即将升空的德国"陆地合成孔径雷达-X"卫星

□□德国军民两用雷达卫星--"陆地合成孔径雷达-X"卫星(TerraSAR-X,也译为"土合成孔径雷达-X")将于2007年由俄罗斯第伯聂-1火箭发射.该卫星是德国航天局(DLR)和欧洲阿斯特留姆(Astrium)公司联合研制的首颗卫星,其中德国航天局负责卫星数据的处理,阿斯特留姆公司负责提供研发、建造和部署卫星的经费,Infoterra GmbH公司负责卫星商业市场运作.     

航线飞行机载颠簸探测系统

飞机颠簸是一个影响飞行安全的因素，随着将来过渡到“自由飞行”操作环境以及进一步提高飞直航线的能力，减少与颠簸有关的事故征侯和飞行事故，需要一种绕开颠簸的更好的方法。霍尼威尔公司正在研制的航线飞行机载颠簸探测系统，使用多传感器收集飞机前方的大气情况数据，当有颠簸时它将发出语音和图像警告。     

某型飞机导弹引导头与雷达不匹配故障分析

针对一起某型飞机导弹引导头与雷达不匹配故障,全面剖析了不匹配故障产生的机理,通过对雷达和武器系统交联工作原理的详细分析,结合设备检测结果逐步缩小排故范围,最终锁定故障点,之后对内外场大量不匹配故障进行总结和分析,建立了排查故障树,为类似故障的排除提供参考。     

超视距雷达探测高超声速飞行器可行性分析

在前期开展再入飞行器RCS（雷达散射截面）特性试验和理论研究的基础上,对典型临近空间高超声速飞行器RCS特性开展了研究,分析了绕流和尾迹对飞行器本体RCS特性的影响。研究表明等离子体流场在头身部绕流、近尾尾迹和部分远尾尾迹的最大电子密度将远高于电离层最高电子密度,更高于典型天波超视距雷达工作频段对应的临界电子密度。因而等离子体尾迹将会对3~30 MHz频段电磁波产生较强的散射,使得等离子体尾迹的RCS远远大于飞行器本体的RCS。利用临近空间高超声速飞行器尾迹RCS的这一特点,有可能实现对临近空间高超声速飞行器的超视距探测。     

雷达信号脉内特征的小波分析

提出利用小波分析的方法分析雷达信号脉内特征，介绍了小波变换的方法并分析了利用小波变换的方法分析雷达信号脉内特征的可行性。对几种雷达信号进行了小波变换的模拟分析。结果表明，小波变换是分析雷达信号脉内特征的有力工具。     

基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法

针对直升机雷达回波在时频二维分布图上的分布特性,提出一种基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法,实现了直升机旋翼谱与其他类型目标的区分,从而有效识别直升机。当雷达工作在低重复频率(LPRF)时,直升机旋翼回波在时频分布图上呈现明显的扩展特征。通过仿真与实测数据分析,表明该特征与其他目标回波在频率维分布特性存在较大差异。利用卷积神经网络中的卷积核技术,将实测数据与卷积核矩阵进行二维卷积运算,依据输出矩阵实现了直升机旋翼谱的识别。利用实际采集的直升机回波数据进行验证,证明该方法是有效的,可应用于各种采用脉冲多普勒工作体制的雷达系统。     

自适应处理机匣在多级轴流压气机中的应用

设计了一种环腔导流片式自适应处理机匣,采用定常数值方法研究了不同导流片形式对亚声多级轴流压气机流场的影响。结果表明:导流片与转子弦向垂直时的处理机匣减弱了叶尖前缘溢流强度,抑制了间隙泄漏流发展,提高了转子叶尖通道的流通能力,使得压气机在0.8倍设计转速以上特性基本保持不变的同时,大幅度提高了低转速的稳定裕度,其中0.7倍设计转速时近失速点总压比增大10.2%,近失速流量拓宽8.5%,体现出较好的自适应扩稳能力。      

警用反无人机系统需求研究

针对高度低、特征小、速度慢的无人机威胁,分析了雷达、光电、频谱侦察、电子干扰等反制手段,提出警用反无人机系统需求。     

修正极坐标系下雷达与ESM航迹对准关联

研究了存在系统误差时修正极坐标系(MPC)下的雷达与电子支援措施(ESM)航迹关联问题。系统误差导致MPC下雷达和ESM的角度估计产生偏移,而对角度变化率、距变率与距离的比值(ITG)的估计影响不大;结合非中心卡方分布的知识,分析了雷达与ESM的测量误差对非中心参数和正确关联概率的影响;提出了一种基于积分重合度的雷达与ESM航迹对准关联算法。首先将雷达与ESM的目标映射到角度-角度变化率空间,分别得到了雷达与ESM的目标曲线,然后对两目标曲线求积分重合度,估计出雷达与ESM测角系统误差的偏移量,对偏移量补偿后进行雷达与ESM的航迹关联。仿真结果表明,本文所提算法能有效地提高存在系统误差时雷达与ESM正确航迹关联概率。     

相控阵主动雷达导引头波形策略

针对高脉冲重复频率脉冲多普勒(HPRF-PD)体制的相控阵主动雷达导引头中存在的距离遮挡问题,设计了一种新的波形选择策略。首先,利用提出的脉冲重复频率(PRF)波形选择策略,离线计算得到距离对应PRF的波形查找表。然后,通过叉积自动频率控制环路滤波(CPAFCLF)算法预估下个相参处理间隔(CPI)导引头与目标间的径向相对速度,并联合提出的基于Sage-Husa带有速度预测的自适应"当前"统计模型(SH-ACSMVP)算法得到的距离跟踪值,获得下个CPI的距离预测值。在跟踪机动目标场景中,相比于"当前"统计(CS)模型跟踪算法及基于"当前"统计模型的自适应无迹卡尔曼滤波(CAUKF)算法,本文算法得到的距离预测误差更小,误差收敛速度更快。根据此距离预测值从波形查找表中选择波形发射,作为下个CPI的发射波形,实现后续跟踪阶段的抗距离遮挡,提高目标跟踪性能。仿真结果表明了本文所设计波形选择策略的正确性及有效性。