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91.
在分析机载合成孔径雷达运动目标成象特点的基础上,探讨了一种动目标成象的前置滤波方法,指出其存在的问题,提出了在前置滤波后进行参数估计的后处理形成,该方法基于时间-频率联合分析法,能得到运动目标的精细成象结果,计算机模拟验证了方法的有效性。 相似文献
92.
用整数小波变换进行无失真SAR图像压缩 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了利用提升方案(lifting scheme)构造小波变换的3个主要优点,给出了几个整数到整数可逆小波变换对,讨论了SAR图像的特点,提出了一种利用整数到整数小波变换进行无失真SAR图像压缩的方法.该方法具有速度快、可进行同址运算和能进行分级传输等特点.比较了对ERS-1单视SAR图像和IEEE标准测试图的压缩结果,表明性能要略优于DPCM(Differential Pulse Code Modulation)方法,且只须对单视SAR图像作一级小波分解,分解级数增加会使压缩效果变差. 相似文献
93.
阵列雷达中快速目标截获的几个关键问题研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
94.
GRECO与行波求解低散射目标后向RCS 总被引:1,自引:0,他引:1
GRECO(Graphical Electromagnetic Computing)技术是目前分析高频区复杂目标雷达散射截面(RCS)最有效方法之一.对低散射截面目标而言,行波效应往往贡献显著,在行波效应较强的某些区域,行波值甚至超过面元与棱边贡献,本文通过GRECO与行波混合法求解低散射目标后向RCS.利用低散射支架为实例,给出与实验结果符合良好的RCS曲线,具有工程实用价值. 相似文献
95.
RCS分析中多次反射的计算及程序实现技术 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍目标RCS分析计算中多次散射的计算方法,计算多次散射时主要考虑面元-面元之间的相互作用,计算过程采用几何光学法(GO)、物理光学法(PO),在总后向RCS计算中还运用了等效电磁流法.同时,文中讨论计算多次散射的程序实现技术.最后,给出计算例子,考虑多次散射时总的后向RCS计算结果与前人发表的实验结果相吻合. 相似文献
96.
基于MLFMA的飞行器锯齿边板散射特性分析 总被引:8,自引:0,他引:8
为精确求解散射问题,采用混合场积分方程、多层快速多极子算法(MLFMA, Multilevel Fast Multipole Algorithm)和共轭梯度算法的迭代技术,并改进了多极子模式数.金属球双站雷达散射截面(RCS,Radar Cross Section)的算例表明,该方法在保证精度的前提下,降低了内存和计算时间;分析了锯齿边板的电磁散射特性,总结了锯齿边板相对于直边板在不同角域内的RCS减缩特性以及RCS减缩与入射频率变化之间的关系:随着入射频率的增高,RCS减缩效果迅速提高,且垂直极化减缩效果较水平极化减缩效果好.该结论可以用来提高飞行器的隐身性能. 相似文献
97.
98.
随着在轨微小卫星及空间碎片数量不断增加,为保证在轨卫星的运行安全,需要对微小目标进行有效跟踪探测及稳定编目。雷达作为近地空间目标监视的主用设备,在对厘米级小目标进行探测跟踪时,其工作频率是决定其能否可靠探测关键因素,高频有利于探测小目标,并可获得相对稳定的RCS,但高频信号的波束小、搜索能力较低,实现难度大,也使得成本过高。为适于实际工程应用,需从效费比出发,对频率进行优选。本文从目标RCS的角度提出一种空间目标监视雷达信号频率的优选准则,给出该准则下周长波长比ka的取值范围。为了更加清楚地说明该优选准则的应用,给出了直径5 cm和10 cm的目标在该准则下信号频率的取值范围,并与国外工作做了比较,证明该准则可行。 相似文献
99.
采用高精度方法求解时域Maxwell方程,方程的空间离散采用基于计算流体力学(Computational fluid dynamics,CFD)领域的高阶间断有限元格式,非定常时间迭代采用四步龙格-库塔格式。为了提高计算效率,本文采用了Quadrature-free implementation和网格分区并行技术。数值结果表明,采用高阶格式的情况下,采用稀疏网格便可以得到高精度数值解。另外由于本文的方法基于非结构网格,因此非常适合计算复杂外形的情况。 相似文献
100.
给出了基于广义二维主分量分析(G2DPCA)的合成孔径雷达(SAR)图像目标特征提取 方法。与主分量分析(PCA)相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不 是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析(2DPCA )相比,它可以同时去除图像行和列像素间的相关性。基于美国运动和静止目标获取与识别 (MSTAR)计划录取的数据的实验结果表明,结合预处理,G2DPCA在大大降低了特征 维数的同时,又改善了识别性能,并且正确识别率在97%以上,且对目标方位变化具有较 好的鲁棒性。 相似文献