某雷达网的检测仿真

研究了某雷达在布网方式下的目标检测特性,首先讨论了该雷达网的布站方式和检测原理.然后给出了雷达网分布式检测融合系统的最优检测、融合系统全局最优化的必要条件和求解系统全局最优解的数值迭代算法,并进行了仿真。仿真结果表明,采用该融合算法对某雷达在布网方式下的目标检测特性进行优化.可有效提高系统的检测性能。     

宽带雷达网结构模型与传输实时性分析

介绍了宽带雷达网的结构模型,对不同模型的骨干网技术、接入网技术作了简要分析和比较。基于雷达信号高速传输的要求,对传输实时性进行了重点分析,建立了雷达信号在宽带雷达网中的传输延时模型,并用小型专用网进行了仿真。     

澳大利亚正在测试地波OTH雷达

今年早期,由澳大利亚国防科技局(DST0)研制的新型地波扩展海岸区域雷达(SECAR)已开始进行测试。SECAR最初是由CDSTO中监视系统分部按“爱露卡工程”(ProjectIluka)进行设计和研制的。该雷达是用来满足澳大利亚国防军对某一监视系统需求而设计的,比如该监视系统对现役的“金达莱”(Jindalee)作战雷达网络(JORN)起一个补充作用,并且还拥有新的作战能力,比如获得机载早期预警及控制以及安装在无人机与固定翼飞机上传感器所提供的宽域与焦点区域监视等能力。ADF期望SECAR雷达可为北澳大利亚海域及空域提供有价值的有效的中空与水面监视。     

一种雷达网抗有源干扰能力度量公式

定量分析雷达网抗有源干扰能力是雷达综合四抗技术中的关键课题。提出了一种评价雷达网抗有源压制干扰能力的度量公式,并以一种假想组网模型为例进行了仿真计算验证．     

雷达网对抗远距离支援干扰检测能力分析

在建立单部雷达对抗远距离支援干扰检测概率模型的基础上,研究雷达网在秩K准则和Neyman—Pearson准则时检测概率分布,仿真出不同准则时雷达网的检测概率分布图,分析比较这两种融合准则的融合性能。通过仿真发现,雷达网检测概率分布图克服了传统的单个空间位置检测概率描述雷达网性能的局限性,并且为远距离支援干扰下雷达网融合准则的选取提供了一个全面、直观、准确的参考,具有一定的实际意义。     

多雷达数据配准的工程实现

基于雷达网系统误差分析 ,提出了一种简单、实用的数据配准算法 ,称为最小二乘相对系统误差配准法(LSRSEM ) ,并给出了一种基于相对系统误差的多雷达数据配准工程实现方法。仿真和实际数据证明 ,该方法可以使同一目标观测航迹的分裂程度减小一个数量级 ,有效保证了多雷达观测结果的一致性和连续性     

基于粒子群算法的雷达网优化部署方法研究

为了利用有限的雷达资源对监视区域进行合理、有效布站,提出了一种基于粒子群算法的雷达网优化部署方法。建立单/多雷达探测范围模型,给出雷达网探测性能评估指标,并以此构造目标函数,利用粒子群算法完成对雷达网各平台位置的优化部署。利用Matlab工具进行了仿真分析,仿真结果验证了该方法的有效性。     

粒群算法在雷达优化组网中的应用研究

为了利用有限的雷达资源对要求防御的区域进行合理、有效的布站,本文从雷达网要求的防御区域出发,依据各部雷达对防御区域覆盖的贡献,建立雷达网满足覆盖的连续性和严密性要求的最优目标函数,然后应用粒群算法对每部雷达随机产生一组粒子,在可行解空间中搜索各部雷达位置的候选解。恫时,建立一协调器,协调各部雷达的候选位置,使整个雷达网的布站满足全局最优。仿真结果表明,该方法是有效、可行的。     

防空雷达网对多隐身目标的协同检测与跟踪

针对防空雷达网对多隐身目标检测与跟踪时雷达分配问题,该文将二值粒子群优化(BPSO)用于雷达分配,结合粒子滤波,提出了一种隐身目标的协同检测与跟踪算法。该算法将雷达分配问题转化成组合优化问题,根据目标的隐身特性设计雷达分配方案(RAS),借助随机分布的检测粒子计算不同RAS对新生目标的检测概率,同时根据RAS对已跟踪目标位置的后验克拉美罗界衡量跟踪精度,采用BPSO算法在RAS中进行全局搜索,选择最优分配方案进行粒子滤波与融合跟踪。与现有算法相比,该算法不仅能够及时检测新生目标,而且能够利用组网优势持续且优化跟踪隐身目标,使网络的整体跟踪精度得到显著提高,实现多目标协同跟踪。