高分辨力雷达目标识别研究

本文讨论了基于高分辨力距离像的特征提取技术和利用模糊分类来进行目标识别的问题，探讨了几种建立隶属函数的方法，给出了对五类飞机目标的识别实验结果。     

高级导引头技术发展现状及动向

本文是关于精确制导战术导弹和美国SDI计划中高级红外、毫米波和微波导引头(寻的器)最新发展现状的综述。文中给出了关于SDI计划寻的器技术最新进展的评述,论述了高级红外、毫米波和微波导引头的发展动向。     

ISAR运动补偿的快速方法

本文提出的一种新的ＩＳＡＲ运动补偿方法，是在文献［１］的复相关包给对准及相位中心对准补偿方法基础上进行改进的。这种方法减少了运动补偿的运算量，提高了距离和相位对准的精度，并能显著地改善回波信号起伏时的目标成像质量。     

估计残差功率度量下的UWB-SAR抑制RFI算法性能

在基于正弦波模型的UWB SAR抑制RFI框架下 ,提出了综合反映频率、幅度和相位估计误差的估计残差功率 (ERP)度量指标 ,并以此为准则比较了几种常用的正弦参数估计算法以及基于特征结构分析的最大似然方法的性能。分析结果对于选择和设计有效的UWB SAR抑制RFI算法具有重要的指导意义。仿真实验验证了所得结论的正确性。     

任意点源相干/非相干干扰对单脉冲雷达跟踪的影响

本文研究了任意点源相干/非相干干扰的远区场分布及相位波前的畸变区及非畸变区分布,并给出了在非畸变区中单脉冲雷达的跟踪原则及跟踪时方位和俯仰角误差公式。     

相参脉列去卷积高分辨微波成像系统

该文介绍了一种相参脉列去卷积高发辨成象系统。该系统把检测频率范围扩大到信号３ｄＢ带宽以外，并应用时分鉴相技术使得简单的单通道接收机测量相位成为现实。该系统结构简单、代价低，但仍可满足高分辨成像的要求。     

机载自适应阵中的多普勒—特征波束形成

在机载相控阵雷达下视情况下，多普勒展宽的时变杂波可以用自适应时空二维处理器得到最优的抑制。然而对于大型阵列的实时应用来说，这种最优时空二维处理却很难实现，这是由于它要求很高的计算量（以典型的采样协方差矩阵求逆算法￣［２］为例，其运算量大约为每次迭代Ｏ｛（ＮＭ）￣２｝，其中Ｎ为阵元数，Ｍ为时间采样数）。在本文中，首先通过杂波子空间分析证明了杂波自由度小于Ｎ＋Ｍ，而且阵列信号在经过多普勒滤波后，单个多普勒滤波器输出的杂波自由度很小，从而可以用一个仅有Ｎ＋Ｍ个自由度的低阶（部分自适应）处理器来实现准最优的杂波抑制；随后，提出了用Ｎ＋Ｍ个多普勒─特征波束（多普勒滤波器后跟空间特征波束）来近似杂波子空间的办法，并据此方法构造了一个使用这种多普勒一特征波束的广义旁瓣对消器并用它实现了准最优的杂波抑制，所需计算量仅为每次迭代Ｏ｛Ｎ＋Ｍ）Ｎ＋（Ｎ＋Ｍ）￣２｝。由于空间特征波束所具有的误差补偿能力，该处理器在实际应用中对于处理器自由度不足是不敏感的。     

气象雷达识别降雨方法探讨

一、气象雷达目标特征气象雷达目标是指云、雨、冰雹、雪、暴风等,常用气象雷达方程■=(4.28×10~4米/秒)■P_tτλ~2G~2θ(φη)/(γ~2) (1)式中,P_t、τ、λ、G、θ、φ、k 均为雷达机工作参数,通常可视为常量,则■∝η/(γ~2) (2)它表明,在不考虑雷达机不稳定因素影响时,雷达接收功率■(瓦)仅是气象目标     

SISAR中改进的运动目标全息信号表达式及其有效性分析

在阴影逆合成孔径雷达(SISAR)研究中,利用运动目标全息信号的表达式建立了目标全息信号与系统几何参数、目标轮廓与其运动参数间的关系。它是分析SISAR特性及仿真全息信号的重要依据。从分析目标侧影轮廓与其全息信号关系入手,导出了一组更具普遍意义的全息信号的表达形式。与已提供的表达式相比,该表达式中的各组成部分具有明确的物理含义,并且考虑了运动目标相对雷达转角随时间变化的非线性因素的影响,这一点对分析目标的全息信号很重要。通过对一目标的外场实测获得的全息信号与依据关系式仿真得到的全息信号的比较,指出在全息信号表达式中考虑目标相对雷达转角的非线性变化十分必要;频域的分析与进一步比较验证了所给出的全息信号关系式的有效性。     

雷达信号分选新算法研究

介绍了一种基于概率统计和信息流分析提取的改进雷达信号分选算法。主要讨论了这种算法在雷达信号分选中的应用,提出了针对特殊雷达环境的综合分选算法,通过大量实验验证了这种方法的可行性。首先讨论了信号预分选器的方案、数学模型及相关理论,验证了系统的可行性。在实现上,通过硬件电路完成对信号的采样、缓冲和滤波,也实现了其它逻辑电路。软件上通过分选算法的改进,提高了系统的性能。该分选系统可以处理常规信号、参差信号、捷变频信号、抖动信号、捷变频加参差信号、捷变频加抖动信号等多种信号类型。