基于深层神经网络的雷达波形设计

针对雷达波形多准则优化目标函数难以建立的问题,降低目标响应的不确定性,提高雷达检测性能,提出了一种基于深层神经网络的雷达波形设计方法。首先,根据雷达回波数据形式进行深层神经网络(DNNs)结构设计;然后,将基于信噪比(SNR)和互信息(MI)准则产生的信号随机混合并与其所对应的环境信息组成训练集,对DNNs训练;最后将另一部分基于互信息准则产生的信号与其对应的环境信息作为测试集,利用DNNs生成信号并进行测试。实验结果表明,使用该方法产生的信号作为雷达发射波形与仅基于MI准则产生的信号作为雷达发射波形相比,雷达回波与目标的互信息量最大提高了21.37nat,雷达接收信号的信干噪比最大提高了1.35dB。与线性调频信号相比,相应的互信息量最大提高了950.76nat,相应的信干噪比最大提高了18.23dB。     

部分发射天线损毁时 MIMO 雷达信号认知优化

针对电子战环境中多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达部分发射天线遭受摧毁时目标检测问题,提出基于互信息量(mutual information,MI)准则的雷达感知天线状态并再次优化的算法.作为MIMO雷达信号优化设计方法之一,注水法能依据环境状况自适应分配发射信号功率,所提算法能提升分配功率的注水水位,降低天线损毁时目标脉冲响应与目标回波间互信息量损失,进而改善目标检测概率(target detection probability,TDP).仿真结果表明,低检测性能天线损毁时,当信噪比大于0 dB时采用所提方法能提升互信息量;高检测性能天线损毁时,采用所提算法能有效提升互信息量和目标检测概率.信噪比为20 dB时,互信息量提升4.96 nat;若以达到同一检测概率时所需信噪比的减少量表示性能增益,则检测概率为0.8时,性能增益为3.73 dB.     

海杂波协方差矩阵估计及其对目标检测性能的影响

在海杂波中检测有用信号,杂波的协方差矩阵需要利用参考数据进行估计,不同的估计方法对信号的检测性能产生不同的影响。首先,给出了几种杂波协方差矩阵估计,即样本协方差矩阵、正则化样本协方差矩阵、最大似然估计和渐进最大似然估计;然后,分析了海杂波数据的非高斯性和非平稳性;最后,利用正则化匹配滤波器作为信号检测器,分析了不同协方差估计对检测性能的影响。分析结果表明,由于实测数据的非平稳性,检测性能均比仿真数据获得的检测性能要差。而将杂波协方差矩阵的最大似然估计应用于检测器,能够获得较好的检测性能。     

基于多准则交互膜进化算法的UAV三维航迹规划

针对智能优化算法在无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)三维航迹优化中搜索复杂度较高、容易陷入局部最优的问题,提出一种基于嵌套式细胞膜结构的多准则交互式多目标进化算法。以建立的多目标航迹评价模型来克服航迹评价加权求和的不足;同时在应用降维离散缩减寻优空间的基础上,采用萤火虫算法和人工蜂群算法作为不同膜内优化准则,利用膜系统计算的并行性和膜内信息交互优势提高算法性能;并对膜内进化规则进行非支配排序、搜索加权等改进,实现了UAV三维多目标航迹寻优。仿真实验表明,所提方法在有无威胁两种环境下均能快速搜索到不同侧重目标的相对最优航迹,证明了该方法的有效性。     

交互策略改进MOFA进化的多UAV协同航迹规划

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)多目标优化协同航迹规划方法中Pareto最优解集规模随迭代增长, 难以选择适合UAV任务特点的协同航迹等问题, 提出一种基于交互策略改进多目标萤火虫(multi-objective firefly algorithm, MOFA)进化的多UAV协同航迹规划方法。首先,采用变量分解策略将萤火虫算法中大规模变量分解成多个子种群, 以降低算法搜索的复杂度; 然后, 利用Tent混沌初始化和多种群循环分裂合并策略提高多目标萤火虫算法的搜索性能; 采用双极偏好占优机制、并设计协同度指标在Pareto最优解集中选取适合任务需要且协同度较高的UAV协同航迹。仿真实验表明, 所提方法能够根据任务设定生成对应侧重点、且满足协同性的相对最优航迹集, 证明了该方法的有效性。     

复合高斯杂波中知识辅助检测器的先验信息感知方法

利用先验信息可以提高雷达目标的探测能力,若先验信息与当前探测环境不匹配,知识辅助检测器的性能会受到影响.本文针对Bayes框架下的复合高斯杂波中的知识辅助检测器,提出了杂波纹理分量先验分布参数的感知方法.首先阐述了知识辅助检测器先验信息感知的一般方法.然后针对基于杂波纹理分量先验信息的知识辅助检测器结构,建立了先验模型参数失配与知识辅助检测器检测性能之间的量化关系.进一步利用知识辅助检测器对当前杂波场景进行探测,获得检验统计量和虚警率测量值,从而构造纹理分量分布参数的约束关系.通过分析多个约束关系的交点,获得杂波纹理分量先验分布参数的感知值.计算机仿真分析了这种感知方法的可行性,并利用实测杂波数据对感知方法进行了验证.通过知识辅助检测器检测性能对比分析,采用感知方法获得的先验信息模型参数能够进一步提高检测器的性能.     

子空间约束秩1干扰下的雷达信号检测

考虑雷达待检测单元在受到子空间约束的秩1干扰情况下的自适应检测问题,即待检测单元背景噪声协方差矩阵中叠加有一个秩为1的干扰协方差矩阵,并假定干扰分量约束在一个已知的子空间内.采用双步广义似然比检验准则,得到子空间约束的秩为1的干扰检测器(subspace constrained rank one interferenc...     

认知雷达起伏目标检测

认知雷达通过对探测环境的感知实现对感兴趣目标的探测。考虑杂波和噪声中的起伏目标的认知雷达探测问题,建立从接收机到发射机的反馈支路,使得雷达与探测环境之间构成一个闭环;采用期望最大算法对探测环境中的目标参数进行估计;利用接收机获得的反馈信息,采用信杂噪比最大准则设计下一次迭代所需的发射波形。计算机仿真分析表明,采用了认知雷达闭环探测结构,可以有效增加探测环境信息获取的效率,因此相对于常规雷达而言,具有更好的探测能力。     

基于雷达回波的UWB SAR方向图校准

低频UWB SAR系统具有较大的方位向积累角,天线方向图非均匀性对系统性能的影响不能忽略。利用接收信号空间和场景空间的对应关系,结合成像模型定性地讨论了天线方向图对系统性能的影响。考虑了距离校正因子、杂波、噪声和目标散射特性等因素后,给出基于脉压回波的天线方向图估计和校正的方法,并用计算机仿真验证了该方法的有效性。     

表面力仪及油性添加剂薄膜流变特性

为研究超薄润滑膜的摩擦特性和添加剂的影响 ,采用自制的表面力仪进行了润滑剂基础油和油性添加剂的薄膜流变实验。结果表明 :当膜厚减薄到纳米量级时 ,润滑油呈现非牛顿剪切响应 ,即剪切稀释现象 ,其等效粘度随着膜厚变薄而增加 ,并在某个临界膜厚处急剧上升。加入添加剂后 ,润滑油等效粘度降低 ,临界膜厚变小 ,说明薄膜流变特性与界面的摩擦状况有关。指出油性添加剂的功能在于形成摩擦系数小但厚度较薄的吸附层 ,与界于壁面间的润滑流体构成夹层结构 ,从而较好地解释了实验规律