基于递归最大信噪比准则的雷达自适应距离旁瓣抑制

针对脉冲压缩雷达强目标距离旁瓣掩盖弱目标的问题,提出了一种基于递归信噪比准则的旁瓣抑制算法.该算法利用递归函数得到的目标信息作为下一次计算的先验信息来自适应地实现距离旁瓣抑制.该文推导了算法原理,提出了实现步骤,并进行了算法优化.理论和仿真结果表明:在高、低信噪比条件下对单个目标的提取,在高信噪比条件下对单个和多个相邻运动目标提取时,该算法的旁瓣抑制效果优于基于最小均方误差准则的自适应算法,并且具有稳健性好的特点.     

基于改进广义回归神经网络的雷达故障预测

针对目前雷达故障预测存在的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型.该模型以前10个时刻的雷达状态为输入,以下一时刻状态及其变化速度为输出;利用遗传算法对网络平滑因子以及网络结构进行优化,以均方差(MSE)最小构造适应度函数.仿真结果表明,所提出的GRNN模型预测值与计算值的偏差系数2.62%,期望偏差率2.07%.     

FPGA数字脉冲压缩系统的研究与实现

针对线性调频信号用FPGAIP核进行设计并实现了单通道的数字脉冲压缩系统．阐述了数字下变频、脉冲压缩的原理．介绍了系统的硬件结构、主要设计模块和在FPGA上实现对中频线性调频信号进行脉冲压缩处理的方法．最后给出了MATLAB仿真和FPGA硬件实验测试结果,验证了文中给出的数字脉冲压缩器设计的工程可行性．     

探地雷达探测地下管道的效果分析

选用探地雷达探测了三组地下管道,比较探测结果与管道的实际埋藏情况得出,地下管道在雷达探测剖面图像上呈双曲线形态,探测水平误差取决于探测物理点的间距,深度误差±0.05m.     

“2013.03.19”冰雹飑线天气过程分析

利用常规气象探测资料和多普勒天气雷达产品,对2013年3月19日在江西发生的一次强冰雹天气过程从天气形势、雷达回波演变特征等几个方面进行了综合分析。结果表明:本次飑线天气过程是在江西省典型天气形势背景下发生的,深厚的高空低槽、低层切变、地面处江南倒槽中。本次天气过程前,水汽条件充足,储备了大量的不稳定能量;这次冰雹天气出现在对流不稳定层结条件下,0℃层和-20℃层的高度适宜。多普勒雷达能很好地监测冰雹天气的发生发展演变过程,大于60 d BZ强回波区和悬垂结构及逆风区的出现,垂直累积液态含水量(VIL)增加等都对冰雹天气的出现具有指示意义。     

GPR在公路桥梁质量无损检测中的应用

地质雷达在公路工程质量检测中得到广泛的应用.文章在介绍高精度地质雷达(GPR)探测技术在公路工程质量检测中的原理与方法基础上,结合实例说明了地质雷达在公路桥梁无损检测中的应用.应用效果表明,GPR检测技术,不仅能定性解释,还能定量计算,可以达到定位解释的目的,具有无损、快速、简易、精度高的优点,为准确评价桥梁建筑质量提供科学依据,这对于减少工程隐患、确保工程质量、指导桥梁施工具有重要的工程应用价值.     

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...     

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。     

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.