探究奇偶旋翼对雷达回波的影响

针对奇偶旋翼对雷达回波的影响,本文分析验证了奇偶旋翼产生桨叶反射现象的差异。首先分析了桨叶反射现象产生的原理;然后根据奇偶旋翼的物理机理的差异进行分析得出:偶数旋翼转一圈会产生N次桨叶反射现象(N为旋翼个数),而奇数旋翼会产生2N次桨叶反射现象,其中N次强桨叶反射,N次弱桨叶反射,且强弱桨叶反射现象交替出现;最后根据雷达实测数据与旋翼参数进行对比,验证了奇偶旋翼产生桨叶反射现象差异的正确性。

关于动目标近距的杂波谱中心补偿

杂波谱中心补偿是机载雷达动目标检测的关键步骤。杂波谱中心的估计方法主要有两种:惯导估计法和回波数据估计法。对于机载雷达的动目标检测所运用的估计方法利用回波数据进行估计杂波谱中心,然后利用惯导估计的杂波谱中心进行解模糊操作。但是在5km近距的杂波谱中心发现,传统的回波数据方法—重心法估计、相关法估计,仍然会使动目标检测出地杂波,已经不能满足动目标检测的要求。本文针对实际雷达和实测数据,对近距动目标检测提出了新的杂波谱中心估计方法,对于动目标近距的检测结果有较大的改善。

基于相关性对某实测数据海杂波特征提取算法进行改进

现代战争中,海面战争越来越占据重要地位,对海雷达对于海面目标的检测可以决定战争的成败。我国研究人员在海面目标识别方面已经取得了进展,但由于海尖峰的复杂性,其识别效果并不好。文章基于某实测的对海数据,通过一种新算法对海杂波和海面低空飞行目标进行了特征提取,并取得了较好的效果。

基于雷达参数对两类飞机的识别率影响

雷达目标识别是对雷达探测功能延伸,在现代战争中占据的地位已经越来越重要了。直升机和螺旋桨飞机在现代社会中也是必不可少的两类飞机。微多普勒效应为雷达目标识别提供了新途径,同时也是现有雷达目标识别方法的有力补充。文章通过控制变量法,分析两类飞机的识别率是否受脉冲重复频率和驻留时间的影响。并且基于实测数据对其进行了验证。

关于海杂波特征提取识别率的改进

虽然雷达特征提取与分类识别在海面的运用已经越来越广泛,但是由于海杂波的复杂性以及海尖峰的存在,雷达目标识别技术在海面上运用的识别率并不是很高,通常识别率只有75%左右。本文通过海杂波帧数的叠加方法,对海杂波和海面轮船目标进行特征分类,使雷达对海杂波的识别率有一定提高。

关于海杂波与海面目标的分类识别

雷达目标识别技术如今在现代社会中的应用越来越多。在国家领土的争夺中,对海域的控制权是每一个沿海国家都非常重视的。所以目标识别技术也逐渐运用于海面上。目标识别技术不仅能对海面和海面目标进行识别,还可以提高对海检测目标的识别率。本文通过寻找海杂波与海面目标特征的差异,通过SVM分类器对海杂波和海面目标进行特征分类。

基于微多普勒特征的车辆与直升机分类技术

利用低分辨雷达对车辆、直升机进行分类具有重要意义。本文首先对车辆与直升机的微多普勒特征进行分析,提取具有可分辨力的特征,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器,实现短驻留条件下对两类目标的有效鉴别。基于实测数据的实验结果验证了所提特征和方法的有效性。