基于Internet的企业信息管理与协作平台

根据计算网络和Internet技术的特点，提出并实现了一个基于Internet的企业的信息管理与协作支持平台（IPEIMC）。文章给出了基于Internet数据库的多企业信息管理与协作联盟模型，对相关的主要技术进行了分析理论，并在给出系统具体应用示例的基础上得出最后结论。     

伺服系统中模糊控制器的设计与仿真

同步随动系统是雷达系统中十分重要的单元，它驱动平面位置显示器的偏转线圈跟随雷达天线同步转动，以便精确地测量目标方位，是典型的角度伺服系统。在现行装备中，该系统大多采用模拟调节器，带来了参数调节不方便、动态特性差和跟踪精度低等缺点，因此采用现代控制理论对其进行改造十分必要。根据交流电机的数学模型，对雷达同步随动系统采取了数字PID和模糊控制两种控制策略，通过仿真分析，说明了采用模糊控制的先进性。     

一种新型的机载雷达射频仿真系统设计方案

用现有的射频仿真方法实现机载雷达仿真，为满足远场条件，将导致暗室尺寸过火等一系列问题。论文提出了一套新型的机载雷达射频仿真系统设计方案，该方案可以大大缩减微波暗室的建造尺寸和成本，并且有视场角大、静区特性较好、控制结构简单等特点。并对影响目标位置精度的各因素进行了分析。     

空空导弹系统仿真模型验证平台

文章介绍了空空导弹系统仿真模型验证平台。该平台基于CLIMB方案，将不同数据资源分为五个等级。利用等级高的数据库对产生等级低的数据库资源的模型进行验证。平台集成了工程上用于仿真模型有效性评估的统计检验方法。平台验证方法完备且具有良好的开放性，易于扩充。最后用实例说明平台的工作界面。     

多传感器数据融合仿真平台的构建及设计

数据融合是军事C^3I系统的重要组成部分，对C^3I系统效能的发挥起着决定性的作用。文中简述了多传感器数据融合仿真平台的重要性及其实际意义，介绍了空中目标跟踪多传感器数据融合仿真平台的构建；针对位置级数据融合开发所需的模块，合理地进行了软件设计；仿真平台还通过使用模块化和开放性的结构，使仿真平台具有通用性、实时性和对话性等特点。最后，给出了一个该仿真平台的一个运行实例，使该仿真平台的可靠性、实用性等得到了仿真验证。     

基于多纹理的合成孔径雷达图像相干斑抑制

相干斑抑制是合成孔径雷达 (syntheticapertureradar,SAR)图像后处理的首要问题。在多纹理假设下 ,采用最大似然方法来同时估计多个极化通道纹理参数。该方法保存了极化信息 ,消除了极化通道间的耦合 ,取得了较好的相干斑抑制效果 ;并与极化白化滤波 (polarimetricwhiteningfilter,PWF)和Lee的最优权值算法作了比较     

雷达模拟系统最大作用距离研究

分析了雷达模拟系统作用距离在雷达干扰效果评估试验中的重要作用，阐述了雷达干扰试验中雷达模拟系统最大作用距离的设计原则，提出了在不同干扰试验模式下，作用距离的试验要求和计算方法，完成了在满足干扰试验历经信干比变化过程的条件下，雷达模拟系统发射机功率和天线增益的设计。     

无网格算法在相位展开中的应用

缠绕相位的展开是分析干涉合成孔径雷达数据的关键步骤,提出了一种利用无网格法进行相位展开的算法。该算法首先通过径向点插值无网格法计算出相位在划定支持域内的近似函数,然后在最小二乘意义下通过计算待展开相位点在支持域范围内的局部最佳近似值进行相位展开。由于结合了最小二乘法和无网格法的优点,该方法对于干涉图中质量较低区域同样可以进行有效相位展开,同时在很大程度上防止了误差的传递。最后通过仿真数据及实测数据验证了该算法的有效性。     

ISAR target recognition based on non-negative sparse coding

Aiming at technical difficulties in feature extraction for the inverse synthetic aperture radar (ISAR) target recognition, this paper imports the concept of visual perception and presents a novel method, which is based on the combination of non-negative sparse coding (NNSC) and linear discrimination optimization, to recognize targets in ISAR images. This method implements NNSC on the matrix constituted by the intensities of pixels in ISAR images for training, to obtain non-negative sparse bases which characterize sparse distribution of strong scattering centers. Then this paper chooses sparse bases via optimization criteria and calculates the corresponding non-negative sparse codes of both training and test images as the feature vectors, which are input into k neighbors classifier to realize recognition finally. The feasibility and robustness of the proposed method are proved by comparing with the template matching, principle component analysis (PCA) and non-negative matrix factorization (NMF) via simulations.     

Pre-processing for time domain image formation in SS-BSAR system

A pre-processing procedure is designed for a space-surface bistatic synthetic aperture radar (SS-BSAR) system when a time domain image formation algorithm is employed. Three crucial technical issues relating to the procedure are fully discussed. Firstly, unlike image formation algorithms operating in the frequency domain, a time domain algorithm requires the accurate global navigation satellite system (GNSS) time and position. This paper proposes acquisition of this information using a time-and-spatial transfer with precise ephemeris and interpolation. Secondly, synchronization errors and compensation methods in SS-BSAR are analyzed. Finally, taking the non-ideal factors in the echo and the compatibility of image formation algorithms into account, a matched filter based on the minimum delay is constructed. Experimental result using real data suggest the pre-processing is functioning properly.