一种新的天线空域极化特性远场测量法

提出一种天线空域极化特性的外场测量方法. 该方法引入金属球和二面角两种定标体作为雷达目标进行观测, 建立雷达天线波束扫掠目标的回波信号模型. 推导了天线空域极化特性的测量方程,通过对回波电压样本的处理和求解 获得天线的极化特性,并给出了完整的解析表达式和可用于工程实际的测量步骤. 实测数据和仿真实验表明,该方法能 有效降低设备量和测量成本,提高雷达远场预报的逼真度.     

基于OpenGL实现雷达目标航迹的三维动态仿真

雷达目标航迹仿真是雷达仿真系统中模拟目标回波信号的关键.针对以往目标航迹显示中存在的不直观、不能实时检测目标运动状态等问题,在VisualC 6.0平台上,应用OpenGL技术绘制雷达工作场景和目标三维航迹,动态显示目标运动,通过对目标航迹的交互操作,实现对雷达目标航迹的三维动态仿真.仿真显示结果十分清晰地模拟了目标运动的过程,取得了很好的仿真效果.     

雷达辐射源个体特征的提取与识别

针对雷达辐射源个体特征,应用波形熵和能量熵对经过围线积分后的双谱估计结果进行特征提取,并根据此特征构成的二维特征向量实行后续的个体识别码. 针对二维特征向量识别,应用质心距离法分析提取出二维特征向量,对此二维特征向量所对应的雷达辐射源个体进行识别,并与模糊C-均值聚类法进行对比分析. 通过仿真实验和实测分析,验证了所提方法能在一定信噪比下对雷达辐射源个体进行正确的识别.     

面向重点区域安防的无人机探测与反制技术研究

分析了无人机的特点、安全隐患以及反无人机的难点;阐述了基于雷达、无线电、光电、声波等传感设备的各种无人机探测技术以及干扰阻断类、直接捕捉类、打击毁伤类、监测控制类等各种无人机反制技术的原理和特征;分析了各类技术在市场上的应用情况,并对它们的适用性和优缺点进行了比较.最后,针对各类重点区域的无人机管控提出了有效的建议.     

通信源个体特征的多目标优化辨识

为了实现对通信源个体特征的辨识,提出一种利用高阶累积量的多目标优化求解特征量方法.将射频功率放大器的等效模型变换为多输入-单输出系统,导出了系统输入信号累积量与输出信号累积量之间的关系式.通过多目标遗传优化算法求解方程,可获得射频功放的个体特征.仿真实验验证了方程的正确性,特征量优化估计值与直接计算值很接近,表明该算法能正确辨识通信源的个体特征.     

多普勒导航雷达低高度性能分析与计算

本文共分两部分.第一部分分析了调频连续波多普勒导航雷达存在低高度限制的原因.证明了取J₁一阶边带时,调频连续波多普勒雷达可以工作到零高度,否则存在低高度限制,并推导出其最小起量高度的计算方法.第二部分着重分析了脉冲体制多普勒雷达存在低高度限制的原因.推导出最小起量高度的简捷而实用的计算方法,用此方法计算了AN-APN220C多普勒雷达的最小起量高度.其计算结果与美国瑞安公司的实测值相符合.     

有耗雷达目标散射截面的缩比计算：再论有耗电磁系统的相似性

该文将相似理论应用于有耗雷达目标散射截面的缩比测量,并按照因次分析方法导出了目标原型与模型间的缩比计算公式.根据这些公式,可以从不满足物理缩比条件的有耗模型的测量值准确推断目标原型的雷达散射截面.     

利用复合特征进行模式识别的探雷研究

根据对探地雷达回波信号的分析,提出了一种利用复合特征训练神经网络并用其进行地雷探测的新方法.整个过程包括有预处理、特征提取及神经网络分类三个步骤.在特征提取的过程中,选取时域、频域、小波域能量及其统计量,以及Welch功率谱密度估计作为地下埋设目标的特征,在此基础上使用WILKS准则采用逐步判别的方法抽取关键特征,从而降低特征维数并将特征送入神经网络训练.使用地雷目标与其相近物体的数据进行对比试验和神经网络测试,结果表明,使用复合特征训练的神经网络可有效地将地雷与其他干扰物分开,提高了地雷的探测率,同时降低了虚警率.     

基于MATLAB的雷达目标测量仿真分析

概述了雷达了基本原理,根据雷达探测目标的主要方式,通过雷达原理理论与MATLAB仿真软件的结合,构建了一个可探测目标速度和距离的模拟雷达系统,在对于目标所产生的回波信号处理的过程,完整的展现了雷达的基本作用。     

网球视频中基于OPF聚类的球体检测方法

针对网球视频中网球的检测和跟踪问题,提出了一种基于最优路径森林(OPF)聚类的球体跟踪方案.首先,对输入的不稳定视频进行稳定化处理,以消除视频中的抖动和噪声.然后,将黄色平面强度特征和相位四元数傅里叶变换特征作为球体特征,从视频帧中分离出候选目标.最后,利用OPF聚类从球体候选目标中分类出真实目标,获得球体实际位置,从而绘制出球体运动轨迹.实验结果表明,该方法能够从视频帧中准确检测出网球,具有较高的精度和鲁棒性.     

基本散射体RCS的分析和综合

在分析各种简单散射体的散射特性后,综合出一个对任意简单形状散射体雷达散射截面(RCS)的普适表达式.此式是研究非理想缩比条件下复杂散射体RCS模型测量值的反演,复杂散射体RCS频率特性曲线的外推,以及由RCS频率特性来识别雷达目标的理论基础.     

神经网络在车辆目标识别中的应用

提出了利用神经网络技术对战场侦察雷达目标回波的时域或频域信号进行处理,以实现对车辆目标进行分类识别的一种新算法.首先对目标的回波信号作时域或频域分析,从中提取信号的特征向量,然后利用所建立的神经网络模型对目标信号作训练识别,最后与经典谱分析的方法作比较,并采用实际数据验证这种识别算法是有效的.     

基于空域调制效应的干扰极化参数估计

干扰极化估计精度是影响雷达极化抗干扰能力的重要因素,而雷达天线空域极化特性存在一定的病态性,使来波极化估计的最小二乘解在病态情况下变得不稳定. 针对最小二乘方法估计来波极化所存在的病态性问题,提出一种改进极化矢量估计的约束最小二乘方法.首先分析影响来波极化估计稳定性的因素,针对具体的天线型式给出病态情况下的计算机仿真结果,推导了带二次约束的极化估计最小二乘解并给出了算法流程. 仿真结果表明了改进极化估计均方误差的有效性,该方法可显著提高干扰极化估计精度,提高雷达极化抗干扰能力.     

基于免疫神经网络的雷达天线扫描方式的识别

采用了免疫RBF网络进行雷达天线扫描方式的识别.计算机仿真结果表明,对目前常见的几种简单的雷达天线扫描方式,免疫RBF网络系统在输入信噪比为4dB时的识别率已经达到99.13%,而它的网络训练步数仅需99步,具有非常优越的性能.     

高阶矢量基函数的叠层网格快速算法

根据Andersen提出的用于矢量有限元中的高阶叠层旋度共形基函数,导出一种高阶叠层散度共形基函数,将其用于矩量法中,并结合多层快速多极子方法分析导体目标的散射问题. 为了进一步提高叠层基函数的计算效率,提出了基于广义极小余量法的叠层网格迭代算法,用于基于高阶叠层矢量基函数的多层快速多极子方法中. 通过计算导体球和橄榄体的雷达散射截面,验证了该文方法的高效性.     

基于瞬态极化统计量的微弱信号检测

针对窄带极化雷达系统,研究了微弱信号的检测问题.首先给出了目标散射信号和随机极化波的瞬态Stokes子矢量的表征方法及其统计特征,然后利用信号和噪声的不同特征,基于极化积累的方法给出了极化聚类中心的统计分布函数,进而构造了GLRT检测似然比,据此提出了一种新颖的微弱信号检测算法,同时计算出CFRA表达式和恒虚警下的检测概率的解析表达式,最后通过仿真验证了该检测算法的性能.结果说明：低信噪比下的新算法可以有效地改善雷达系统的检测性能,对于反隐身、预警和空间探测等领域有着指导意义.     

导体平面覆盖抛物线分布不均匀等离子体的FDTD分析

用一种新的色散介质的FDTD算法——分段线性电流密度递归卷积FDTD算法分析了不均匀等离子体的隐身技术．通过计算一维碰撞等离子体平板对电磁波的反射和透射系数验证了该算法的高效性和高精度．对电子密度抛物线分布的不均匀非磁化等离子体覆盖雷达目标的隐身效果进行了时域和频域分析．     

植物组织微观结构变化的Mueller矩阵成像监测

Mueller矩阵偏振成像能够全面表征被测样品物的偏振信息，从而成为获取被测样品内部微观结构信息的重要测试方法.利用双旋转波片原理搭建了后向散射Mueller矩阵偏振显微成像系统，并结合新的数据处理算法实现对各向异性植物组织的Mueller矩阵显微成像.针对植物样品的Mueller矩阵的二维分布图像及极化参数图进行分析，并在不同时间进程下通过观察各极化参数图对植物样品的变化进行监测.实验结果表明：相较于普通强度成像，Mueller偏振参数成像可以更加灵敏地反映被测样品的微观结构变化.     

双正交时域多分辨方法及其电磁散射应用

研究了一种双正交时域多分辨方法,用于分析三维目标的电磁散射特性,计算目标的雷达散射截面.以具有紧支撑和严格内插特性的双正交Cohen-Daubechies-Feauveau(CDF)小波为场量展开的空间基函数,用小波Galerkin采样方法进一步导出该算法的严格三维计算公式,并分析其色散特性. 采用各向异性完全匹配层截断计算空间,应用总场/散射场技术引入入射波. 理论分析和实验结果表明,与时域有限差分法和基于非紧支撑的Battle-Lemarie (B-L)小波的MRTD方法相比,该方法在保持计算精度的前提下能大幅度节省计算资源.