舰船目标雷达回波特征信号的建模与仿真

目标建模与特征信号仿真是雷达对目标进行探测与识别的重要前提和基础。针对宽带条件下大型舰船目标的雷达特征信号难以进行实测和缩比测量的难点，采用面元法对目标的雷达散射截面（RCS）进行了有效的预估，通过多频点RCS成像方法获得目标的一维距离像特征信号。给出了具体建模和仿真计算的实例，并进行了详尽的结果分析。     

合成孔径雷达成像三维地形目标模拟方法

分析讨论了一种合成孔径雷达成像三维地物目标模拟的方法。阐述了复杂三维地物目标模型的建立方法，分析了回波信号的结构并且讨论了成像仿真参数。最后完成了对三维复杂地物目标的成像仿真实验，得到了较为理想的结果。     

复杂地下空区综合探测技术研究及其应用

采空区已成为矿山生产和工程建设过程中迫切需要解决的难题之一。分析了采空区带来的安全隐患和主要危害，总结了当前采空区探测中使用的主要方法和手段。针对复杂关联群采多空区情况，在现场摄影调查的基础上，提出了以探地雷达和瑞雷波法为主的综合探测技术。两种不同的先进物探技术，相辅相成，提高了采空区探测的准确度和精度。该方法在甘肃省厂坝铅锌矿地下群采空区探测中得到具体应用，基本查明了采空区的分布情况、大小情况和贯通关系，并对原有采空区平面布置图进行了修正。探测结果，为该矿由露天开采转入地下生产，提供了安全保障条件。     

裂殖壶藻萃取油脂工艺的对比分析

以裂殖壶藻为原料,分别以甲醇和乙醇作为携带剂,通过索氏萃取法进行萃取对比,得出最佳的携带剂,然后进行超声波萃取。结果表明:以乙醇为携带剂的萃取率更高,索氏萃取微藻粗脂的最优条件(时间8 h,温度100℃,液固比10∶1)下可得最大萃取率为30.5%;以乙醇为携带剂,超声波萃取的最优条件(时间2 h,温度40℃,液固比120∶1,超声波功率600 W)下可得最大萃取率为53.5%。从微藻粗脂萃取率的角度来看,超声波法优于索氏萃取法。     

基于时域模糊决策融合的雷达工作模式识别方法

在雷达工作模式识别中,侦察设备对雷达信号参数的测量误差严重影响了识别效果,针对这一问题文中提出时域模糊决策融合(TFDF)的雷达工作模式识别方法。首先分析了雷达脉冲组特征,在脉冲组层次提取雷达信号的脉冲组描述字(PGDW);然后基于联合隶属度函数改进传统的神经网络硬判决方式,实现雷达信号识别的模糊决策;最后运用DS证据理论将多个时刻的模糊决策融合,从而完成雷达工作模式的最终识别。基于时域模糊决策融合的识别方法可以有效改善参数测量误差对工作模式识别效果的影响。仿真结果以及对比实验表明,文中所提算法具有更好的抗噪性能,在雷达信号的参数测量误差为15%时仍具有90%以上的识别率。     

超声波辅助球磨纳米MnxMg1-xFe2O4的制备和表征

采用超声辅助球磨法制备了具有尖晶石相的纳米锰镁铁氧体Mn_xMg_(1-x)Fe_2O_4(x=0.2,0.5,0.8),并利用X射线衍射仪(XRD)、透射电子显微镜(TEM)、振动样品磁强计(VSM)、荧光强度测试仪、电导率仪对反应产物进行了一系列的表征.X射线衍射图谱表明当反应进行到60h,单相立方尖晶石结构已经完全形成.透射电子显微镜表明样品(x=0.2)粉末的平均尺寸在25nm左右.饱和磁化强度在x=0.5时达到最大的74.22emu/g,并且随着x值的增大,饱和磁化强度降低.在不同实验条件下,荧光强度和电导率有着明显的不同,其变化说明超声辅助球磨对反应有显著的耦合作用.     

高温合金轴向超声振动钻削减摩机理

针对高温合金钻削困难、钻削过程中摩擦力大等问题,采用超声振动技术加工.首先,分析了超声振动减摩机理,构建了平均摩擦力与振动参数之间的关系,并得出了平均摩擦力与振幅之间的变化趋势.建立轴向超声振动钻削系统,利用该系统对高温合金进行钻削加工.结果表明:振动振幅对孔壁表面质量的影响符合超声振动钻削的减摩特性.利用优化后的振幅超声振动钻削,与普通钻削相比,切屑形态更加规整,孔壁表面粗糙度值更小,表面质量更好.     

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。