合成孔径雷达系统建模、仿真与信号处理初探

作为雷达技术发展历史中的里程碑,合成孔径雷达(SAR)通过使用空中合成天线阵列技术及先进的目标回波信号处理技术能够提供清晰的地球表面图像。由于它的这一突出特点,SAR已经成为许多飞行器的重要任务载荷并被广泛应用于军事及民用领域。从航空电子系统总体需求角度出发,为了深刻理解SAR系统的工作原理并得到更好的SAR图像产品,有必要对系统数学模型的建立、SAR回波信号的仿真以及信号处理算法进行深入的研究。本文试图从这三方面讨论SAR系统设计中的关键问题。     

一种基于DPCA的星载SAR运动目标检测方法

文中研究星载条件下用DPCA检测地面慢速运动目标的SAR-GMTI技术,提出一种对杂渡抑制以后的原 始数据应用Radon变换来检测运动目标的新方法。与基于图像域的DPCA运动目标检测方法相比,该方法不需要方位 压缩,因而减小了计算负荷,但没有损失目标检测性能。此外,该方法更加清楚地显示出杂波对目标参数估计的影响,可 为进一步研究提供思路。仿真结果证明这种方法的正确性和有效性。     

大曲率复合材料结构的缺陷特征与超声检测

采用超声回波法对大曲率碳纤维增强树脂基复合材料零件进行超声A 扫描,并对缺陷进行定位。结合缺陷区域和非缺陷区域的细观形貌金相图、宏观表面状态以及厚度测量结果的对比分析,讨论了缺陷形态与其回波波形特征的对应关系,以及缺陷可能的形成原因。结果表明,缺陷在细观尺度上呈现多处分层、气孔和孔隙密集缺陷,在宏观尺度上表现为零件表面贫胶与厚度增厚。缺陷的性质与超声A扫描的检测结果相吻合,缺陷的位置集中在零件大曲率部位,其形成原因与复合材料制造工艺密切相关。     

一种测量雷达散射截面参数现场校准方法

雷达散射截面参数是测量雷达一项非常重要的技术指标,该参数的准确性直接影响雷达对被测目标隐身能力的判定。基于雷达散射截面参数有源定标技术、高精度雷达散射截面模拟控制技术、高稳定雷达散射截面回波信号合成技术等,实现对雷达散射截面参数的动态精确模拟,从而对测量雷达散射截面参数进行校准,通过外场条件下的量值传递,解决了测量雷达散射截面参数有源定标问题。     

微波暗室内雷达散射截面自动测量系统

介绍了微波暗室内雷达散射截面自动测量系统。主要包括同步转角信号的Ａ／Ｄ转，ＲＣＳ值的同步采集与处理以及转台的自动控制等部分，该系统具有１／３６度的定位精度和２．５ｍＶ的回波电压分辨率，系统误差小于１ｄＢ，适用于ＲＣＳ、天线方向性图及电磁兼容等测量。     

简单形体目标电磁遮挡算法研究

为了自动地解决复杂目标高频电磁散射场计算时各部件之间的相互电磁遮挡问题，本文利用极大极小检验、Roberts算法、包含性检验等计算机消影算法，经过合理的工程处理，快速而准确地寻找简单形体目标各板块之间的相互遮挡关系，然后根据分析结果计算目标的RCS。文中以并排放置的锥柱组合体为例，在进行了电磁遮挡关系处理后，计算了其RCS，经与单一锥、柱RCS计算结果的比较，证明本文的电磁遮挡算法计算机时短，对简单形体目标的电磁遮挡处理行之有效。     

雷达监视下程序管制短期冲突告警算法研究

本文研究了一种基于航空器飞行轨迹线性外推冲突预测的短期冲突告警（STCA）算法,并给出算法的具体实现方案。仿真实验结果证明了算法的有效性,适用于雷达监视下的程序管制间隔标准和管制体制。     

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。     

基于DPSA的几种全极化RWR前端升级方案

现代高技术战争条件下，电子战任务和电磁环境中威胁信号形式变得更加多样复杂，要求电子战支援系统（ESM）天线传感器能够接收和检测各种不同极化的威胁信号，即具有全极化接收能力。本文首先简要的介绍了一种性能优良的天线一双极化曲折天线（DPSA），然后提出了利用单个双级化曲折天线，将现有机载雷达告警接收机升级为全极化接收机系统的四种解决方案，其中重点介绍了基于极化组合/分解思想的第四种方案。     

基于三轴磁强计与雷达高度计的融合导航算法

为了减小近地轨道(小于1000km)地磁导航的估计误差协方差，提高导航的可靠性和准确性，在地磁导航系统中引入雷达高度计作为一个新的测量设备，提出了一种基于三轴磁强计与雷达高度计的融合导航算法。该算法取卫星的位置和速度向量作为状态向量，建立状态方程；取卫星周围的磁场强度和卫星到星下点实际海平面距离求出的地心距，作为观测量建立观测方程；利用扩展卡尔曼滤波构成一种融合导航算法。仿真结果表明，提出的融合导航算法对轨道位置的估计误差小于20米，速度的估计误差小于1米／秒，导航算法的精度和收敛性都优于使用单一地磁导航的系统。