改进AHM-TOPSIS的智能化雷达信息处理性能评估方法

针对智能化雷达信息处理性能评估需求,从雷达信息处理包含的目标检测、目标识别和剩余杂波抑制3种技术着手,构建了智能化雷达信息处理性能评估指标体系。使用评分标度替代比例标度对属性层次模型进行改进,通过改进后的属性层次模型对指标体系进行赋权。在评估模型中引入灰色关联分析法,使用灰色关联系数替代欧式距离,利用改进的逼近理想解排序法对不同方案的智能化雷达性能进行排序,筛选出最优的智能化雷达技术方案。通过智能化雷达的工作数据验证了该方法的有效性。

一种智能化雷达信息处理性能评估方法

为提高智能化雷达信息处理性能评估的客观性和准确性,提出一种基于CRITIC和灰色TOPSIS的智能化雷达信息处理性能评估方法.利用CRITIC赋权法计算指标权重,综合考虑指标的内部差异性和指标之间的相关性,保证了指标赋权的客观性.引入灰色TOPSIS评估模型,使用灰色关联系数替代传统TOPSIS中的欧氏距离,以此对各个方案的信息处理性能进行优劣排序.最后,经实例分析验证了所提方法的有效性.

智能化雷达结构研究

多功能、高精度、高可靠性等是现代靶场测量雷达的发展方向,因此,具有自检测、自补偿、自诊断、自修复、自适应功能的智能化雷达结构技术变得愈发重要。雷达结构智能化可以极大地弥补传统结构设计和机械加工手段的不足,显著提高雷达的精度和效能。目前,智能化已成为雷达结构技术发展的重要趋势。文中介绍了雷达结构的智能化要点、需求、技术难点及其发展状况,阐述了雷达的典型结构健康监测方法及其技术特征,讨论了雷达精度补偿的实现方法。

智能化雷达形态初探

人工智能技术的快速发展叩开了智能化雷达的研究之门,如何将现代雷达技术与人工智能技术深度融合成为了当今雷达领域的一大研究热点。在研究了大量人工智能基础技术发展现状,以及国内学者提出的智能化雷达研究思路的基础上,对智能化雷达的形态进行了大胆构思,并指出了当前智能化雷达发展的技术瓶颈。

智能化认知雷达中的关键技术

智能化认知雷达是能够解决复杂背景下的目标探测问题的新概念雷达系统,它可以通过知识辅助智能自适应处理大幅度提升雷达性能。文中在分析了常规雷达面临的问题和性能瓶颈的基础上,介绍了智能化认知雷达的概念和基本架构,讨论了智能化认知雷达中的关键技术,以及这些关键技术对提升雷达性能所起到的作用,最后,提出了一种综合法认知处理算法。通过仿真分析和实测数据对比,经过综合法认知处理后,能使杂波剩余大幅减少,信干噪比显著提升。

雷达主瓣反干扰研究进展及展望

面临日益复杂的电磁环境,雷达反干扰技术成为了雷达领域重点研究方向之一,取得了飞速的发展。其中,雷达主瓣反干扰问题是研究的难点,吸引了众多学者的关注。先概述了复杂电磁环境中雷达干扰与反干扰的机理,分析了主瓣干扰难以对抗的原因;而后,从干扰感知技术、多域反干扰技术、新体制阵列雷达反干扰技术和智能化雷达反干扰技术4个方面归纳总结了雷达主瓣反干扰技术研究进展;进而,结合目前的难题和现实的需求,对未来雷达主瓣反干扰技术的发展趋势进行了展望。