基于多级模糊综合评判的雷达网目标识别技术

由于目前的战场环境非常复杂,目标识别具有重要意义。有关雷达的基于模糊综合评判的目标识别技术目前研究比较多,通过类似的方法可以进一步进行雷达网的目标识别,即采取两个单级模糊综合评判方法进行雷达网的目标识别,但这种方法具有一定的弱点,文中根据雷达网探测目标的特点,提出了一种基于多级模糊综合评判的雷达网目标识别方法。对这种方法与雷达网基于两个单级模糊综合评判进行目标识别的方法进行了仿真比较,结果表明前者较之后者具有计算量小、识别精确、便于工程应用的特点。     

基于DDS驱动PLL结构的X波段雷达信号频率综合器

给出了一种基于DDS驱动PLL的频率综合器结构。该结构采用AD9854DDS芯片产生低频的参考信号,然后驱动锁相环和VCO产生X波段射频信号。实验和测量结果表明,该频率综合器具有较宽的工作带宽和较低的相位噪声,可以用来产生连续波、线性调频信号和频率捷变信号用于X波段雷达信号的仿真。     

基于广义Kalman估计的机载雷达高精度控制系统

 研究了在某型现役机载雷达系统中, 采用广义Kalman 滤波器方法来预估目标机的俯仰角和方位角,产生跟踪目标用的雷达天线驱动信号, 替代传统的速率陀螺测量元件来补偿本机机动所造成的扰动的方法,同时对探测信号本身所具有的延迟起到了补偿作用。对目标的运动采用直角坐标系中的Singer 模型描述, 而对测量信号则是应用极坐标系中的描述, 采用广义Kalman 滤波器来完成估计, 即在每一步的估计和控制中对计算测量方程进行线性化结果, 实现两种坐标系的转换。通过应用Matlab/ Simulink 软件对整个系统的建模、设计及仿真研究, 得到了满意的结果。     

"狼群"干扰对单、双基地雷达的干扰分析

"狼群"干扰是美国正在研制的一种分布式干扰.文中分析了"狼群"干扰对单、双基地雷达的影响,结果表明,"狼群"干扰对单、双基地雷达构成了严重的威胁.在理论分析计算的基础上,提出了抗"狼群"干扰的可能方法.     

无源雷达波束扫描时差定位方法

运用波束扫描时差定位原理,提出了四站雷达无源定位的模型并对该方法的定位精度进行了分析,同时对已有的定位算法进行了研究并提出了改进措施,最后给出了具体条件下的仿真分析。     

机载雷达综合训练模拟器的研制

首先分析机载雷达综合训练模拟器的功能,然后详细论述雷达训练模拟器的软硬件组成,以及系统研制过程中所解决的关键问题。     

直升机旋翼桨叶动态RCS特性研究

从时域和频域两方面,对直升机动态旋翼的RCS特征进行了较全面研究,即不仅考虑旋翼的旋转运动,而且还考虑桨叶的变距、挥舞和桨盘倾斜等引起RCS的动态效应。以NACA0012为翼型的直平翼作为直升机旋翼桨叶,建立旋翼桨叶的几何模型,采用物理光学和等效电磁流法,计算各种运动情况下旋翼RCS的时域曲线,然后,用准静态法计算一个周期内的平均多普勒频谱,最后,对连续的瞬时频谱进行时间-频谱分析,得到一些重要研究结果。     

基于粗糙集与RBF神经网络的雷达辐射源信号识别研究

针对新体制、新用途雷达辐射源信号难以识别的特点,用粗糙集理论对雷达辐射源信号进行离散化、属性约简、规则提取,达到分类的目的。用粗糙K-均值聚类方法计算径向基神经网络（RBFNN）的聚类中心,然后用粗糙集理论约简得到的规则构建径向基神经网络对未知雷达辐射源信号进行识别。仿真结果表明,这种基于粗糙集与RBF神经网络的识别模型减少了识别冗余特征、简化了神经网络结构,能有效地识别雷达辐射源信号。     

螺钉/铆钉目标电磁散射特性的试验研究

通过系列化雷达散射截面（RCS）测试,研究了单列、多列螺钉/铆钉板在单站多方位、双站的散射特性,分析了不同极化方式、不同排列、不同方位角以及不同双站角对螺钉/铆钉散射的影响及关系。试验结果表明,圆头钉板水平极化明显强于垂直极化;沉头钉板水平极化仅略强于垂直极化。列距不同,由于相位叠加的不同,会导致叠加波峰的位置发生偏移,在设计时可平行间距布置,将散射方向集中。对双站散射,较小双站角时曲线与单站时有一定相似性,但波峰幅度和位置均发生较大变化;较大双站角时,电磁散射表现出耦合效应;双站角使测试曲线偏转,幅度为双站角的1/2;RCS均值随双站角增大而减小。     

一种基于协方差矩阵加权的阵元误差补偿STAP处理

机载多通道阵列雷达天线在工程实践中不可避免地存在各类阵元误差,所产生的通道失配问题会对空时二维自适应处理的性能造成大的影响。对存在阵元误差时的阵列信号模型进行了分析,提出了一种基于协方差矩阵加权（CMT）的阵元误差补偿空时自适应处理（STAP）方法,在工程应用中该加权矩阵可通过地面天线定标及校飞过程确定,通过对总干扰协方差矩阵估计的加权预处理,可将实际阵元误差对STAP性能的影响控制在测量误差的影响范围,最后通过仿真验证了算法的有效性。