某毫米波雷达发射机的热设计

介绍了一种车载毫米波气象雷达发射机的热设计.该发射机野外环境下工作时处于无人值守状态,需要做好野外防护工作,同时,该发射机随天线转动,尺寸要求严格且只能采用风冷.全密封的结构设计、模块化的组件设计及冷板技术的应用,使得该发射机既满足了野外工作的要求,又具有良好的散热性能.     

宽带毫米波雷达目标时延神经网络识别新方法

基于一维距离像和神经网络研究宽带毫米波雷达目标识别问题,研究了用于雷达距离像序列识别的时延神经网络模型及其学习算法,并提出了基于距离像序列的宽带雷达目标时延神经网络识别方法,还利用三种飞机缩比模型的暗室测量数据,研究了时延神经网络分类器中时延单元数目对分类精度的影响以及分类器的分类性能。实验结果表明：本方法具有良好的应用前景。     

红外成像/毫米波雷达复合导引头制导策略研究

分析红外成像传感器和毫米波雷达的技术特点,介绍了红外成像/毫米波复合导引头的工作流程,为提高复合导引头抗干扰能力,提出利用红外目标特征来区分红外干扰和舰船目标,并结合反舰导弹工作的实际情况,形成一种适用于反舰红外成像/毫米波雷达复合导引头的末制导策略。     

小波变换在毫米波雷达目标识别中的应用

将小波分析引入了毫米波这目标识别中，提出了基于小波分析的能量特征矢量法。该方法结合小波分析和毫米波信号的特点，克服了传统方法的局限，提高了毫米波雷达的目标识别性能，获得了仿真试验良好的识别结果，并具有简便高效的优点。     

阈值法在毫米波目标辐射信号去噪中的应用研究

小波域阈值法去噪以其效果好,易编程实现而广泛应用到图像及信号的去噪中。该文在分析了毫米波目标辐射信号的小波系数特征后,提出使用非负小波系数代替信号的小波系数。对于确定的阈值,推导了重构信号均方差最小时,非负小波系数的去噪方法,实验表明该文算法具有较好的去噪效果。     

一种基于0.18-μm CMOS工艺的新型超宽频带毫米波混频器设计与分析

本文提出了一种超宽频带毫米波混频器电路.混频器采用分布式拓扑结构和中频功率合成技术,具有宽带宽和高转换增益.该混频器采用TSMC 0.18-μm CMOS工艺设计并制造,芯片总面积为1.67mm².测试结果表明:混频器工作频率从8GHz到40GHz,中频频率为2.5GHz时的转换增益为-0.2dB至4dB,其本振到中频端口和射频到中频端口间的隔离度均大于50dB.整个电路的直流功耗小于32mW.     

一种基于毫米波/红外复合制导的跟踪滤波算法

信息融合技术是毫米波/红外复合制导的关键技术之一,其中目标跟踪算法的优劣直接决定了系统的性能.针对毫米波与红外复合制导的目标跟踪,首先对毫米波传感器和红外传感器的量测数据进行了融合,并提出了一种改进的跟踪滤波算法.该跟踪算法能根据目标的机动情况实时获得滤波增益,并及时调整滤波方程,从而获得良好的跟踪效果.最后对目标的直线运动和改变航向的直线运动进行了仿真分析.仿真结果表明,与其它滤波算法相比,该算法的跟踪效果良好,跟踪精度较高且计算量少.     

毫米波制导武器及其对抗技术

由于毫米波具有微波与红外所不具有独特优势,目前已成为军事开发的热点。综述了国外研制的各种毫米波制导武器,并概述了毫米波干扰技术。     

LLE-based classification algorithm for MMW radar target recognition

In this paper, a new multiclass classification algorithm is proposed based on the idea of Locally Linear Embedding (LLE), to avoid the defect of traditional manifold learning algorithms, which can not deal with new sample points. The algorithm defines an error as a criterion by computing a sample’s reconstruc-tion weight using LLE. Furthermore, the existence and characteristics of low dimensional manifold in range-profile time-frequency information are explored using manifold learning algorithm, aiming at the problem of target recognition about high range resolution MilliMeter-Wave (MMW) radar. The new algo-rithm is applied to radar target recognition. The experiment results show the algorithm is efficient. Com-pared with other classification algorithms, our method improves the recognition precision and the result is not sensitive to input parameters.     

Eigen-Range Profiles for Radar Target Classification

Ｅｉｇｅｎ－ＲａｎｇｅＰｒｏｆｉｌｅｓｆｏｒＲａｄａｒＴａｒｇｅｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＪＩＡＮＧＹｉｃｈｅｎｇ；ＷＡＮＧＪｉｎｒｏｎｇ（姜义成）；（王金荣）（ＤｅｐｔｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎ...