加强学报作者、审稿专家及编辑队伍建设的实践

为了适应新形势下我院学科建设的发展,提升学报服务军校的窗口职能,结合《空军预警学院学报》编辑部的工作实际,从作者、审稿专家和编辑队伍建设三方面探讨了学报提高稿件水平和质量的做法：热心培养研究生和年青教员作者、实行“优稿快发优酬”,坚持评选优秀论文（作者）活动,以形成高水平作者队伍;重视审稿专家的遴选和管理、建立动态审稿专家数据库,开展评选优秀审稿人活动,以建立稳定的审稿专家队伍;编辑积极参加业务培训和学术交流,撰写发表期刊研究论文,强化服务意识,以提高编辑的综合素质。实践证明,这些做法有效提升了学报的学术质量和影响力。     

雷达网检测数据的散度判决方法

基于检测数据统计知识，运用散度对雷达组网系统目标进行检测判决：并利用雷达固有发现概率和虚警概率对检测判决算法进行检验，对串行数据融合结构目标判决算法进行了推导，通过分析得到了利用散度进行目标判决的合理串行结构。     

基于神经网络的雷达抗应答式欺骗干扰方法

针对应答式欺骗干扰，定义了特征因子，并用所定义的特征因子训练神经网络分类器，建立抗欺骗干扰模型进行目标检测．同时对三种神经网络作为分类器进行了研究．仿真结果表明，所提出的特征因子及其选用RBF神经网络模型具有较好的抗欺骗干扰性能．     

《空军雷达学院学报》2000～2003年主要指标统计分析

为客观定量地了解目前<空军雷达学院学报>(简称<雷院学报>)的学术水平现状、推进<雷院学报>的建设,在概介自然科学学术期刊综合评价指标的基础上,依据综合指标对2000～2003年<雷院学报>的年载文量,载文学科分布等8项指标进行统计分析,得出了相关结论.     

基于PR的雷达抗复合干扰中神经网络特征提取

由于复合干扰环境存在多种干扰方式,传统的抗干扰方法不是十分有效.本文在研究雷达抗欺骗干扰信号处理模型的基础上,提出用Kohonen神经网络进行特征提取来实现雷达抗复合干扰的新方法,最后通过仿真验证了基于Kohonen神经网络特征提取方法的优越性.     

一种基于神经网络的天线阵自适应算法

在天线阵自适应算法中引入一种TH神经网络,从而实现了算法的实时处理,并给出了计算机仿真结果。理论分析和仿真表明：该方法实现简单,鲁棒性强,易于电路实时实现。     

一种基于类别融合的模糊最小最大聚类算法

提出了一种新型的基于类别融合的模糊最小最大聚类算法，该算法首先使用初始类别生成子算法对归一化后的数据集进行预处理，从而生成一系列初始模式类别；然后利用类别融合于算法，将类别融合问题转化为求一无向图的连通子图问题，从而得出在同一连通子图中的点融合为同一类，连接子图的数目为最终的聚类数目。仿真结果表明，在处理未知模式类别数目且数据样本任意分布的数据集时，该算法明显优于传统的模糊C均值算法。     

Kohonen网络用于雷达抗速度欺骗干扰中的特征提取

速度欺骗干扰因信号调制较为复杂，难以用统计特征提取方法来实现抗干扰。本文将Kohonen网络用于雷达抗速度欺骗干扰中的特征提取，建立了相应的信号处理模型，最后通过仿真进行了验证。     

基于杂波白化处理的海面低速弱目标检测

为了检测平稳海杂波中的低速弱目标，本文引入杂波白化处理模块取代雷达常用的MTI滤波器和多普勒滤波器组。理论分析与基于真实和海杂波数据的仿真试验结果均表明本文方法对海面低速弱目标的检测具有独特的效果。     

一种精确估计恒虚警检测器标度因子的通用方法

利用径向基函数(RBF)网络具有良好的逼近任意非线性映射的能力和快速收敛的特点,提出了一种精确估计雷达恒虚警检测器标度因子的通用方法。由于限制条件较少,该方法既可用于估计单部雷达CFAR处理的标度因子,也可用于估计雷达组网CFAR处理(集中式和分布式)的标度因子。数值分析表明,该方法可快速精确估计多种CFAR检测器的标度因子。