基于加速退化试验的发射电源关键参数趋势预测研究

雷达发射电源作为雷达最重要的组成部件,其稳定性与质量高低直接影响整个雷达设备运行的可靠性与性能指标的实现,同时电源需要连续运行,还要承受高、低温及高湿、冲击等考验,运行中不允许检修或者只能进行简单的维护,因此探究发射电源的性能退化规律,并对其进行有效的预测十分有必要;通过详细分析发射电源失效机理,并开展发射电源性能退化试验,并对各试验数据进行有效的分析,探究电源各监测参数相关关系,建立电源各关键参数退化模型,从而实现对发射电源的故障预测或者关键参数的趋势预测。

基于模糊神经网络的复杂网络故障诊断设计

针对雷达等复杂大型电子装备网络系统的故障定位难、影响关系不清晰的问题,采用了基于模糊神经网络的故障定位方法,提高了网络故障定位的快速性与准确性:首先介绍了模糊隶属度及模糊神经元等理论,接着基于模糊理论将网络监测信息进行模糊化处理,并利用神经网络模型对模糊后的信息进行训练与学习,参数训练达到设置的期望误差0.01;最后利用训练好的模型对随机抽取的2组网络故障实例进行了验证,软件执行单次诊断耗时3.5 s;结果表明,采用基于模糊神经网络的诊断方法能够较好解决网络故障耦合复杂、故障现象与故障原因关系不清晰等难题,对网络故障快速排除与恢复具有重要意义。

基于DSP芯片的高速数字电路模块BIT设计

随着雷达数字化和智能化,含有多个DSP芯片的高速数字电路模块得到了越来越广泛的应用;针对基于DSP芯片的高速数字电路模块构成的信号处理系统诊断能力弱的问题,提出了通过优化模块BIT软件设计提高模块故障诊断能力的方法;分析了该类模块的BIT测试需求,着重介绍了模块主要BIT测试项目的测试原理和设计方法;通过模块自检软面板对模块BIT测试方法进行了验证;试验结果表明该方法具有实用性强、成本低等优点。

基于动态时间弯曲的欠时间信息雷达精度评估方法

测量精度是雷达核心系统指标之一,工程中对其进行准确评估有着重要意义;实际应用中在利用民航广播式自动相关监视(ADS-B,automatic dependent surveillance-broadcast)数据进行精度评估时常因时间信息缺失、时间节拍不均匀等原因导致航迹点匹配误差增大,精度评估效果急剧下降甚至失效;针对上述问题对欠时间信息条件下精度评估问题进行了研究,采用了基于动态时间弯曲(DTW,dynamic time warping)算法的雷达航迹点匹配技术,利用形状信息在时间信息缺失的情况下仍能实现航迹点精确匹配从而提升评估精度;考虑到实际应用中边界束缚与计算资源限制,一种预筛选与下界加速技术被提出;然后基于实际应用中序列高维序列信息采用联合度量方法进一步提高航迹点匹配精度;最后在实际测量数据上进行验证,经实验测试表明本方法在时间信息缺失的情况下也可准确评估雷达精度,计算速度快;算法扩展了基于ADS-B数据的精度评估应用范围,具有广泛实用价值。