苏州地区地面沉降地星载合成孔径雷达差分干涉测量监测

利用欧洲空间局ERS－1／2获取的苏州地区1993－2000年SAR数据，通过差分干涉测量处理，得到1993－1995，1995－1998和1998－2000年苏州市地面沉降场测量值，地面水准测量数据的验证分析表明，差分干涉测量值与水准测量值的相关度达0．943，标准误差均值为0．1706，雷达差分干涉测量精度可达5mm(以水准测量代表地面形变的真实情况），文中以7个水准测量基准点为例，分析上述3个时段的地面沉降速度，其总体趋势反映苏州市地面沉降速度趋于减缓，说明近年苏州的地面沉降得到了有效的控制。研究结果表明，SAR差分干涉测量技术进行城市地面沉降方面监测和时空演化特征研究具有很大的优势，同时可用于其他类型城市地质灾害的监测。     

中山站前沿固定冰破冰方案及船舶操纵方法

为了向"雪龙号"提供一条可行的卸货用航行水道,中国第一艘自主建造的破冰船"雪龙2号"急需在南极大陆的中山站前沿复杂的固定冰中制订一条破冰路线.在"雪龙号"过去多年积累数据和经验基础之上,通过详细分析破冰水域的航行环境、固定冰区当年冰情、最新气象辅助资料以及可用的先进设备,制订一条破冰计划路线.采用首尾破冰、进退速度控制...     

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。     

基于被动量子雷达的隐身目标探测研究

未来战场,将是隐身武器的较量,不论是有人机、无人机,还是巡航导弹、弹道导弹,都朝着隐身化方向发展.传统雷达在对付这些隐身目标时存在无法突破的性能极限.笔者将被动雷达与量子技术结合,提出被动量子雷达,分析其对隐身目标探测的机理.采取超导电路技术实现对微波光量子转换处理,并使用SVI和PSA量子增强接收技术,以及JPA技术实现高灵敏度微波信号接收,被动量子雷达可将系统灵敏度最大提高大约4个数量级.分析结果表明提出的基于被动量子雷达的隐身目标探测原理可行,具有很强的应用潜力.     

改进的高频天波雷达空间谱重构算法

提出一种适用于波束形成后数据的改进的高频天波雷达空间谱重构算法．由于不同接收阵元的目标相位叠加在波束形成后的数据中,当缺少独立阵元输出数据时,已有算法对相同波束宽度内的相干目标难以形成可分辨的空间谱．为此,利用伪逆变换处理波束形成后的数据以获得等效阵列数据,通过结合Toeplitz矩阵构造方法和MUSIC算法重新构造了空间谱,从而实现了相干目标的超分辨处理并改善了方位估计精度．仿真分析了所提方法的有效性以及不同的加权窗对其性能的影响．     

基于局部多元判决的稳健的分布式检测算法

为提高基于二元判决的N雷达分布式检测算法在各个雷达的信噪比未知且可能时变条件下的检测性能,提出了基于局部N门限量化的分布式检测算法和衡量不同检测算法性能的一般性方法。仿真结果表明:该算法性能优于各种基于"N选k"融合的检测算法,在特定情况下比基于OR融合的方案有2-2.5dB的信噪比改善,相对于极大似然准则下的集中式检测器的信噪比损失不到0.8dB。在各个传感器的信噪比差异明显时,和基于OR融合的方法有同样的稳健性,因而是一种稳健且高性能的检测算法。     

多定位系统融合技术研究

星基导航是未来导航系统的发展趋势,本文对基础的雷达设施和星基导航的融合提出了技术上的要求和分析。     

共面波导馈电的蝶形缝隙天线及其散射特性研究

设计了一种共面波导馈电的蝶形缝隙天线.采用CST电磁仿真软件详细分析了天线结构参数(蝶形缝隙的长度L、宽度W和介质基片的厚度h)对天线性能的影响.优化后的天线阻抗带宽为770MHz(S11<-10dB),增益为1.2dB,并具有良好的辐射方向.另外,采用CST计算了天线的雷达散射截面(RCS),结果表明:天线RCS的最大值出现在谐振频率上,为10.67dBsm,且主极化平面上的RCS值远大于交叉极化平面上的值.最后计算并分析了加载电阻条件下该天线的雷达散射截面,结果表明:适当加载电阻可以缩减天线的RCS.     

雷达组网仿真研究与实现

针对工程中雷达组网的实际情况,研究了雷达组网技术的仿真与实现问题。首先基于分布式组网结构对雷达进行布站和组网,然后采用静态和动态相结合的仿真方法,实现了雷达探测仿真与数字地理信息系统的结合,创建了集雷达性能仿真、环境仿真、电子对抗仿真和目标仿真于一体的雷达探测模型体系;建立了雷达组网动态仿真多因子评估指标体系和评价方法。仿真试验表明,该雷达仿真系统具有优良的模拟实际作战性能。     

MAKF算法及其在雷达数据处理中的应用

为了实现雷达对高动态目标距离和速度的精密跟踪测量,引入衰减记忆卡尔曼滤波(MAKF)算法,并提出一种集判断发散和抑制发散于一体的衰减记忆因子确定方法. 该方法通过增加观测量在状态估计中的权重,大幅降低加速度引起的距离、速度跟踪偏差,从而有效地抑制标准卡尔曼滤波(KF)算法在跟踪高动态目标过程中产生的滤波发散现象. 仿真结果表明,在低动态下,该算法的性能与标准KF算法接近,但在高动态下,该算法状态估计的系统偏差和随机误差相对标准KF算法均有明显改善;同时,该算法可以有效地抑制标准KF算法在一般加速运动下的滤波发散.