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微波铁氧体变极化控制系统的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
分析了持续电流式非互易变极化器的极化控制原理,介绍了微波铁氧体变极化控制系统在单脉冲精密跟踪雷达接收设备中的应用,对其硬件和软件的实现作了较详细的分析,并且叙述了该控制系统的优点、使用性能和应用前景。 相似文献
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全数字化没计已成为雷达伺服系统发展的必然趋势.文中介绍了雷达伺服系统核心部件"全数字控制伺服驱动器"的设计,给出伞数字控制伺服驱动器的硬件组成及其控制方法.驱动器采用电机控制专用数字信号处理器和现场可编程逻辑阵列作为控制核心,并提供了软硬件通道以满足在雷达伺服系统中消隙控制需求.最后,给出了伺服驱动器在全数字控制伺服系统中的应用实例,实践表明:系统具备稳定性好、可靠性高、易调试等特点. 相似文献
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介绍了一种基于NIOSⅡ的伺服控制器的设计。论述了其基于现场可编程门阵列(FPGA)的硬件设计方法、原理,给出了NIOSⅡ处理器的硬件设计,介绍了采用的比例积分微分(PID)控制算法原理和算法软件实现。 相似文献
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介绍测雨雷达伺服系统的组成及工作原理,采用线性连续控制系统的设计方法完成了伺服控制器的设计,并给出了其数字化实现。 相似文献
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新一代天气雷达的出现,增加了雷达控制系统的复杂度和故障诊断的难度,为了保证天气雷达系统工作的可靠性和维修性能,设计了一种基于改进案例推理(CBR)的天气雷达智能故障专家诊断系统。首先,介绍了CBR的雷达故障诊断原理;然后,给出了利用相似距离函数和BP神经网络匹配法进行故障诊断的方法,并且讨论在CBR中如何加入硬件更换调整参数数据库。重点针对CINRAD/CC雷达天线伺服系统中的硬件特点,详细介绍了雷达伺服系统中电机驱动器及电机故障的CBR方法,以及硬件更换后对参数进行检测、设置的专家指导方案。详实的3个CINRAD/CC雷达故障诊断案例表明了该故障诊断专家系统的有效性与实用性。 相似文献
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为了提高机场天气雷达伺服系统的可靠性,同时降低系统复杂度,文中设计了一种单双机混合体制的新型伺服系统,主要研究了其组成、控制方案以及软硬件关键设计等。该设计已成功应用于国际机场C波段多普勒天气雷达,相对于单机伺服系统,提高了系统的可靠性和可维护性;相对于双机系统,又减少了不必要的设备和成本。 相似文献
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地球球面和大气折射对气象雷达目标探测的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍等效地球半径、地球曲率和大气折射指数的概念,讨论地球球面和大气折射对机载气象雷达最大探测距离和测高的影响,并做出定量分析。在此基础上,用Matlab软件提供的可视化工具Simulink建立系统仿真模型,给出仿真结果。用于修正和完善机载气象雷达的目标探测仿真模型,使其能够更准确、合理地反映实战条件下各种背景因素对气象雷达探测性能的影响。 相似文献
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带有极化信息的气象目标仿真是双极化多普勒天气雷达的理论研究和设计应用的基础。目前, 机载双极化气象雷达的理论研究正处于发展阶段, 为了给机载双极化气象雷达的技术研究提供数据来源, 该文提出了一种基于数值天气预报模式的机载气象雷达降雨目标极化特性仿真方法。该方法利用数值天气预报模式获得温度、粒子浓度、混合比等降雨目标的气象参数, 从而实现气象场景的建模与仿真。在分析降雨目标微物理特性的基础上, 计算降雨目标的电磁散射矩阵, 从而实现降雨目标的极化特性仿真。不同微物理特性参数下的仿真结果表明:该方法可实现降雨目标的气象建模, 与实测数据的对比分析可知, 该方法的双极化仿真结果有效、可靠。 相似文献
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综述了多普勒天气雷达双发双收、单发双收、单发单收微波系统的系统体系、技术特点、功能模块、优缺点等,提出了多普勒天气雷达微波系统技术体系和功能模块的研发准则,比较了国内外已经开发成功的S/C/X各波段多普勒天气雷达微波系统的系统体系及功能,指出了多普勒天气雷达微波系统的发展方向。 相似文献
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以雷达电子战系统仿真与评估为应用背景,基于信号级建模仿真方法和通用化、模块化设计思想,构建了适用于多种雷达电子战系统仿真应用的通用雷达杂波仿真系统,介绍了系统的设计与实现方法,给出了其中的关键仿真模型。该系统能够对固定平台和运动平台下雷达所接收的地/海杂波以及气象杂波进行信号级模拟。最后给出了仿真结果,验证了该系统的有效性。 相似文献
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机载气象雷达系统进行气象探测时易受到强地杂波的干扰,从而导致目标信息丢失。为准确检测地杂波中的气象目标,获取完整的目标信息,本文提出了一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Networks, CNN)的机载气象雷达目标检测方法。该方法联合时域、多普勒域和俯仰维空域信息,将杂波相位对准指标、多普勒速度和干涉相位作为CNN的输入,并给出详细的网络结构。本文通过模拟雷达回波仿真产生训练集和测试集,并对所提网络进行训练和测试。仿真结果表明,与目前的气象目标检测方法相比,该方法具有较高的检测概率,而且在谱矩信息变化的情况下仍可维持较好的检测性能,具有很好的鲁棒性。此外,仿真结果表明CNN比传统的贝叶斯分类器和支持向量机等分类网络具有更好的分类性能。 相似文献