基于分布式星群的全相参雷达低副瓣波束形成设计方法

不同于地面稀布阵相参阵列雷达,分布式星群平台具有高速运动特性,相应地全相参合成效率受限于星间的空时频同步误差、波束指向误差等系统误差约束。提出了一种基于分布式星群的全相参雷达低副瓣波束形成设计方法。首先,从星群系统规模、星间安全距离、远场条件、探测链路等因素入手推导了有效探测距离区间。接着,给出了同步误差、波束指向误差以及卫星高速运动特性对全相参合成效率的定量影响评估方法。最后,利用空时频多维联合方法实现了低副瓣稳健波束形成,可有效增加无模糊视场范围,适用于实际星群规模有限的应用场景。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

W波段UAV MISAR实时成像运动补偿方法

建立了实时成像正侧视合成孔径雷达(SAR)运动误差模型,采用了一种基于惯导和相位梯度自聚焦(PGA)运动误差估计的中心波束平面运动补偿算法。该算法对回波包络和相位进行分开补偿,利用惯导数据把带有运动误差的回波包络拉直,再利用相位梯度自聚焦算法对回波进行相位误差估计并补偿。针对实时成像的时间少、运算量大、运算资源受限等特点,该算法取消了距离徙动校正的步骤,将运动误差矢量在斜距平面投影并完成包络校正和相位误差估计。该方法运算量小,同时能满足分辨率要求。仿真结果表明:该方法能够得到质量较高的SAR图像。     

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。     

一种基于间歇采样的脉间点积干扰方法

首先介绍了间歇采样转发干扰原理,指出了间歇采样转发干扰出现的假目标峰值位置,提出了一种基于间歇采样转发的脉间点积干扰方法,在对该方法进行数学建模后,分析了干扰信号时频特性;最后对基于间歇采样转发的脉间点积干扰进行了仿真,并将之与直接间歇采样转发干扰及增加了多普勒噪声调制间歇采样转发干扰进行对比。     

复杂电磁环境中智能决策对抗技术的应用

当前雷达技术的发展突飞猛进,复杂的电磁环境已经是战场必须面对的现实情况,提出了一种可适应战场复杂电磁环境的智能干扰技术,主要从分选、干扰策略和干扰效能评估等方面讨论了整个智能对抗干扰的原理,对战场指挥决策有一定参考价值。     

视频条件下SAR仿真

分析了合成孔径雷达信号处理过程,在视频条件下使用VC 6.0与SimuLink结合构建了机载合成孔径雷达仿真系统软件,采用RD算法实现了点目标成像仿真,与在中频条件下相比速度上具有显著的优势。     

格栅结构吸波性能探索研究

探索研究了格栅结构作为吸波结构的可能性,利用Floquet定理分析格栅结构传播电磁波的特性,通过传输线和等效电路法设计格栅结构,为展宽吸波频带和提高吸波性能,将电路屏引入格栅结构,结果表明当电路屏与格栅结构匹配时,含有电路屏的格栅结构在8～18GHz内反射率≤-5dB,在频率点为16.4GHz时最大峰值为-24.4dB.     

同步误差条件下的空间目标双基地ISAR自聚焦算法

以空间目标为研究对象,针对双基地雷达时间、空间及频率同步误差导致的逆合成孔径雷达图像散焦问题,提出基于离散多项式相位变换的自聚焦算法。算法首先将目标平动、转动及同步误差导致的相位项统一建模为高阶多项式,利用离散多项式相位变换方法估计高阶多项式系数并据此构建补偿相位项,完成高阶相位补偿。最后进行方位压缩得到高聚焦度的二维ISAR像。算法通过选取合适的延时参数及成像积累时间可得到高精度参数估计及相位补偿,理论分析和仿真校验了算法性能优于常用的非参数化自聚焦算法。     

Ka波段机载双模式干涉SAR系统设计及测量精度分析

为解决传统干涉合成孔径雷达(SAR)系统只能顺轨干涉或交轨干涉,无法兼顾高精度高程测量和速度测量的问题,开展了Ka波段机载双模式干涉SAR系统设计与干涉测量精度分析。基于Ka波段电磁波波长短、干涉相位敏感度好的特点,利用较短的干涉基线在同一干涉SAR系统中实现高精度干涉测高与测速,并介绍了所设计的Ka波段机载双模式干涉SAR验证系统。仿真结果表明:该系统具备高效率、高精度干涉测量能力,可获得亚米级的绝对测高精度和0.1 m/s的测速精度。     

基于轨道角动量的电磁涡旋SAR成像新方法

为研究电磁涡旋波在合成孔径雷达(SAR)领域的应用潜力,验证电磁涡旋SAR成像的可行性,将电磁涡旋与合成孔径雷达模型结合,通过使用单一模式的轨道角动量,用合成孔径原理实现方位聚焦。给出了基于电磁涡旋的SAR几何模型和回波信号模型,并提出了适用于电磁涡旋SAR的改进chirp-scaling(CS)成像算法。通过点目标仿真分析,验证了所提成像算法的有效性。该方法可为SAR系统新体制设计及雷达的研究提供参考。