基于粒子群算法的低轨重点卫星雷达协同探测任务规划方法

为提升定轨、成像、目标特性测量等多种模式下的观测效率,基于粒子群算法提出了一种低轨重点卫星雷达观测任务规划方法。相较基于优先级的任务规划方法,文中方法可对所有卫星按给定观测频次无丢失观测,满足雷达视场、时间窗口、任务切换等约束。使用雷达仰角、斜距、雷达截面积构建权值对基于观测时长的目标函数进行修改,并使用粒子群优化算法求解最大总观测时长或最快完成时间。仿真场景为两部假想地面雷达协同对30颗低轨重点卫星做24 h~72 h观测。结果表明,所有卫星无丢失观测,最大总观测时长和最快完成时间分别为18622 s和15 h 16 min(场景时间:24 h)。使用带有权值的目标函数可获得平均观测仰角、斜距的改善,而总观测时长基本一致。

微波光子信号同步及其在分布式相参雷达中的应用

分布式相参雷达技术通过多节点高性能信号同步实现跨平台的信号级相参融合,可大幅提升雷达探测、跟踪和抗干扰等能力,是雷达领域的重要发展方向之一。随着雷达频率范围的拓展、瞬时带宽的增大和搭载平台的多样化,分布式相参雷达技术对节点间信号的时间、空间、频率、相位同步性能提出了越来越高的要求,这使得传统电学信号同步技术面临巨大挑战。文中介绍了分布式相参雷达对信号时、空、频、相同步的性能要求和国内外相关技术的研究进展,重点总结了微波光子同步技术的基本原理和代表性成果;构建了微波光子分布式相参探测原理验证系统,验证了微波光子分布式相参的可行性,为推动分布式相参雷达的前沿发展与工程化应用提供了关键技术支撑。

超材料天线罩雷达散射截面特性分析

以超材料为代表的新技术迅速崛起,大大推进了天线罩的技术进步,与往常天线罩不同的是,超材料天线罩改进了天线系统的散射特性。多年来,人们注重于天线罩的传输特性而忽略了散射特性研究,一方面原因是控制天线罩的散射性能的需求不甚迫切,另一方面原因则是准确分析耗时费力,难度很大,特别是电大尺寸的天线罩的散射特性几乎无法精确计算。虽然高频光学近似在分析天线罩传输特性方面,精度较高,基本满足设计需求,但是在分析天线罩散射特性方面,偏差较大,很难满足设计需求。针对超材料天线罩雷达散射特性分析需求,文中首先分析比较了不同方法对于介质天线罩雷达散射截面(RCS)的计算结果的差别,分析了产生的原因,采用特征模型结合全波分析方法,计算了超材料天线罩散射特性,并与测试结果进行了比较,仿真和试验结果的包络符合较好,验证了在天线罩中采取吸收措施能明显降低其RCS,可供超材料天线罩设计师参考。

里德堡原子雷达接收灵敏度极限

里德堡原子在微波场的存在下呈现出电磁诱导透明效应,因而可用于微弱电场的探测。近年来,基于里德堡原子微波探测技术的新型雷达接收机架构引起了业内广泛关注。文中分析了里德堡原子雷达接收机的外部和内部噪声源,探究了里德堡原子接收机的灵敏度,指出在雷达侦收场景下,当前可制备的里德堡原子接收机灵敏度不及传统电子技术接收机,并针对里德堡原子雷达接收机的实用化提出了技术改进方案。

超材料天线罩温度升高快速分析

随着电子系统的功率越来越高,必须考虑超材料天线罩中温度升高。由于超材料天线罩的复杂性,其温度升高分析难度更大。超材料天线罩的热分析涉及电磁场和温度场的多物理场的分析,对于电大尺寸的天线罩,模型复杂,计算时间很长。文中首先进行了系统的理论分析,然后给出了天线罩内部温度升高的快速方法,先后计算了单层超材料天线罩、夹层超材料天线罩的最大温度升高和温度升高分布,计算结果与实测及全波仿真符合较好,与全波分析相比计算时间大大缩短,速度提高数百倍。该方法物理概念清晰,快速简便,还能够迅速分析存在环境温度差情况下的超材料天线罩的温度升高分布,为大功率系统中的超材料天线罩设计提供有力的支撑。

基于集总巴伦结构的全向偶极天线设计

为了满足基站和无线局域网应用对全向高增益天线的需求,提出了一种基于集总巴伦结构的集成化印刷偶极天线的设计。首先,根据3 dB电桥电路原理,设计了一种集总巴伦结构,并通过仿真软件验证了集总巴伦结构的性能。集总巴伦由微带线和集总元件组成,输入信号进入巴伦后,可以从两个输出端口输出振幅相等、相位相差180°的信号;然后,根据最大传输最小反射原则设计了偶极子天线,并将集总巴伦与印刷在介质基板两侧的偶极子天线集成在一起,完成了巴伦集成型偶极子天线的设计;最后,通过电磁仿真计算与优化,确定了天线的最优结构,并进行了实物加工和测量。实测结果表明,该天线可以在1.35 GHz~1.45 GHz的带宽范围内实现水平全向高增益辐射。该天线具有重量轻、剖面低、易于调谐的特点,为通信、广播和军事系统终端天线阵提供了一种新颖的单元天线结构。

深度模型的持续学习综述:理论、方法和应用

自然界中的生物需要在其一生中不断地学习并适应环境,这种持续学习的能力是生物学习系统的基础。尽管深度学习方法在计算机视觉和自然语言处理领域取得了重要进展,但它们在连续学习任务时面临严重的灾难性遗忘问题,即模型在学习新知识时会遗忘旧知识,这在很大程度上限制了深度学习方法的应用。持续学习研究对人工智能系统的改进和应用具有重要意义。该文对深度模型的持续学习进行了全面回顾。首先介绍了持续学习的定义和典型设定,阐述了问题的关键。其次,将现有持续学习方法划分为基于正则化、基于回放、基于梯度和基于网络结构4类,分析了各类方法的优点和局限性。同时,该文强调并总结了持续学习领域的理论分析进展,建立了理论与方法之间的联系。此外,提供了常用的数据集和评价指标,以公正评判不同方法。最后,从多个领域的应用价值出发,讨论了深度持续方法面临的问题、挑战和未来研究方向。

机载毫米波雷达多普勒中心频率估计方法

由于毫米波雷达波长短,在一定的脉冲重复频率(PRF)条件下更容易产生方位采样模糊,且成像质量受多普勒中心频率估计影响较大。为此,提出一种联合惯导信息和回波包络对称匹配的多普勒中心频率估计方法,能够为毫米波合成孔径雷达(SAR)成像精确估计多普勒中心频率进而实现稳定连续出图的目的。先利用惯导信息解算方位采样模糊数,再利用提出的回波包络对称匹配方法实现多普勒中心频率精确估计。该方法估计精确度高且算法复杂度低,适用于不同频段雷达和多种时频域成像算法,具有良好普适性。通过对SAR图像序列的连续估计以及算法性能对比,验证了本文算法的有效性。

2023年度外军太空态势感知领域发展分析

从威胁对象、体系集成、能力发展、系统布局、装备改进、技术创新和作战运用7个角度具体分析了国外太空态势感知领域2023年度的发展态势,并对未来发展趋势进行了展望。分析表明,随着低轨星座的大规模部署,太空环境正趋于更为复杂和拥挤,为应对这些挑战,需要充分集成现有雷达和光电传感器装备,提升数据传输与信息融合能力,增强威胁目标的意图判别能力,开发新型深空探测手段,从而全面提升太空态势感知能力。

未来无人反无人杀伤链展望分析

为满足愈发紧迫的反无人机作战需求,利用己方无人机系统发现、打击敌方无人机,实现“无人反无人”,被认为是一种反无人作战的关键潜力备选方案。基于相关装备发展现状,从“威胁发现”“识别瞄准”和“拦截交战”三大环节展望未来“无人反无人”杀伤链。分析了以美国为代表的军事大国在无人预警机、无人拦截机以及先进智能化辅助决策系统等关键赋能装备上的布局情况。针对蜂群防御典型作战场景进行推演,展示出该新质杀伤链的速度、规模、范围、生存四大优势。