对导弹单脉冲跟踪雷达的交叉眼干扰方法研究

交叉眼干扰是对导弹单脉冲跟踪的有效干扰手段,为了深入分析交叉眼干扰机理,提高交叉眼干扰系统使用的效能,对双站反向交叉眼干扰雷达测角系统引入的指示角进行推导,得到精确数值解和近似条件下数学表达式,分析了近似数学模型和精确数值解之间的误差,使用数值解对影响交叉眼干扰效果的各因素进行了分析,对双站交叉眼干扰使用场景进行了分析,在简化引导率条件下对交叉眼干扰对导弹单脉冲跟踪的影响进行了仿真。结论表明,干扰距离越近、两干扰站距离越远、相位差越接近180°,交叉眼引入的指示角越大。不同干扰场景下指示角和角度干扰效果之间的关系不同。在合理的布站及稳定的幅度比和相位差控制下,交叉眼系统对雷达测向引入的欺骗角是发散的。

合成孔径雷达窄带瞄频噪声干扰方法

合成孔径雷达(SAR)在军事领域的大量应用,极大促进了SAR对抗的发展。在对抗过程中掌握所使用的干扰样式的特点,才可以达成最良好的干扰效果。为了清楚认识瞄频噪声干扰的效果,基于数学模型分析了窄带瞄频噪声干扰的信号产生和信号带宽,介绍了窄带瞄频噪声干扰的方位向压制范围,给出了概略的压制中心位置。最后使用典型雷达参数进行了仿真验证,为真实对抗中合理使用此种干扰及合理布站提供了理论指导。

基于副通道强制赋零的空间主要目标捕获技术研究

空间目标飞行过程中常出现单目标分离为多目标现象,造成单脉冲雷达受强伴飞目标干扰,难以捕获空间主要目标,易于丢失感兴趣的主要目标。提出采用副通道精准区间强制赋零方法,解决空间主要目标的可靠捕获的难题。采用雷达主副通道间目标固定映射关系,获取伴飞目标在副通道的精准位置,并对该位置区间进行强制赋零操作,有效抑制了伴飞目标对雷达副通道的干扰,提升了单脉冲雷达的捕获跟踪空间主要目标的能力和效率。

基于PatchMatch的半全局高效双目立体匹配算法

近年来双目立体匹配技术发展迅速,高精度、高分辨率、大视差的应用需求无疑对该技术的计算效率提出了更高的要求。由于传统立体匹配算法固有的计算复杂度正比于视差范围,已经难以满足高分辨率、大视差的应用场景。因此,从计算复杂度、匹配精度、匹配原理等多方面综合考虑,提出了一种基于PatchMatch的半全局双目立体匹配算法,在路径代价计算过程中使用空间传播机制,将可能的视差由整个视差范围降低为t个候选视差(t远远小于视差范围),显著减少了候选视差的数量,大幅提高了半全局算法的计算效率。对KITTI2015数据集的评估结果表明,该算法以5.81%的错误匹配率和20.2 s的匹配时间实现了准确性和实时性的明显提高。因此,作为传统立体匹配改进算法,该设计可以为大视差双目立体匹配系统提供高效的解决方案。

一种SAR图像干扰效果智能评估方法

合成孔径雷达(SAR)在军事侦察领域的应用日益频繁,寻找高效实用的对合成孔径雷达的干扰方法是电子对抗领域研究的重点。为了对多种干扰样式及干扰样式在不同情况下所发挥的干扰效果进行科学定量的评估,构建基于卷积神经网络的深度学习方法,编制高效准确的SAR图像训练数据集。训练好的神经网络具备了对SAR图像的目标识别能力进而用于干扰效果评估工作,可以获得接近人工判别的评估效率。提出了一种针对欺骗和压制的干扰效果评价公式,为不同干扰样式间的定量评估提供了可行办法。仿真验证结果表明,此结构的神经网络具备较好的SAR图像目标识别能力,提出的干扰效果评价公式可以高效快速地完成干扰效果的定量评价工作。