基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

基于高斯字典原子稀疏表示的高精度宽角SAR成像方法

为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法。在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数。在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解。最后，根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性。通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性。     

远距离支援干扰下双隐身飞机自卫相参干扰对单脉冲雷达影响

以复杂电磁环境下双隐身飞机自卫相参干扰对抗单脉冲雷达为研究背景,针对单脉冲雷达角欺骗问题,提出了远距离多假目标干扰下双隐身飞机自卫相参干扰模型。首先构建双隐身飞机姿态敏感性模型,提取即时雷达散射截面序列,依据目标回波与干扰信号对应关系,建立复合等效信干比模型。在此基础上,采用脱靶与有效干扰最小即时距离对双机干扰模式下雷达角跟踪误差形成评判指标。仿真表明，该组网干扰模式使雷达角跟踪误差提高696.49倍,比单一干扰模式使单脉冲雷达角跟踪误差平均提高1.07倍,检验了组网复合相参干扰样式的有效性。     

低噪声放大器的计算机辅助设计

讨论了频率捷变雷达系统中LNA的计算机辅助设计问题,并给出了一实用程序.用该程序设计生产的低噪声放大器已成功地用于某雷达中,其性能指标达到国内同类产品领先水平。     

单涂层吸波材料的优化设计及偏差研究

本文通过对单涂层吸波材料内电磁波传输损耗机理的细致研究，提出了单涂层吸波材料优化设计的两项原则。结合具体实例详细说明这两项原则的具体应用，最后讨论涂层电磁参量在偏离匹配条件的情况下，对涂层吸波性能影响的具体结果分析。图３．表１，参３。     

MkdV方程族的换位表示及其相应的Liouville完全可积系统

本文给出了ＭｋｄＶ方程族的换位表示及一个有限维对合系，并讨论了Ｂａｒｇｍａｎｎ约束和Ｃ．Ｎｅｕｍａｎｎ约束及其相应的定态ＭｋｄＶ系统。最后，我们得到ＭＫｄＶ方程族的对合解。     

被动雷达导引头多脉冲辐射源的角度分辨与跟踪

讨论了被动雷达导引头主波束内存在多脉冲辐射源时对多辐射源进行角度分辨并跟踪某一辐射源的方法。首先利用聚类分析法实现多辐射源角度分辨 ,然后利用主波束角度压缩方法实现单一辐射源跟踪。计算机仿真结果表明 :在中等密度脉冲辐射源环境下 ,采用聚类分析和主波束角度压缩相结合的方法可较好地实现导引头主波束内多脉冲辐射源的角度分辨与单一辐射源跟踪     

约束数据库中的函数依赖公理系统与设计理论

约束数据模型作为一种新的数据模型正受到广泛关注。为了约束数据库的应用，需要研究它的设计。为此本文对约束数据库中的函数依赖给出定义，并提出函数依赖的公理系统，证明了它的有效性和完备性；在此基础上完成了约束数据库设计的核心工作：把约束关系模式分解为3NF或BCNF的算法。     

模式语义链元建模及其应用

大粒度的模型转换是模型驱动软件开发场景下的重要技术需求，仅通过定义通用模型转换语言不足以满足这一需求，其中一个原因是通用模型转换语言工作在特定建模语言的元模型层次而非一般设计意图层次上．文中提出一种模式语义链(PSL)元建模方法．通过重型扩展统一建模语言(UML)元模型以直接形式化描述可表达一般设计意图的模式，并应用UML动作语义和元模型继承实现模式自动生成及转换．该方法为实现一船设计意图层次上的大粒度模型转换提供了有效支持．     

小波多尺度分解及其在SAR图象目标检测中的应用

合成孔径雷达图象的目标检测是最重要的任务之一.目前用于目标检测的现有方法速度较慢、准确率较低、精度较差.作者提出小波分解的方法用于目标检测.同尺度目标检测采用二维离散二进小波分解方法,提高检测速度.不同尺度的目标检测采用多尺度二维离散小波分解方法,提高检测准确率.图象匹配采用灰度归一化的灰度相关匹配方法,提高匹配精度.实验证明,采用该法进行目标检测能获得较好的效果.