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针对组网雷达多目标跟踪场景,提出了一种频谱共存下组网雷达功率带宽联合优化分配算法。建立了组网雷达跟踪场景下目标运动模型和雷达观测模型,并推导了预测贝叶斯克拉美-罗下界作为目标跟踪性能衡量指标。以最小化多目标跟踪误差为优化目标,以雷达发射功率和信号带宽作为优化参数,建立了组网雷达功率带宽资源联合优化分配模型。在此基础上,采用内点法和循环最小法对上述优化模型进行求解。仿真结果表明,相较于资源均匀分配算法,所提算法能够有效降低多目标跟踪误差,提升频谱共存下组网雷达系统的多目标跟踪精度。 相似文献
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描述了一种利用多频连续波测量雷达回波信号进行事后脱靶量测量的方法。对连续波雷达检测到的导弹与靶机的空间数据进行了空间直线拟合,通过空间几何方法可以得到导弹相对靶机运动的脱靶量及脱靶时间,从而为导弹性能验证提供有效的数据。 相似文献
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组网雷达探测区域仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了影响雷达网探测距离的基本因素,对雷达探测区域边界进行离散化处理,得到单部雷达全方向搜索区域的若干边界点,进而得到单部雷达的探测区域。通过所有雷达探测区域的合并操作得到整个雷达网的探测区域。在某辅助决策支持系统中,该仿真算法得到了应用。 相似文献
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基于态势的雷达组网作战效能评估建模 总被引:1,自引:0,他引:1
基于态势的雷达组网作战效能评估,不同于传统的基于概率统计和雷达网在特定环境下的平均性能评估,而必须结合任务和具体的对抗态势,更全面和真实地反映雷达组网在对抗过程中的作战效能.为此,分析了雷达组网的作战效能,进行了模型的假设处理,建立了雷达组网的作战效能评估模型,最后计算了雷达组网的作战效能. 相似文献
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雷达网干扰仿真系统,硬件采用C/S攻防对抗框架,软件选用Win2000、TCP/IP、VC 6.0及ACCESS。仿真数学模型包括单/多部雷达对目标探测区及单/多部干扰机对雷达网干扰的建模。系统设置完成后将模拟干扰机对抗雷达网的探测与干扰过程。随着仿真时钟的运行,动态实时显示雷达网探测与干扰的电磁态势,最后给出对抗评估结果。 相似文献
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研究了线性跟踪系统Lyapunov函数性质,并基于该性质进行控制系统设计研究,给出控制器结构和Lyapunov函数取值估计;首先,以经典三回路为基础建立线性闭环跟踪系统微分方程;在完成系统数学模型的基础上,给出线性跟踪系统Lyapunov函数对时间的一阶导数为非负,二阶导数为非正,即线性跟踪系统Lyapunov函数最大值不是在系统的初始状态而是稳定状态这一论点;进而基于该Lyapunov函数性质对控制系统进行设计和Lyapunov函数取值进行研究;最后通过仿真验证,仿真结果表明所提出的线性跟踪系统Lyapunov函数性质、控制器设计和Lyapunov函数取值估计是正确的。 相似文献
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提出了一种基于目标补偿的主动防护系统探测雷达高速多目标配对方法。通过采用点频连续波与负斜率线性调频连续波的组合作为雷达发射信号,由点频差拍信号获得高速目标的多普勒频率,构造补偿信号,对负斜率线性调频信号的差拍信号进行补偿,对于同一速度的高速目标补偿后得到目标距离。仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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雷达个体识别系统由雷达"指纹"确定及预处理、"指纹"特征参数提取、"指纹"特征参数与已有雷达"指纹"库比对及结果输出等组成."指纹"预处理需根据测得的脉冲重复间隔(PRI)进行雷达信号分选,确保后端雷达"指纹"特征提取面对的PRI来自同部雷达信号.特征参数提取通过高精度雷达PRI测量及其2次处理完成.系统以基于贴近度原则的识别方法,采用先型号后个体识别,完成信息处理流程. 相似文献
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导引头伺服系统仿真的可信度评估 总被引:1,自引:0,他引:1
基于相似理论的基本原理,讨论了系统仿真的可信度问题,提出了基于相似理论和层次分析法的可信度评估方法,对导引头伺服系统的仿真进行了可信度评估. 相似文献
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We propose a target tracking method based on particle filtering(PF) to solve the nonlinear non-Gaussian targettracking problem in the bistatic radar systems using external radiation sources. Traditional nonlinear state estimation method is extended Kalman filtering (EKF), which is to do the first level Taylor series extension. It will cause an inaccuracy or even a scatter estimation result on condition that there is either a highly nonlinear target or a large noise square-error. Besides, Kalman filtering is the optimal resolution under a Gaussian noise assumption, and is not suitable to the nonGaussian condition. PF is a sort of statistic filtering based on Monte Carlo simulation that is using some random samples (particles) to simulate the posterior probability density of system random variables. This method can be used in any nonlinear random system. It can be concluded through simulation that PF can achieve higher accuracy than the traditional EKF. 相似文献
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雷达对目标进行近距离、高精度实时轨迹测量时,雷达的跟踪精度受地面杂物、角闪烁等因素影响较大,测量精度无法得到保证。文中介绍了某型雷达电视跟踪测量系统,该系统在近距离跟踪状态下使用电视跟踪,可提高跟踪精度。文中对系统的测量精度进行了分析。 相似文献