多功能相控阵雷达行为辨识综述

多功能相控阵雷达是指具备相位控制阵列,能同时实现搜索、跟踪、制导等多种功能的雷达。随着雷达对抗的不断升级以及各国对于电子战的日益重视,作为获取多功能相控阵雷达信息的重要手段,其行为辨识技术的研究得到了进一步发展。结合目前多功能相控阵雷达行为辨识的背景与意义,对已有的不同多功能相控阵雷达信号模型进行梳理,对高密度、大噪声信号环境下的波形单元提取算法和基于深度学习的工作模式识别算法进行识别性能、适用场景等方面的系统性对比,并归纳了不同仿真数据集的实际应用情况,最后总结了该技术存在的问题并提出了未来展望。

基于ALBERT的中文简历命名实体识别

现有的电子简历实体识别方法准确率低,采用BERT预训练语言模型虽能取得较高的准确率,但BERT模型参数量过大,训练时间长,其实际应用场景受限,提出一种基于ALBERT的中文电子简历命名实体识别方法。通过轻量版ALBERT语言模型对输入文本进行词嵌入,获取动态词向量,解决一词多义的问题;使用BiLSTM获取上下文结构特征,深层次挖掘语义关系;将拼接后的向量输入到CRF层进行维特比解码,学习标签间约束关系,输出正确标签。实验结果表明,该方法在Resume电子简历数据集中取得了94.86%的F1值。

遗传算法的多平台实现方法

遗传算法是一种基于达尔文进化论的优胜劣汰、适者生存的自适应启发式概率性全局搜索算法,该算法以其高效率、并行性、普适性和鲁棒性受到广泛的研究和应用.该文首先简要介绍了遗传算法的基本思想、操作方法和优缺点,然后针对仿真教学应用中常用仿真平台分别给出了标准遗传算法(SGA)在MatLab、VB和TC30三个软件平台中的实现方法,并结合仿真教学应用,对一种采用精英保留策略的自适应遗传算法的数值优化性能进行了示例,验证了实现方法的有效性.

VC和STK集成的途径及其在仿真中的应用

卫星工具软件(STK)是广泛用于航天工程全过程的先进卫星系统分析软件,具有准确的仿真能力,但在实际应用中经常遇到STK与应用程序的集成问题;文中介绍了利用STK/Connect模块实现STK与VC集成的方法,并通过一个VC和STK集成在相控阵雷达效能仿真系统中的应用实例详细说明了两者联合编程的步骤。两者的集成有效地利用了STK准确的仿真能力与VC高效的数据分析能力,提高了仿真分析系统开发的灵活性。

基于频谱包络自相关的ISAR转角估计方法

逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像中,为了对目标进行方位向定标和距离徙动校正,需要估计雷达与目标的相对总转角。在对Dechirp回波数据分析的基础上,提出了一种基于频谱包络相关的转角估计方法。与相位对消法相比,所提算法无需知道目标大小等先验信息,且具有更好的鲁棒性。通过对两个不同时刻信号频谱包络的相关,估计出方位向回波信号的二次项系数,并采用加权最小二乘对估计结果进行拟合,完成了对转角快速准确的估计,仿真实验证明了该方法的有效性。

虚拟仪器技术在雷达系统测试中的应用

分析了现代雷达系统对新一代雷达测试系统的要求,总结了虚拟仪器的发展、优势和关键技术,并对新一代雷达测试系统进行了展望。

相位干涉仪全数字化测向方法分析

传统干涉仪测向采用模拟鉴相器,鉴相误差较大,而数字化鉴相器也仅仅是对输出相位差数字化,精度提高有限.本文提出了一种基于数字接收机的全数字化鉴相器进行测向的方法.经理论分析和仿真实验,该方法测向精度有很大提高,且可以实现同时多信号的分辨.

星载合成孔径雷达回波信号的仿真

分析了星载合成孔径雷达空间几何关系和卫星轨道摄动方程,提出了一种基于Stop and go模型的星载SAR回波信号仿真方法。详尽地描述了整个仿真过程,讨论了回波信号仿真的方法,并给出回波信号的仿真结果和RD算法成像结果。

现代雷达的特点及测试系统的发展方向

雷达测试在现代雷达系统中占有重要的地位。随着新体制雷达的发展和完善,新一代雷达测试系统将具备综合化、模块化、智能化、数字化、网络化等特点。文章详细分析了现代雷达系统对新一代雷达测试系统的要求,分别从MC3一体化技术、虚拟仪器技术、网络测试技术以及智能传感器信息处理技术四个方面对新一代雷达测试系统进行了展望。

差异化教学在雷达原理与系统教学中的应用

针对教学过程中难以精准实施差异化教学的问题,构建了涵盖上课之前、上课期间和上课之后的差异化教学架构模型,从课程内容、实验设计、资源推送、作业布置和考核评价等5个方面进行了差异化教学改革。利用信息化技术建立了学生的成长数据库,丰富了课程的资源库。通过课程考核结果证明,差异化教学能有效激发学生学习的主观能动性,能取得良好的教学效果。

基于WVD及改进算法的星载SAR动目标检测

运动目标检测是合成孔径雷达信号处理中的一个重要问题。文中分析了星载合成孔径雷达 (SAR)回波的时频特性,讨论了魏格纳-维尔时频分布(WVD)及其改进算法对星载合成孔径雷达运动目标的检测效果,比较了魏格纳-维尔时频分布、伪魏格纳-维尔时频分布、平滑伪魏格纳-维尔时频分布的时频聚集性及其对交叉项的抑制程度。并通过仿真Seasat-1卫星参数下的星载SAR回波数据,给出了三种时频分布的检测结果。

基于TDOA与GROA的信号源两步加权多维标度定位技术

首先利用时差与增益比测量值求得目标与接收站之间的距离值,再利用基于测距定位的多维标度定位技术(MDS)实现目标定位。仿真结果表明,所提算法在参数测量误差较小时能够达到定位CRLB,且性能优于两步加权最小二乘(TSWLS)算法。

融合光度序列和雷达散射截面积序列的目标运动特征反演方法

针对单独应用光度序列和雷达散射截面积(RCS)序列判断空间碎片准确率低和估计目标旋转周期精度低的问题.提出融合两种数据判别目标运动姿态和估计旋转周期的方法.在运动姿态判别中.通过两种数据利用非参数检验中的置信度融合得到新的置信度.与设定的置信水平比较获得目标运动姿态的判别结果.在自旋目标的运动周期估计中.分别计算旋转目标光度序列和RCS序列的循环自相关函数.以降低加性高斯白噪声的影响.然后求取两个自相关函数的互相关函数.凸显其共有的周期.理论推导和实验结果表明.较单独使用RCS序列或光度序列.所提方法能够提高对卫星运动姿态判别的准确率和自旋目标周期的估计精度.

一种非均匀环境下多通道SAR动目标检测算法

针对非均匀环境中SAR-GMTI动目标检测性能下降的问题,提出了一种新的动目标检测算法。该算法首先通过广义内积(GIP)来修正杂波的协方差矩阵,从而达到抑制均匀杂波的目的,然后利用恒虚警(CFAR)检测技术提取动目标及强干扰目标,最后根据杂波抑制剩余信号的多普勒中心来剔除强干扰目标。理论分析及实验结果表明,该方法不仅能够很好地抑制均匀杂波,且能剔除强干扰目标,适用于强干扰存在的非均匀环境。

雷达导引头目标跟踪波形选择

为研究末制导跟踪阶段雷达导引头的波形选择,提出了一种认知雷达导引头制导跟踪过程中的波形选择算法。首先,结合导引头制导和观测滤波模型,建立了雷达导引头波形选择的处理流程;其次,使用交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMMUKF)算法来解决非线性跟踪问题;基于最大互信息准则搜索波形参数使得跟踪误差最小。仿真结果表明,波形选择算法可以有效提高导引头跟踪精度,并提供更为平稳的制导过载。

幅度信息辅助的认知雷达跟踪波形选择

为提升认知雷达跟踪性能,提出了一种幅度信息辅助的认知雷达跟踪波形选择算法。首先,讨论了认知雷达跟踪波形参数选择的框架,其次,分析了幅度辅助跟踪概率数据关联的性能,提出了波形参数选择的方法;最后,结合交互式多模型无迹卡尔曼滤波器(Interactive Multiple Model Unscented Kalman Filter,IMMUKF)提出了幅度信息辅助的认知雷达跟踪波形选择算法。仿真结果表明,所提算法能有效提升目标跟踪性能,同时减少了目标跟踪丢失概率。

自适应选择的雷达回波空间积累检测方法

空间部分相干时的回波积累检测是分布式雷达回波信号联合处理面临的难题。针对传统相干和非相干积累检测方法在空间部分相干时回波检测性能损失较大的问题,建立了目标三维散射模型,分析了各站回波空间相关性变化规律,引入时域加权能量检测器用于空间部分相干积累检测,提出了以回波的空间相关系数大小为依据进行自适应选择的积累检测方法,有效解决了回波在任意空间相关性时高效积累检测。仿真结果表明该方法能根据相关系数大小正确选择3种积累检测方法,且检测性能优于传统的相干和非相干积累检测方法。

WCDMA前导扰码的因子图迭代检测算法

WCDMA技术是通信中的一种重要多址机制,实现其前导扰码的检测是上行信号盲检测的基础。根据因子图迭代检测的思想,选择分层校验迭代模型并分析不同校验关系对其检测性能的影响,改进迭代估计序列的选取方法。不同参数的校验关系在信噪比不同时检测性能曲线区别较大,合理组合校验关系可以提升扰码迭代检测性能;选择误码最小的一次迭代估计序列作为算法最终检测结果。仿真实验表明,选择度数较少、级数较大的校验关系并合理组合可以提高分层校验的迭代检测性能,恢复扰码初态的方法有助于选择误码最小的估计序列。

电子对抗中的遗传算法研究

遗传算法是一种源于进化论和基因遗传学的新的智能优化算法。本文概述了其基本思想、操作方法、优点和问题,并介绍了近年来对遗传算法的改进和应用研究,最后对其在电子对抗领域中的应用进行了分析研究。

低成本X波段超宽带LFMCW-SAR信号源与非线性矫正

本文针对近距离宽带LFMCW-SAR成像的应用背景,提出了一种基于YIG振荡器的X波段5.1 GHz带宽线性调频连续波信号源方案,该方案结构简单、价格低廉,缺点是线性度较低,导致距离分辨率下降.传统非线性估计方法在低信干噪比或多目标混叠情况下,估计精度将严重下降甚至失败.针对这个问题,本文提出一种基于宽窄带滤波器相结合的二次迭代高阶模糊函数非线性误差估计与插值重采非线性矫正方法,该方法在低信干噪比情况下仍能有效估计并矫正发射信号的非线性.论文分别采用仿真数据、延迟线数据以及轨道SAR实测数据对算法进行了验证.