杂波环境下雷达目标频域响应的散射中心估计方法

描述了给定幅度分布和功率谱密度多种杂波仿真方法 ,给出了仿真实验结果 ,及在杂波环境下雷达目标频域散射中心的数学模型 ,并研究了该数学模型的求解方法 ,还给出了仿真数据和飞机缩比模型测量数据的实验结果 .

用于星载赋形天线的基于频域多相干目标测向算法

提出了一种用于星载赋形天线抗多个相干干扰的基于频域单快拍的测向算法,该方法首先采用频域多目标测向算法实现多干扰源的方向估计;基于估计出的干扰源到达方向,对相干信号采用陷零投影矩阵对强目标陷零,以达到对强干扰进行抑制从而测出弱干扰,较好地保证了相干强弱信号测向的准确性,从而有效地对同时强弱相干干扰进行抑制。仿真结果和性能分析验证了该方法的可行性。

基于频域多目标测向的星载赋形天线调零算法

为了保证通信卫星在人为电磁干扰及复杂电磁环境下的正常工作,给出了一种用于星载赋形天线的频域多干扰目标测向及调零方法。该方法首先采用频域多目标测向算法实现多干扰源的方向估计;然后基于估计出的干扰源到达方向,采用带主波束保形的波束置零算法,以达到对主波束保形和多个干扰进行抑制的目的,较好地兼顾了调零深度与主波束保形效果这两个方面;最后分析了有多个干扰时该方法的性能。仿真结果和性能分析验证了该方法的有效性和可行性。

宽带雷达光学区频域识别法

该文以宽带雷达光学区目标识别为背景,由频域测量数据构造了不随目标距离像沿径向平移而改变的频域波形—回波幅值波形和相位特征波形;基于此波形,提取了两种对目标方位角不敏感的识别特征—广义频数和波形长度;并借助于时频分析中“尺度变换”的概念,把特征集进一步完备化。针对频域直接识别法易受测量噪声影响的缺点,设计了相应的预处理算法。选用FMM神经网络作为分类器,并修改了它传统的学习算法。对5种喷气飞机模型的识别结果表明,该算法具有较高的正确识别率。

基于声发射信号k9光学玻璃划痕形貌及粗糙度预测

针对目前k9光学玻璃材料去除缺乏以声发射信号描述的问题,文中采用了基于声发射信号建立划痕形貌理论模型来描述划痕形貌及粗糙度预测的方法。该方法采用单颗随机磨粒刮头,在五轴联动机床上对k9光学玻璃进行变深度划刻声发射试验,并设计带通滤波器对声发射信号进行分析处理。目标时域声发射信号幅值约0.01dB,对目标频域内声发射信号进行傅里叶变换,得到信号能量集中在60~160 kHz低频段。最后,通过发射信号划痕表面的划痕形貌模型计算划痕粗糙度,并将结果与显微镜测量出的粗糙度值做对比。实验结果显示,新方法的预测值更为接近真实值。