地形跟随/地形回避雷达数学模型的实现

综合地形跟踪／地形回避（TF／TA）是新一代低空突防技术，它能充分利用地形掩蔽提高飞行器生存能力，其核心部分是地形雷达，它的主要功能是获取精确的地形数据,本文通过分析雷达功能，参照其工作原理，设计出了该雷达的数学模型，并运用面向对象技术对其进行了实现。     

雷达信号模拟器

本文介绍一种采用小型计算机或微机控制的雷达中频信号模拟器。它是将计算机产生的全部模拟参数的数字量转换为相应的模拟量。该模拟系统具有高逼真度和灵活性,仅对软件做相应的改变就可以模拟不同运动特性的目标,它已成为现代雷达进行系统试验,功能检查和培养操作人员不可缺少的设备。     

时变海面舰船目标动态雷达特征信号模型

提出了一种时变海面舰船目标动态雷达特征信号的仿真方法。建立了海面舰船目标雷达回波多径效应模型、二维动态粗糙海面的时变复反射系数模型和动态海面舰船运动的水动力模型,并同目标电磁散射计算的高频方法相结合,形成了时变海面舰船目标动态雷达特征信号仿真模型。利用海面浮球的测量数据对模型进行了验证,并对典型舰船目标的动态雷达特征信号进行了仿真和分析。     

舰船目标雷达回波特征信号的建模与仿真

目标建模与特征信号仿真是雷达对目标进行探测与识别的重要前提和基础。针对宽带条件下大型舰船目标的雷达特征信号难以进行实测和缩比测量的难点，采用面元法对目标的雷达散射截面（RCS）进行了有效的预估，通过多频点RCS成像方法获得目标的一维距离像特征信号。给出了具体建模和仿真计算的实例，并进行了详尽的结果分析。     

雷达目标特征信号在导弹制导中的作用

对雷达和导弹制导系统的设计师来说,隐身飞机的目标特征信号是诱人的。本文将提出一些新的隐身目标特征信号,它包括有低自由度的x~2统计分布模型,宽带频率特性,非线性谐波响应,极化本征值以及双基地散射等。隐身飞行器表面实施阻抗加载将增大目标角闪烁,并使目标成象畸变。部分仿真结果与理论估算相一致。     

实时雷达信号仿真器

引言 当检验和评价雷达信号处理系统时,需要实时地产生逼真的雷达回波信号。该仿真器所产生的中频信号就可作为X波段非相干脉冲雷达微波混频器所输出的信号。假设雷达装置在一架飞机上,此飞机飞行在256×256平方英里的海面上空,海面四周由陆地     

分布式雷达信号检测

本文将讨论一种分布检测系统,在这种系统中包括一组相互独立的检测器和一个中心处理器。此系统有高可靠性、强的生存能力和较短的判决时间。在对付电子干扰影响方面系统也较单站要好。 每一单站的检测性能(发现概率和虚警概率)都假设为己知,本文得出了分布检测时最佳检测器形式、分布检测器性能。并得出随着单站数目增加而检测性能提高的数字结果。     

船用雷达信号模拟器

本文介绍一种船用雷达信号模拟器。其样机已通过技术鉴定。它为舰船锚泊或码头训练中心训练雷达操纵手创造了良好的条件。它能在模拟背景和杂波环境中提供35批机动目标(其中海上目标30批,低空目标5批)。可以打印和显示我舰和目标的运动参数,便于对雷达操纵手训练考核。模拟器可以同时与两种不同程式的雷达和一个敌我识别系统连用。还可模拟干扰条件下的复杂环境。     

雷达信号的模糊处理

把模糊集论拓广用于雷达信号处理领域,是一个有价值的研究方向。本文提出一种用于解决编码雷达信号快捕问题的模糊算法。在低信噪比条件下,它比传统的算法有更好的处理效果。     

基于雷达辐射源信号特征的类别信息辅助GM-PHD滤波器

雷达辐射源目标跟踪在军事应用领域具有重要的意义。结合目标类别信息有助于提高高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture-probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器多目标跟踪的性能,但电子侦察系统获得的雷达辐射源信号信息无法直接应用于上述滤波器。为此,先利用辐射源信号特征进行雷达类型识别,然后基于可传递信度模型根据雷达平台的配属关系将该识别结果转换到与已知类别信息相同的辨识框架内。在此基础上,采用相容系数度量其相似度用以近似GM-PHD滤波器中的量测似然值,从而实现类别信息的辅助目标跟踪。仿真实验表明,在不同的杂波密度下所提方法能够有效提高GM PHD滤波器的跟踪性能。     

雷达信号扫描变换器

本文首先指出传统的雷达平面位置显示器(PPI)存在着工作环境为暗室和二次信息显示容量少的缺点,然而利用当今先进的计算机图形显示技术制作扫描变换器将具有许多特点,所以在简要地介绍基本原理之后,着重提出了设计中常常遇到的几个问题的解决方法。     

基于深层卷积神经网络和双谱特征的雷达信号识别方法

针对复杂电磁环境下利用人工提取特征识别雷达信号存在的主观性强、特征冗余的问题,提出了一种基于深层卷积神经网络的识别方法。该方法首先提取雷达信号的双谱信息作为深层卷积神经网络模型的输入,然后利用模型的自学习能力提取深层特征,实现对不同调制样式雷达信号的识别,最后对不同结构网络模型的识别结果进行对比。仿真实验结果表明,相比传统雷达信号识别方法,该方法对于不同调制类型信号的识别效果优异,并且在识别率、抗噪性上都有所提升。     

雷达信号处理方法

现代雷达信号处理的目的是改进雷达系统检测和测量的精确性和可靠性。雷达系统除了接收所希望的信号以外,还会接收干扰和噪声信号,其中许多信号可能是相当强的。接收机和有关的元件也会产生噪声。同时,在一系统中是希望的信号,而在另一系统中则可能成为干扰。例如,暴风雨的回波在气象雷达中是希望的信号,而在防御系统跟踪雷达中则成为一种骚扰。     

基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别

针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题,提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法.利用双谱可以抑制高斯噪声的特点,分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项.由于噪声项的干扰,双谱在0 dB以下时,噪声抑制效果变差,提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理,提高信噪...     

雷达信号分选实现的新方法

解决反辐射导弹在高密度复杂电磁环境下的雷达信号分选问题,提出一种雷达信号分选实现的新方法。采用关联比较器进行雷达信号预分选,在主分选中,应用修正的脉冲重复间隔(pulse repetition interval, PRI)算法测量雷达信号PRI。在硬件实现上提出一种非均匀设定PRI箱宽度的方法,可节省大量的运算时间,提高系统实时性。实验结果表明,该分选方法具有快速准确的优点,既解决了以往直方图统计算法中的子谐波问题,又克服了传统PRI算法不能有效分选抖动脉冲序列的缺点。     

雷达信号阵列处理与检测

雷达信号阵列处理的主要目的就是从噪声、干扰和别的信号环境中估计传输波信源的方向角。根据经典多维谱估计理论,本文论述了提取微弱雷达信号信息的概念和实现方法。 为了改善角谱分辨率,本文还系统地阐明了通过计算平面阵列接收数据空间自相关矩阵,并根据其特征分解所得到的信号子空间和噪声子空间的特征向量相互垂直的概念,计算出所谓高分辨角谱。本文还提出了一种MUSIC谱的修正算法,可以减少正交投影的计算量。     

地形起伏地区雷达导航图几何校正方法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)应用于导航系统可以提高导航精度,然而地形起伏地区SAR图像固有的几何畸变使得导航误差增大。鉴于在地形起伏地区难以获得高精度的地面控制点,提出了一种适合于地形起伏地区SAR导航图的三步几何校正法。首先,利用数字高程模型（digital elevation model, DEM）在斜距平面内校正地形引起的距离位置误差。然后,在地距平面内校正斜地比例误差。最后,根据航向角将实时图由载体坐标系变换到导航坐标系。对算法进行了详细的描述,并分析了算法的复杂度和精度,最后根据实测DEM数据做了仿真实验,验证了算法的有效性和精确性。     

基于IFOA-SA-BP神经网络的雷达信号识别

为提高雷达信号的识别率,提出一种改进的果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)和模拟退火(simulated annealing, SA)算法相融合并用于优化反向传播(back propagation, BP)神经网络的雷达信号识别算法。首先,该算法提取雷达信号的调和平均盒维数、信息维数和差分近似熵特征作为信号识别的三维特征。然后,改进果蝇优化算法的寻优步长并添加逃脱系数以修改适应度函数,同时引入三维空间的搜索概念扩大果蝇的搜索范围,再对果蝇算法所求解的接受机制通过SA算法进行修正。最后,将融合后的算法IFOA-SA用于优化BP神经网络得到网络最优的初始权值和阈值,并用此网络进行雷达信号的分类识别。通过与BP和FOA-BP进行对比,结果表明IFOA-SA-BP能够提高雷达信号的识别率,证实了该算法的有效性。     

基于IFOA-SA-BP神经网络的雷达信号识别

为提高雷达信号的识别率,提出一种改进的果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)和模拟退火(simulated annealing, SA)算法相融合并用于优化反向传播(back propagation, BP)神经网络的雷达信号识别算法。首先,该算法提取雷达信号的调和平均盒维数、信息维数和差分近似熵特征作为信号识别的三维特征。然后,改进果蝇优化算法的寻优步长并添加逃脱系数以修改适应度函数,同时引入三维空间的搜索概念扩大果蝇的搜索范围,再对果蝇算法所求解的接受机制通过SA算法进行修正。最后,将融合后的算法IFOA-SA用于优化BP神经网络得到网络最优的初始权值和阈值,并用此网络进行雷达信号的分类识别。通过与BP和FOA-BP进行对比,结果表明IFOA-SA-BP能够提高雷达信号的识别率,证实了该算法的有效性。     

双站雷达信号处理的一个概念

双站/多站雷达的主要问题是需要在不同站之间以某种方式的协调与同步工作。本文在讨论了空间、时间与相位三种同步的各种可能性之后,提出了扫描照射源——多波束接收机形式的一种双站接收概念,这方案将使目标检测实际上与被采用的照射源波形无关,而信号处理是靠实时数字断续相关器在时域内运算来完成的。还因为扫描发射机并不是同时照射整个监视空域,所以本概念又可以用一些经济的结构来实现。文中提出了在不同信杂比条件下,有关系统性能的分析与实验结果。