基于五位一体的雷达专业课思政体系构建和研究

雷达专业课程是军队院校的一门岗位必修课,探索该类课程思政体系的构建与应用具有十分重要的意义。本文从雷达专业课课程思政的设计、实施、建设三个方面展开研究,打造了“思政目标–思政元素–思政优化”阶梯式的思政设计模式,形成了“立、引、挖、享、扩”五位一体的思政实施策略,构建了“教学能力与教学资源”相统一的思政建设体系,有效推动了此类课程的思政育人质量,对专业课课程开展思政具有重要的借鉴和参考意义。

基于二维稀疏阵列的相控阵雷达超分辨角度估计方法研究——二维稀疏阵列结构分析

随着时代不断发展,基于均匀阵列的传统DOA估计算法已经落后于时代,稀疏阵列作为新型阵列能提高阵列自由度、降低阵元互耦效应。其中二维稀疏线阵相比于一维稀疏线阵性能更好、使用更广泛。本文总结了前人关于二维稀疏阵列的研究成果,主要研究内容如下:介绍了稀疏阵列。稀疏阵列的阵元间距不必再是信号半波长,降低了阵元间互耦效应,并通过构造虚拟阵列提高阵列自由度,扩展了阵列孔径。本文首先介绍了稀疏阵列是如何构造虚拟阵列并如何扩展阵列孔径这一核心理论,接着介绍了最小冗余阵列、嵌套阵列和互质阵列三种基础的阵列模型,并拓展介绍了L型互质阵列和精简型互质阵列模型,以及基于它们的DOA估计。

军队院校应用型创新人才培养体系研究

为国防现代化建设培养创新人才是军队院校的一项重要职能,根据军队转型建设对新型人才的需求,院校教学工作势必也要根据新的人才需求状况做出相应的调整和改进。针对军队军事转型期院校教育出现的新问题,结合军队院校职能,文章深入研究了适应新军事任务需要的应用型创新人才培养策略。文中在明确军队院校应用型创新人才培养指导思想的基础上,深入分析了该类人才的基本特征;然后从完善人才培养体系、提升人才综合素质和培养人才联合作战意识三个角度出发,对军校应用型创新人才的培养策略进行了深入的探讨,以期为军队院校的应用型创新人才培养提供有益的参考和借鉴。

行动导向教学法在电子信息类课程教学中的实践及反思

行动导向教学法是以“行动导向驱动”为核心的教学方法。该方法在教学中充分发挥学员的主体地位和教员的主导作用,注重培养学生分析和解决问题的能力。它从完成某一“任务”开始,引导学生循序渐进地完成“任务”,从而达到既定的教学目标。本文结合高校电子信息课程的教学实践,探索和实践了行动导向教学法在这类课程中的应用,并以《计算机硬件基础》课程中的一次课为例进行了课堂设计和效果反思。本文的实践过程可为电子信息课程教学模式的改革提供借鉴和参考。

强化院校部队共育机制,提升专业硕士实践能力

学术硕士和专业硕士是我国硕士研究生的两种不同的类型,其任职定位的不同决定了培养目标的不同。专业硕士偏重的是应用,实践能力的培养是该类学员培养的重点内容。本文通过分析军队院校专业硕士实践教学的现状,总结了专业硕士培养中存在的问题。针对这些问题,提出了构建院校部队高度协作实践教学的具体举措,教学实践表明这些举措对深入开展军队院校教学模式改革,提高人才培养水平具有重要的参考意义。

基于辅助阵元的幅相误差和DOA同时估计算法

针对阵元幅相误差使波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度下降的问题,提出了一种阵元幅相误差和DOA同时估计算法。该算法通过在阵列一侧设置少量已校正阵元,改变了误差矩阵的结构,并根据改变后的矩阵特征构造了变换矩阵,通过构造的变换矩阵和子空间算法,实现了对阵元幅相误差和DOA的同时估计。此外,该算法能够解决信源功率存在较大差异时误差估计不准的问题,实现了高精度的误差和角度的同时估计。计算机仿真结果证明了所提算法的正确性和有效性。

双基地MIMO雷达收发阵列互耦条件下目标定位方法

利用均匀线阵互耦矩阵的带状、对称Toeplitz特性,基于子空间原理,提出了一种双基地MIMO雷达目标定位及互耦自校正方法.将对目标二维方位角估计与互耦参数估计相"去耦",不需要任何互耦矩阵信息,且角度估计性能与互耦已知时二维MUSIC算法相近;同时,基于信源二维方位角的精确估计,算法还可以精确地估计出互耦矩阵,从而实现双基地MIMO雷达的互耦自校正.该方法对目标二维方位角与互耦矩阵的联合估计不涉及高维的非线性优化搜索,只需一维搜索,具有较小的计算量.计算机仿真结果证明了本方法的正确性和可行性.

基于信号子空间的快速多项式求根测向算法

波达方向估计(DOA, Direction of Arrival)为第五代(5G, the 5th Generation)移动通信系统的定位技术提供了重要的支撑,但现有的DOA估计算法有些由于计算量较大,无法用于5G移动通信的目标定位。本文提出了一种基于信号子空间的快速多项式求根测向算法。该算法从信号子空间构造多项式系数,然后通过多项式求根得到目标的DOA。所提的求根方法易于构造多项式系数,仅从M个根就即可估计M个DOA。与其他多项式求根方法相比,对于大型阵列,该方法可以显著降低计算量。计算机仿真结果证明了所提方法的正确性和有效性。

双基地MIMO雷达相干分布式目标快速角度估计算法

该文提出一种基于双基地MIMO雷达的相干分布式目标快速角度估计算法。建立了双基地MIMO雷达相干分布式目标信号模型;然后,基于该信号模型证明了相干分布式目标导向矢量具有Hadamard积旋转不变性;最后,利用该特性得到了对目标2维收发中心方位角的估计。分析表明:该算法无需搜索,参数配对简单,能有效降低算法的计算量;由于没有对相干分布式目标的角信号分布函数做固定的假设,所以该算法适用于具有不同角信号分布函数或角信号分布函数未知的情况,具有较强的稳健性。计算机仿真结果证明了该文算法的正确性和有效性。

一种MIMO雷达二维DOA估计新方法

提出了一种基于立体阵的多输入多输出(MI MO:Multiple Input Multiple Output)雷达二维波达方向(DOA:Direction Of Arrival)估计新方法,该方法利用MI MO雷达形成的虚拟阵列数据来构造两个二阶统计量并对其进行联合对角化得到了目标方位角和俯仰角的闭式解。该方法不仅很好地解决了存在一维角度兼并时目标的二维DOA估计问题,而且无需二维谱峰搜索和参数配对即可实现对目标DOA的全方位估计。计算机仿真结果证明了所提方法的正确性和可行性。

机载MIMO雷达收发联合降维STAP算法统一理论框架

该文研究了机载多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达杂波抑制的收发联合降维空时自适应处理(Space Time Adaptive Processing,STAP)算法统一理论框架。首先,基于机载MIMO雷达发射波形分集的特性,构建了机载MIMO雷达降维联合自适应STAP处理的统一理论框架结构。在此基础上,建立了3种降维STAP处理结构。最后,针对上述3种降维结构,给出了相应的3类适用于MIMO体制的降维STAP处理算法。仿真实验表明:机载MIMO雷达联合降维自适应算法具有较好的杂波抑制性能和较强的抗干扰能力。

双基地MIMO雷达目标定位及互耦自校正算法

利用均匀线阵互耦矩阵的带状和对称Toeplitz特性,提出了一种基于旋转不变技术估计目标参数(ESPRIT)的双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标定位及互耦自校正算法.该算法通过ESPRIT算法中子阵的选取,将目标二维方位角估计与互耦参数估计相"去耦",角度估计过程不需任何互耦矩阵信息,且估计精度高、分辨力强;基于对目标二维方位角的估计,算法还可以精确地估计出互耦矩阵,从而实现双基地MIMO雷达的互耦自校正.该算法对目标二维方位角与互耦矩阵的估计不涉及任何角度搜索和迭代过程,具有较小的运算量.计算机仿真结果证明了该算法的正确性和可行性。

适于无源阵列跟踪机动目标的IMM-PF算法

针对无源阵列对机动目标跟踪效果较差的问题,在融合交互式多模型和粒子滤波方法的基础上,提出了一种基于粒子滤波的交互多模型(IMM-PF)算法。该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动;各模型采用粒子滤波算法,以处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象。与典型的交互式多模型算法(IMM-KF)进行了比较,计算机仿真结果证实了新算法的正确性和有效性。

双基多输入多输出雷达快速目标空间定位算法

提出了一种基于双基地多输入多输出(MIMO)雷达的快速目标空间定位算法。该算法通过双基地MIMO雷达单周期回波形成的虚拟阵列数据来构造三个矩阵,然后用传播算子法分别对其进行处理得到了三个具有特定关系的矩阵,利用矩阵的特征值和特征向量导出了目标角度的闭式解,从而可实现对目标的空间定位。该算法避免了数据协方差矩阵的估计,不需要多维谱峰搜索和参数配对,大大降低了运算复杂度。计算机仿真结果证明了所提算法的正确性和可行性。

基于MIMO雷达虚拟阵列的近场目标定位

提出了一种基于MIMO雷达虚拟阵列的近场目标定位新算法。该算法通过MIMO雷达形成的虚拟阵列的互协方差矩阵来构造一个新的二阶统计量矩阵,利用其相应的特征值及特征向量估计出近场目标的三维参数。由于不同虚拟阵列的噪声是不相关的,所以该算法可适用于任意的加性高斯噪声环境。与现有的无源阵列近场源定位算法相比,该算法的参数估计结果能自动配对,无需参数配对过程,且不存在接收阵列孔径损失的问题。计算机仿真结果证明了本文算法的正确性和有效性。

双基地MIMO雷达二维方位角及多普勒频率联合估计

提出了一种新的双基地多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达二维方位角及多普勒频率联合估计算法。该算法基于m-Capon方法将目标波离方向(direction of departure,DOD)与波达方向(direction of arrival,DOA)相"去耦",得出了对目标DOD和DOA的估计;然后,在对目标二维方位角的估计的基础上,算法可进一步估计出目标的多普勒频率。因此,其估计出的目标二维方位角与多普勒频率可自动配对。该算法无需预判目标数及对数据协方差矩阵特征值分解,且对目标二维方位角与多普勒频率的联合估计不涉及高维的非线性优化搜索,具有较小的计算量。此外,该算法可适用于发射和接收阵列为任意阵列结构的双基地MIMO雷达系统。计算机仿真结果证明了本文方法的正确性和可行性。

基于改进FOCUSS算法的距离模糊杂波抑制方法

针对现有抑制杂波距离模糊的方法存在计算量大、缺少训练样本等问题,提出了一种基于稀疏恢复的距离模糊杂波抑制方法。该方法首先提出了基于正交三角分解预处理共轭梯度法的改进正则化欠定系统局灶解法,对杂波进行稀疏恢复,将在时域上无法区分的雷达杂波回波数据变换到等价的空间频率-多普勒频率域上;然后,根据杂波空时耦合特性设计距离模糊杂波空时滤波器,将模糊杂波消除;最后,利用多帧平均处理的方法估计杂波空时谱分布,计算杂波协方差矩阵。与现有杂波距离模糊抑制方法相比,该方法可以克服杂波距离相关性和距离模糊带来的影响,减少稀疏恢复计算过程中出现的"伪峰",更加准确地估计待测单元的杂波分布特性。

基于L型MIMO雷达二维DOA估计新算法

将MIMO思想应用于L型阵雷达,建立了L型MIMO雷达信号模型,并在此基础上,根据DOA矩阵法,利用MIMO体制雷达产生的虚拟子阵列来构造一个二阶统计量,从而得到了目标方位角和俯仰角的闭式解。该算法不涉及多维谱峰搜索,因此具有较小计算量;此外,该算法估计出的目标的方位角和俯仰角可自动配对,不存在参数的配对问题。计算机仿真结果证明了本文算法的正确性和可行性。

基于稀疏恢复的自适应角度多普勒补偿方法

自适应角度多普勒补偿方法是补偿机载非正侧阵雷达杂波距离相关性的有效手段,该方法解决了角度多普勒补偿方法处理性能受系统误差影响较大的问题,可以实现杂波距离相关性的自适应补偿。但该方法利用子孔径平滑估计杂波协方差矩阵,存在孔径损失,系统自由度下降,估计准确度下降。此外,该方法还存在着运算量大的问题,不利于实时实现。本文提出了一种基于稀疏恢复的自适应角度多普勒补偿方法,并利用正交投影逼近子空间追踪方法对估计杂波协方差矩阵进行特征分解。与常规自适应角度多普勒补偿方法相比,本文方法运算量显著降低,杂波补偿性能更优。理论分析和仿真结果验证了该方法的有效性。

相关噪声下基于对角加载的相干信源DOA估计算法

针对更为广泛的空间相关噪声背景下相干信源的DOA估计问题,提出了一种对角加载的改进空间差分平滑(diagonal loading-improved spatial smoothing difference,DL-ISDS)算法。该算法利用均匀线阵协方差矩阵的Toeplitz分解特性进行差分运算对消相关噪声,将独立和相干信源分开分辨,重复利用阵列接收数据,可分辨更多信源,相比常规谱估计算法,DL-ISDS算法具有更强的信源过载能力及阵元节省能力;另外,该算法无需预知或专门估计相干信号源数及特征值分解,可明显减小算法的运算量和复杂度。计算机仿真结果证明了DL-IS-DS算法理论的正确性和有效性。