基于改进灰色关联算法的雷达反隐身能力评估

针对复杂电磁环境下雷达获取隐身目标特性存在不完整性、多样性等特点,提出一种基于改进灰色关联算法和距离优化评估模型的雷达反隐身能力评估方法.该方法针对一般的主观权重可靠性不足的缺点,依据指标的主观、客观和关联属性实时计算并修正了指标权值.建立了基于性能与作战效能的雷达反隐身能力评估指标体系,并结合样本序列的稳定程度和指标值的优劣程度给出了雷达反隐身能力的优化评估距离,得出客观、准确的评估结果.理论分析和仿真试验表明,与一般的灰色关联算法相比,复合权重的灰色关联算法具有更好的系统评估能力和更高的准确性.     

稀疏阵列波达方向估计研究进展

波达方向(direction of arrival, DOA)估计是阵列信号处理领域的重要研究方向,也是电子侦察与电子攻击领域的关键技术之一。以提高DOA估计精度和降低计算复杂度为导向,结合模型驱动和数据驱动方法的各自优势,提出了基于深度展开网络的DOA估计统一框架,阐述了稀疏阵列离网格DOA估计、无网格DOA估计以及混合信号参数估计等方面的研究进展。对复杂信号模型下的DOA估计、深度展开网络性能分析与挖掘以及分布式稀疏阵列回波信号融合处理等后续的研究内容进行了展望。     

基于时间反转的MIMO雷达实值MUSIC算法

针对时间反转(TR)多输入多输出(MIMO)雷达多重信号分类(MUSIC)算法计算量庞大的问题,提出一种基于时间反转的MIMO雷达实值MUSIC算法。首先,通过采用降维思想对TR MIMO回波信号进行降维处理,来减少计算量;然后,为将协方差矩阵转化到实数域,构造酉变换矩阵进行实值变换;最后,分解出实值协方差矩阵的噪声子空间,构造谱函数估计信号波达角。相对于传统的MUSIC算法,该算法借助实值变换剔除了复数运算,极大地降低了计算量,而且不需要空间平滑降低阵列孔径就具有解相干的能力。仿真结果证实了算法的正确性。     

雷达系统反隐身能力评估指标分析

通过分析隐身目标特性与雷达反隐身技术机理,提出了基于雷达性能和作战效能的反隐身能力指标评估体系及求解模型,分析了系统的网络拓扑结构、各部分作用和指标求解算法。最后,结合指标模型,研究了雷达系统反隐身能力评估的一般算法。     

雷达隐身技术分析及进展

阐述了雷达隐身基本理论;对采用外形隐身、材料隐身、电子干扰、阻抗加载的雷达隐身技术机理和方法进行了分析,讨论了雷达隐身技术及其应用于武器装备后形成的巨大价值,并依据隐身目标RCS分布特征研究了雷达隐身平台的性能缺陷;后预测了雷达隐身技术的发展趋势。     

信息动态

多径效应的存在导致雷达跟踪低角目标时性能下降甚至失效,研究抑制多径效应的阵列雷达低角跟踪技术对于应对低空、超低空突防威胁具有重要意义.在对多径效应的成因和影响进行分析的基础上,简要介绍了典型阵列雷达在低空探测中的优势与不足,分析研究了具有代表性的阵列雷达低角跟踪技术,最后对阵列雷达低角跟踪技术未来的研究方向进行了展望.     

基于灰色关联算法的雷达反隐身性能评估

雷达反隐身的性能评估对现代空防战争具有重要意义。在深入分析雷达反隐身技术及相关基础理论基础上建立了雷达反隐身性能指标体系,提出了采用基于自适应熵权的灰色关联算法来进行雷达反隐身性能评估,解决了评价权重模糊问题,并结合经典最小二乘法和拉格朗日函数建立了优化评估模型,最后通过算例分析给出了该算法模型的应用过程,分析结果表明该算法能有效实现对雷达反隐身性能的排序和优选。     

低空多径环境下雷达目标检测性能研究

针对低空多径环境下不同体制雷达目标检测性能展开研究,通过优化配置雷达阵元达到多径环境下的最优检测性能。建立低空多径环境下雷达接收信号模型,引入多径功率传播因子,将经典的Swerling目标起伏模型推广应用于低空多径环境,采用特征函数法推导低空多径环境下不同体制雷达的检测概率。仿真研究了多径功率传播因子对检测性能的影响,比较不同体制雷达的检测性能,结果表明多输入单输出雷达兼具相控阵雷达和多输入多输出雷达的优点,在多径环境下具有稳定的检测性能。     

基于低管秩张量分解的互质阵列自适应波束成形算法

互质阵列因其大阵列孔径和高自由度特性在波束成形领域受到广泛关注.为了充分利用该特性,近年来学者们提出了基于孔洞填充的算法,有效提高了互质阵列波束成形的性能.然而,这些算法存在计算量大、噪声鲁棒性弱等缺点,难以适应复杂多变的实际环境.为此,本文利用张量的多维结构在参数估计上的性能优势,提出了一种基于低管秩张量分解的互质阵列自适应波束成形算法.首先将互质阵列的多采样虚拟信号矩阵重排为张量形式,利用其低管秩特性补全缺失的互相关信息;然后从补全后的张量数据中提取信号参数,并与目标先验进行匹配,最终得到波束成形权矢量.本算法分别利用ADMM和Tucker分解提高了张量补全和分解的运算效率;所设计的目标匹配方案也有效控制了算法误差.仿真结果展示了本算法在性能和计算复杂度相对于现有方法的优势,尤其是在低信噪比和少采样数的情况下.