主动拦截防护系统坐标变换方法研究

针对坦克装甲车辆主动拦截防护系统的坐标变换问题,分析了系统中超近程探测雷达以及发射转台的坐标系,并推导出了雷达与转台坐标系的变换公式。提出利用目标模拟器获得雷达与转台共同观测点并求解坐标变换矩阵,最后总结了主动拦截防护系统应用坐标变换的工作流程。     

非线性盲辨识补偿处理的宽带超外差接收机

提出了一种基于非线性盲辨识补偿处理的新型宽带超外差接收机。在时域,分别提取接收前端输出信号的大信号成分（大功率频率分量）和小信号成分（主要包含非线性失真分量）,并以大信号的非线性模型与小信号的残差平方和最小作为其非线性行为模型参数的辨识准则,利用加权迭代改善算法实现模型参数的自适应提取和更新,最后在线实时地对接收机输出信号进行数字域后补偿处理。实测结果表明,在同时多信号接收的情况下,该非线性盲辨识补偿处理可将整机的无杂散失真动态范围(SFDR)提高超过20dB,极大地提高了在强干扰存在时对微弱信号接收与检测的能力。      

基于LS-SVM的宽带接收前端非线性补偿算法

针对目前常用的基于参数化非线性模型（Parameterized Nonlinear Model,PNM）的补偿算法存在易陷入局部最小值,导致补偿性能不稳的问题,该文提出了基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM）的宽带接收前端非线性补偿算法.该算法基于减谱-时频变换法（Spectrum Reduction Algorithm based on Time-Frequency Conversion,SRA-TFC）盲分离接收前端输出信号中的大功率基波信号和其他小功率信号,并以此作为LS-SVM逆模型的训练输入-输出样本对.引入最小二乘支持向量回归（Least Squares Support Vector Regression,LS-SVR）算法高精度拟合接收前端非线性逆模型.通过以宽带接收前端的输出信号为测试样本消除其非线性失真分量.仿真与实测结果表明：该算法可使宽带接收前端的无杂散失真动态范围（Spurs-Free-Dynamic-Range,SFDR）提高约20 dB,较基于PNM的补偿算法提高了约5 dB.     

基于有源对消的装甲目标被动毫米波隐身技术研究

目前,被动毫米波探测与制导技术已对装甲目标产生了极大的威胁。为提高装甲目标在未来战场的生存能力,该文提出一种基于有源对消的新型毫米波隐身方法。该方法通过装甲目标车载毫米波干扰机发射低功率噪声来降低目标与不同实战背景的辐射温度差,使得末敏弹毫米波辐射计无法探测识别出目标,从而实现其被动隐身功能。与传统基于外形、材料的无源隐身方法相比,该方法不仅可防护不同实战背景下的多种类型目标,还具有布设机动性强、工程实现简单等优点。最后实验结果表明：该方法可使实战环境下装甲目标对其正上方$ {90^\circ} $立体空域内Ka波段、W波段末敏弹辐射计的隐身效能分别达到–20～–8 dB, –15～–8 dB,并且隐身效能较无源隐身方法也有一定的提升。