强海杂波背景下的脉冲多普勒雷达导引头小目标检测方法,使得强海杂波背景下的目标检测能力有2 dB到6 dB的提升。     

曲线拟合参数估计法的目标散射中心提取

提出了一种基于几何绕射理论(GTD)模型的曲线拟合参数估计法,用于目标散射中心的提取.根据二维散射中心GTD模型,分角度分离目标的距离向散射中心,对不同角度的散射中心距离和幅相进行曲线拟合,提取目标二维散射中心参数,可估算散射体的曲率半径,较精确地计算转台中心至天线的距离.算例表明:对大角度成像、遮挡、平板散射等用该法重构的雷达散射截面(RCS)与原始数据较吻合.     

一种改进的末制导雷达目标捕捉概率解析算法

在对末制导雷达捕捉目标全过程分析的基础上,指出了末制导雷达目标捕捉概率的解析算法存在的问题,并针对存在的问题,提出了改进的方法,改进后的算法较原算法更合理.     

软件化雷达接收系统技术探讨

讨论了实现软件雷达接收机的理论基础;提出了实现软件接收机的硬件电路时存在的问题及解决方案;给出了几种雷达信号的基本解调方法.     

电子对抗环境下雷达战术技术指标的确定

讨论了雷达的战术和技术指标,进而确定了电子干扰环境下雷达战术技术指标与无干扰下雷达战术技术指标间的关系,最后给出了确定战技指标的流程图.     

电子干扰与抗干扰设备

文章论述了现代战争中电子干扰和抗干扰的手段和方法，介绍了电子战设备的技术现状和应用情况。     

蛇形进气道的雷达截面分析

 本文采用复射线技术的原理和方法,通过场的高斯波束拟合,使这种理论能够用于进气道之类的大口径凹形腔体的雷达截面(RCS)特性分析。本文以弯曲的蛇形进气道为例,进行了RCS特性分析计算,并将计算值与测试值比较。结果表明,这种方法是一种比较准确而又十分有效的RCS预估方法。     

基于高度分集的两波束米波雷达测高方法及其应用

米波雷达的波束较宽、由于地面反射引起波瓣分裂,通常只能估高而不能用来测高.针对这一难题本文提出一种基于高度分集的两波束米波雷达测高方法.该方法采用高度不同的两个天线,利用波瓣分裂情况及相互相位关系来测量目标高度.文章分析了此方法测高的精度及影响精度的一些因素.本测高方法已应用于某型雷达信号处理机中,并取得良好效果.