战场环境中的电波传播模型优化选择方法

针对战场级的复杂电磁环境仿真过程中涉及到全频段覆盖、环境影响、仿真速度要求高等问题,提出了一种综合考虑用频装备、环境信息和模型自身特点的电波传播模型选择方法。该方法首先通过频段对用频装备及电波传播模型进行划分,再结合环境信息中降雨量、海拔、植被覆盖率、气候类型、导电特性等参数进行综合分析,最终得到传播模型的优化选择方案。在典型作战场景仿真应用中,该方法为传播模型的合理选择提供了思路,保证了仿真的精度,同时也为电磁环境仿真中传播模型本地化提供了依据。     

一种新的雷达脉冲信号的非匹配检测算法

在电子侦察领域中，传统的雷达脉冲信号检测是基于包络检波的非匹配检测。为了提高在低信噪比条件下对雷达脉冲信号的检测概率和参数估计精度，文中提出了一种新的雷达脉冲信号的非匹配检测算法——极值序列分析法。该算法可在低信噪比条件下完成雷达脉冲信号的检测，然后对雷达脉冲信号的脉冲幅度、脉宽、到达时问、信噪比和载频等参数进行估计。仿真结果表明：极值序列分析法对雷达脉冲信号的检测概率高、参数测量精度高和处理速度快。     

回旋壳体内外曲面三坐标激光非接触测量系统的设计与实现

提出了一种非镜面回旋壳体内外曲面三坐标激光非接触测量系统的设计与实现。该系统采用激光和CCD等技术实现了被测体表面三坐标快速自动扫描。论述了系统设计思想 ,介绍了该系统的组成。讨论了激光非接触测量头测量原理及系统测量过程 ,最后介绍了系统主要技术指标。     

雷达全脉冲的数字分析方法研究

提出了一种雷达全脉冲分析算法——极值序列分析法。该算法能够分析雷达脉冲的载频、脉冲幅度、脉冲宽度、信噪比、脉冲到达时间、脉冲包络特征参数和脉内调制参数。该算法的特点是：参数测量精度高;识别信号类型准确率高;算法速度快和所需存储空间小。     

多分量相移键控信号调制识别技术

为解决单通道接收机在多信号环境下的调制识别问题,提出了一种不经信号分离直接提取各信号分量的特征不变量以实现多个相移键控信号的调制识别算法.首先给出了多信号特征不变量提取原则,进而提出了融合二、四阶循环累积量的特征不变量提取方法,推导了所提特征不变量的理论值,最后设计了适合于这里模型的分类器.仿真实验表明:该算法能不受干扰地提取各分量的特征不变量,进而分类器能有效地识别调制组合内任意的双分量相移键控信号.同等实验条件下,所提算法的识别性能优于现有的基于四阶循环累积量的算法.     

基于 GIS 系统 DEM 数据的雷达地杂波建模与仿真

根据雷达建模与仿真需求,提出了一种基于地理信息系统(GIS)数字高程(DEM)数据的地杂波建模方法。针对GIS的DEM 数据分辨率不满足雷达分辨率要求这一难点,由 GIS的DEM 数据计算雷达波束照射区域的起伏度和粗糙度,将 地形分为平原、森林、丘陵和高山四种地貌,而后针对不同地貌分别采用平均分布、Weibell分布、LogNormal分布和 Pareto分布对相应的地貌建模,所产生随机序列的幅度按照地貌起伏范围设定、长度依照雷达分辨率和波束覆盖区域确定。地貌的后向散射系数采用“修正 Morchin 模型计算”。分别采用实际DEM地貌数据和仿真地貌数据计算地杂波,实验结果 验证了该方法的有效性。     

脉冲重复间隔估计与去交织的方正弦波插值算法

在高密度复杂信号环境中,根据脉冲到达时间提取脉冲重复间隔并去交织是一个常用方法。但由于存在严重的倍周期干扰和脉冲重叠现象,传统的脉冲重复间隔估计算法在高密度复杂信号环境中性能急剧下降。为了克服上述缺点,该文提出了一种的新算法方正弦波插值算法(SSWIA)。其核心是把不等间隔的到达时间序列变换成连续信号;然后利用快速傅里叶算法提取重复周期并用滤波技术和过零检测形成检测波门提取周期序列。该算法能够适应固定重频、参差重频、抖动重频和滑变重频交织的高密度复杂信号环境。仿真结果表明:该算法提取重复频率精度高,速度快并且抗丢失和虚警脉冲的能力强;其综合性能优于现有其它方法,具有很好的工程应用价值。     

数字化宽带测向系统中的概率解模糊算法

为了进一步提高干涉仪的测向精度,增强对宽带信号的适应能力和扩展系统的工作频率范围,以实现数字化宽带测向系统,提出了概率解模糊模型和基于最大后验概率的快速算法.仿真结果表明,该算法解模糊速度快,解模糊能力强,误解模糊概率低,可广泛运用于干涉仪等需要解相位差模糊的领域.     

比幅测向体制测向性能分析

对比幅测向体制进行了较全面的分析,定义了各个相关部分的参数,得到了通道参数与系统参数之间的关系。     

雷达探测能力评估模型研究

提出了一种基于目标特性的雷达探测能力评估模型。该模型在给定的虚警概率和Swerling模型等条件下,建立起了发现概率与最大探测距离的数学关系。而考虑到雷达系统损耗和传播因子F对距离评估的影响,将这些因素统一概括成修正因子M定量描述。可通过Albersheim方程或Shnidman方程,推导出一个计算M因子的算法,再用M因子对最大探测距离进行修正得到实际距离,实现雷达距离以概率形式而非简单数字的完整描述。最后,以发现概率为指标对雷达网的威胁进行了评估。