分布式小卫星SAR回波信号精确仿真方法研究

针对分布式小卫星SAR回波信号仿真，建立丁回波信号的数学模型，并基于空间坐标变换建立了分布式小卫星SAR回波信号仿真模型。通过计算机仿真，生成了一组Cartwheel构型的主星带伴随星群的分布式小卫星SAR回波信号，并通过成像及干涉处理，得到干涉相位图，验证了模型的有效性。仿真结果证明，本文提出的仿真模型能够精确的模拟分布式小卫星SAR回波信号，并能够灵活地注入各种误差，生成有效的回波仿真数据。     

基于"斑马图"复用技术的分布式卫星SAR波位设计方法研究

重点研究分布式卫星合成孔径雷达系统的波位覆盖设计问题。推导了精确的星间几何关系模型，针对主星发射-辅星接收的简化模型，提出了一种基于“斑马图”复用技术的设计方法：根据分布式卫星空间几何模型，将辅星雷达回避直达波及星下点回波的限制条件，在主星雷达“斑马图”（即脉冲重复频率与覆盖关系约束图）上示出，即主、辅星复用波位设计“斑马图”；在合成斑马图上选择主星雷达的波位，则可以同时满足主、辅星雷达的限制条件。该方法可以很好地解决分布式卫星合成孔径雷达对地协同探测过程中面临的获取有效测绘带回波的问题。通过计算机仿真，给出波位设计结果，验证了本文方法的有效性。     

基于组字典学习的逆合成孔径雷达成像方法

基于压缩感知(compressive sensing, CS)的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像方法可以使用非常少的数据来获得高质量的图像。但基于CS的ISAR成像方法中目标场景不准确的稀疏表示限制了成像方法的性能。结合字典学习(dictionary learning, DL)技术的CS ISAR成像方法能够寻找到目标场景图像块的最优稀疏表示,提高成像质量,但每一个图像块被单独考虑,而忽略了彼此之间的相互依赖关系。为了实现进一步提高成像质量的目标,针对ISAR图像分块重建的问题,首次提出一种基于组字典学习(group dictionary learning,GDL)的ISAR成像方法。将具有相似结构的图像块聚类并构建出多个图像块组,利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)从图像块组中学习出最优组稀疏变换字典。学习好的组稀疏变换字典可以寻找到待重建图像块组的最优稀疏表示,进而重建出高质量的目标场景图像。实验结果表明:与现有的CS ISAR成像方法相比,基于GDL的ISAR成像方法能获得更好的成像效果,并具有更高的计算效率。     

考虑电离层对GEOSAR影响的改进CS成像算法

地球同步轨道合成孔径雷达(GEOSAR)轨道位置高且合成孔径时间较长,电离层的空时变化特性严重影响该雷达的聚焦性能。为解决电离层对GEOSAR成像聚焦性能的影响,提出一种改进的chirp scaling (CS)成像算法。结合GEOSAR的轨道运动特点,给出因电离层空时变化引起的回波信号模型,提出了改进CS成像算法用以解决电离层对成像聚焦性能的影响。仿真结果表明:该成像方法能较好地处理电离层影响,可获得理想的聚焦成像结果。该方法为GEOSAR实现高精度成像提供了技术支撑。     

现代反辐射导弹攻防对抗技术面临的新挑战

根据反辐射导弹的特征和缺陷,从反辐射导弹干扰技术入手给出了五种雷达抗反辐射导弹的技术途径。然而,现代反辐射导弹为了抗干扰采取了诸如跟踪干扰源(HOJ)模式、聚类分选、极化分选、空间谱估计、以及极化分辨技术等更为先进的对抗手段,使得传统功能级仿真得出的部分试验结论不再准确。大量信号级的计算机仿真实验结果证明,要对现代反辐射导弹进行有效干扰更加困难,对反辐射导弹对抗技术提出了更高的技术要求,亟需研究新的干扰手段和干扰策略。     

基于改进YOLOv3的SAR舰船图像目标识别技术

合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别(ATR)技术是人工图像解译的关键技术之一。针对传统的SAR舰船目标检测算法大多受限于场景且泛化能力较差的问题,设计了一种基于改进YOLOv3网络的检测模型。将YOLOv3与DenseNet网络融合,使用稠密网络模块代替用于提取中小尺度特征的残差网络模块,通过训练得到模型的最优权重,实现端到端的目标检测。使用综合交并比(GIoU)损失代替交并比(IoU)边界框回归损失,提供更加准确的边界框位置信息,提高检测精度,采用中国科学院空天信息研究院制作的SAR图像船舶检测数据集进行测试。测试结果表明:与原YOLOv3算法相比,改进后的YOLOv3检测准确率提高了1.4%。     

机载火控雷达抗干扰仿真系统设计

研究模拟雷达抗干扰过程以及分析雷达抗干扰技术,提出了机载火控雷达抗干扰仿真系统设计思路,详细分析了该系统的各模块功能、处理流程和关键技术等。该系统不仅能够运行回波生成模块以及信号处理模块,而且能够在已有的基础上对各模块进行优化设计。在不同的干扰条件下,采取不同的抗干扰技术,同时在雷达电子对抗过程中,可以实时地采集各关键环节的信号数据。该系统在验证雷达抗干扰技术效果方面具有很高的应用价值。     

基于改进的支持向量聚类的雷达信号分选

基于支持向量聚类,提出一种新的针对未知雷达辐射源信号分选的算法.该方法在原有支持向量的基础上,在聚类标识阶段通过用支持向量点代替原来的全部样本点来进行聚类分配,减少了关联矩阵的规模,从而有效节省了聚类分配的时间,提高了运行速度.同时结合合并同类聚类中心算法有效缓解了核函数的参数q对聚类结果的影响,使得聚类精度有了一定的...     

一种多目标干扰时的干扰资源管理方法

指出研究多目标干扰时的干扰资源管理方法的必要性.给出了干扰资源管理方法的管理流程.从雷达数据库和干扰样式库管理、威胁识别、资源分配、干扰源和干扰通道管理等方面详细介绍该方法的具体内涵和要求.最后说明该方法的改进途径和软件升级优势.     

压电-活塞式合成射流驱动器结构与性能

在传统的压电合成射流驱动器驱动器的基础之上,结合活塞式合成射流驱动器的结构特点,设计了一种新型的压电式合成射流驱动器结构。使用ANSYS仿真出这种新结构的振型模态并与传统压电式合成射流驱动器的振动模态对比。通过热线风速仪对新驱动器的驱动能力进行测量。得到了这种新型驱动器的频率响应曲线、瞬时速度、中心线上速度分布和开口处横向速度分布曲线。实验结果显示出这种新型的压电-活塞式合成射流驱动器峰值速度可以达到80m/s以上,可以有效增加驱动器的驱动能力。