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介绍了弹道导弹运动目标特征提取和雷达识别的研究概况,针对锥顶不动、进动角固定的匀速进动锥形弹头目标,对其典型运动进行建模,给出了回波的解析表达式,利用数值解的方法,对回波信号进行了频谱分析和时频分析,提取了频谱调制特征和微RCS特征,使用Wigner-Ville分布峰值检测法,提取了回波信号的微多普勒特征,给出了使用雷达微动特征识别弹道导弹弹头的途径.最后给出了回波信号时频分布、微多普勒、多普勒谱和微RCS的仿真结果,证明了理论分析的正确性. 相似文献
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受雷达天线的低高度、地球凸起的影响,舰船雷达低角探测的范围非常有限。为了对远距离海上目标探测,扩大该舰船雷达探测范围,利用出现概率较大的蒸发波导实现超视距探测是一种较好的方法。但是,在基于蒸发波导的雷达超视距探测时,也会出现电磁盲区,且电磁盲区受蒸发波导特征参数影响。通过分析蒸发波导特征参数,利用描述大气波导中电磁波传播的射线描迹法对蒸发波导特征参数引起的雷达电磁盲区变化进行了计算和仿真,获得了电磁盲区随蒸发波导特征参数的变化规律,为利用蒸发波导实现雷达超视距探测的工程实际应用奠定了基础。 相似文献
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微动目标对雷达回波产生调制,不同的信号形式调制效应也不同.正交频分复用(OFDM)雷达信号同时具有宽带距离分辨和窄带多普勒分辨能力,能更全面深入地揭示微动的调制效应.本文在建立微动散射点目标OFDM雷达回波模型的基础上,从高分辨距离像和微多普勒两个方面推导了微动对OFDM雷达回波的调制机理,并分析了调制效应与雷达参数、微动参数之间的关系,指出OFDM雷达信号结合了线性调频信号与脉冲多普勒雷达信号在微动分析方面的优势,为微动特征提取与目标识别提供了更有利的条件.仿真试验和暗室测量数据分析验证了结论的合理性. 相似文献
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信噪条件会影响激光雷达低信噪比回波信号在时域上的相关性,导致信号识别结果准确性下降,对此,提出一种激光雷达低信噪比回波信号自适应识别方法。在低信噪比环境下,利用独立分量分析模型对低信噪比回波信号展开独立分量分析,分离出源回波信号和干扰信号,得到干扰抑制后的回波信号。采用短时傅里叶变换获取回波信号的时频谱图,通过时频谱图对改进SSD网络模型展开训练,以实现低信噪比回波信号自适应识别。仿真分析表明,所提方法在低信噪比回波信号自适应识别领域是可行性且有效性,能够有效提升激光雷达回波信号的可靠性。 相似文献
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弹道导弹防御中雷达目标识别的基础是目标特性、参数的测量,目标识别要求雷达以尽可能高的精度和分辨力测量尽可能多的目标特性参数.文中从技术发展的角度,分析了窄带雷达测量、宽带雷达测量、距离多普勒成像测量、相位距离测量、微多普勒测量等弹道导弹防御雷达目标测量技术.最后,对其发展进行了讨论. 相似文献
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本文讨论本振相位噪声产生的运动目标信号与接收机热噪声功率比的损失,得到了本振相噪为白噪声调相和白噪声调频时,目标信噪比损失的计算公式。 相似文献
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利用微多普勒识别弹道目标的关键是宽带雷达回波信号的微多普勒提取。宽带雷达回波信号的高速采样对硬件和算法提出了更高的要求。将压缩感知方法应用到宽带雷达回波信号的微多普勒提取中,并给出了弹道导弹目标的微多普勒计算公式和利用压缩感知重构弹道导弹微多普勒的方法。在低采样频率下利用压缩感知理论从回波信号中提取的微多普勒,与在高采样频率下利用Gabor变换提取的微多普勒是一致的,这表明利用压缩感知理论以低频率采样弹道导弹回波信号,提取微多普勒,降低工程实现难度的方法是可行的、有效的。 相似文献
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根据弹道理论建立了雷达探测弹道导弹的仿真模型,并对仿真的雷达探测跟踪弹道数据给出处理方法,预报导弹落点范围,并与理论落点进行比较,给出落点精度。仿真结果表明:雷达对导弹的探测数据经过一定数据处理,所得到的落点精度较高,说明该种数据处理方法是可行的。 相似文献
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为了对弹道导弹关机点战术参数进行准确估计,需要根据预警卫星的探测信息对导弹进行定位。基于双星定位原理及导弹弹道特性,给出了从测量坐标系到地球固定坐标系的转换模型,双星定位模型,关机点时刻、关机点位置以及关机点速度估计模型,并利用仿真工具STK,结合美国新一代导弹预警卫星系统———空间跟踪与监视系统(STSS),对关机点战术参数的估计进行了仿真,仿真结果表明了该算法的有效性,并说明STSS与传统预警卫星相比,具有更好的探测预警能力。 相似文献
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人工介质的本构参数描述了它的电磁特性。为了设计人工介质,需要了解其本构参数的变化规律。首先通过Maxwell方程分析了具有负电磁参数的人工介质的产生机理,然后在此机理下,通过S参数提取方法计算并分析了导体杆位置、结构大小和空间间距的变化对其本构参数的影响。通过HFSS仿真得到了比较精准的特性曲线。仿真结果解释了人工介质本构参数随结构特性的变化规律。 相似文献
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基于多特征参数的雷达信号调制方式识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种以盒维数、信息维数、相像系数为分类特征识别雷达信号调制方式的方法.这些特征包含了信号的幅度、频率、相位、整体走势(或者轮廓)、波形复杂度和不规则度的细节信息,集中体现了不同调制方式的差异.同时,利用特征自身的类内距离小、类间距离大的特点先聚类分离部分调制方式,最后通过基于粗集的支持向量机分类器进一步分类识别.通过4种典型雷达辐射源信号的特征提取与分类识别的仿真试验,表明基于本方法的调制信号识别正确率高,具有一定的工程应用价值. 相似文献
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