某天气雷达站塔楼结构时程分析

运用通用有限元程序ANSYS对某天气雷达站塔楼结构进行了自振特性分析及地震载荷作用下的时程分析,通过计算得出了雷达站塔楼的前20阶频率、振型,并进一步计算了在地震作用下时程分析的位移及内力,结果表明该结构具有很大的抗侧刚度,且沿高度分布均匀,自振频率满足结构使用要求,验证了结构设计的可靠性,为结构设计提供了可靠的参考数据．     

一种基于改进DBSCAN的雷达信号分选算法

针对传统DBSCAN算法参数设置依靠人工经验的不可靠性,并且对非均匀数据聚类效果差的问题,基于云模型(Cloud Model)提出了一种CMDBSCAN算法,算法首先结合距离曲线倾角突变的特点自适应获得邻域半径,并根据雷达信号分布密度设置聚类密度点数阈值,可实现DBSCAN算法自适应运行;同时结合多维云模型理论,对DBSCAN算法分选结果进行有效性评估,利用判定结果进一步优化参数设置.根据仿真模拟的复杂对抗过程中帧收的雷达信号进行实验,证明该算法可实现非均匀雷达信号的自适应分选,同时可有效避免在多功能雷达信号分选中的"增批"问题.     

基于预编码的正交频分复用雷达通信一体化信号设计

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)雷达通信一体化信号中的通信信息影响其探测性能的问题,提出一种基于预编码的OFDM雷达通信一体化信号形式.利用具有较好相关特性的伪随机序列对一体化信号的通信信息进行预编码,以提高一体化信号的模糊函数性能,进而...     

合成孔径雷达实时成像视频信号的模拟方法

建立了合成孔径雷达回波视频信号模型,提出了一种用AWG520任意波形发生器生成SAR回波视频信号的方法,并用这种方法模拟了SAR实时成像的回波视频信号.把这种视频信号通过A/D采样送入SAR实时处理机,用来考查SAR实时处理器连续动态成像的性能,如实时性图象拼接、多普勒中心估计、载机运动补偿及SAR前斜视成像性能等.     

基于深层次特征增强网络的SAR图像舰船检测

针对合成孔径雷达图像中舰船目标检测困难的问题,提出了一种基于深层次特征增强网络的多尺度目标检测框架.利用Darknet53提取原始图像特征,自上而下建立四尺度特征金字塔;特别设计基于注意力机制的特征融合结构,自下而上衔接相邻特征层,构建增强型特征金字塔;利用候选区域及其周边上下文信息为检测器计算分类置信度和目标分数提供更高质量的判定依据.所提算法在SSDD公开数据集和SAR-Ship自建数据集上的平均检测精度分别为94.43%和91.92%.实验结果表明,该算法设定合理且检测性能优越.      

基于EZW与SPIHT的雷达图像压缩研究

随着技术的发展,雷达图像的大小日益增长,采用传统的图像压缩方案已经无法满足系统要求。因此,本文研究了基于小波变换的压缩方式—嵌入式零树小波与多级树集合分裂算法。对两者的编码解码过程进行了详细推导与介绍。实验对3幅高分辨率雷达图像进行测试,证实了多级树集合分裂算法性能更优。     

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.     

极化合成孔径雷达有源干扰的干信比方程

对极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)实施有效的电子干扰是合成孔径雷达电子对抗领域的重要课题。针对PolSAR电子干扰的基本原理, 首先推导出了接收机输出端和成像处理后的PolSAR方程, 并与极化散射矩阵联系起来, 完整地描述了不同极化状态组合下的信噪比和杂噪比; 然后构建了PolSAR接收机输出端的干扰方程以及成像处理后的非相干、部分相干和完全相干干扰方程, 总结了PolSAR电子干扰有效功率的能量分配与守恒规律; 最后基于上述方程论证了不同极化配置对PolSAR干扰的效果。对于PolSAR电子干扰技术研究和相关装备研制具有重要的理论指导意义。     

机载相控阵雷达灵巧干扰信号模型及抑制方法研究0

目前对灵巧干扰的研究主要集中在常规地面雷达,对于机载雷达下的干扰模型及其抑制方法的研究较少。针对此种情况,建立了机载雷达背景下噪声卷积干扰、随机移频干扰和延时转发干扰3种典型灵巧干扰的空时信号模型,并从杂波自由度、空时功率谱图和距离-多普勒谱图的角度分析了干扰分布特性以及影响空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)性能的内在机理,在此基础上提出了一种基于单元平均选小检测的机载雷达杂波和干扰同时抑制方法。该方法从杂波空时功率谱角度准确估计干扰来向,并据此形成干扰辅助波束,最后通过STAP实现干扰和杂波的有效抑制。仿真结果表明,所提方法相对于传统级联抑制方法,对延时转发灵巧干扰的抑制性能改善5 dB以上,验证了所提方法的有效性。     

基于卷积ADMM网络的高效结构化稀疏ISAR成像方法

结构化稀疏逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像是空间态势感知与目标识别的重要手段。该问题可通过压缩感知(compressive sensing, CS)方法解决。目前, 许多传统CS方法仍存在运算效率低、参数适应性不强等问题。针对该问题, 本文提出了一种基于卷积交替方向乘子法网络(convolutional alternating direction method of multipliers network, C-ADMMN)的结构化稀疏ISAR成像方法。利用深度展开方法, 结合传统结构化稀疏ISAR成像模型, 构建C-ADMMN网络。通过监督学习, C-ADMMN仅需约10层网络便可达到传统方法上百次迭代的效果, 具有较高的运算效率且对不同目标具有一定适应性。基于仿真与实测数据的实验结果验证了网络的高效性与参数适应性。