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。     

曲线拟合参数估计法的目标散射中心提取

提出了一种基于几何绕射理论(GTD)模型的曲线拟合参数估计法,用于目标散射中心的提取.根据二维散射中心GTD模型,分角度分离目标的距离向散射中心,对不同角度的散射中心距离和幅相进行曲线拟合,提取目标二维散射中心参数,可估算散射体的曲率半径,较精确地计算转台中心至天线的距离.算例表明:对大角度成像、遮挡、平板散射等用该法重构的雷达散射截面(RCS)与原始数据较吻合.     

一种改进的末制导雷达目标捕捉概率解析算法

在对末制导雷达捕捉目标全过程分析的基础上,指出了末制导雷达目标捕捉概率的解析算法存在的问题,并针对存在的问题,提出了改进的方法,改进后的算法较原算法更合理.     

软件化雷达接收系统技术探讨

讨论了实现软件雷达接收机的理论基础;提出了实现软件接收机的硬件电路时存在的问题及解决方案;给出了几种雷达信号的基本解调方法.     

电子对抗环境下雷达战术技术指标的确定

讨论了雷达的战术和技术指标,进而确定了电子干扰环境下雷达战术技术指标与无干扰下雷达战术技术指标间的关系,最后给出了确定战技指标的流程图.     

基于相位变化率的无源定位法

无源定位技术有着广阔的应用前景，本文在现有单站无源定位方法的基础上，介绍了相位变化率定位法。该方法利用观测平台上两个相互正交的相位干涉仪接收目标辐射电磁波的相位获取目标的方向信息，利用对应的相位变化率获取目标的径向距离信息，从而实现对目标的实时高精度定位。文中还给出了观测平台飞行姿态变化情况下的定位表达式。仿真结果表明，该方法是一种发展前途较好的单站无源定位方法。     

基于遗传算法的无人机协同侦察航路规划

无人机将成为侦察卫星、有人驾驶侦察机的重要补充与增强手段 ,成为未来战场上广泛应用的一种侦察工具。为了提高无人机 (UAV)的侦察效率 ,在执行侦察任务前必需规划设计出高效的无人机侦察飞行航路。针对这一问题 ,本文提出了一种侦察效率指标评估的计算方法 ,解决了航路规划中的侦察效率量化问题。考虑在大范围任务区域内进行侦察航路优化存在计算的复杂性和收敛性等问题 ,本文采用遗传算法对侦察航路进行了优化处理。通过该方法得到的侦察航路可以有效地提高无人机的侦察效率。     

蛇形进气道的雷达截面分析

 本文采用复射线技术的原理和方法,通过场的高斯波束拟合,使这种理论能够用于进气道之类的大口径凹形腔体的雷达截面(RCS)特性分析。本文以弯曲的蛇形进气道为例,进行了RCS特性分析计算,并将计算值与测试值比较。结果表明,这种方法是一种比较准确而又十分有效的RCS预估方法。