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将入射平面波展开成一系列三维复射线波束场,分析各波束经过多层介质雷达罩的透射与旋转抛物面天线反射后,提出了一种等效复射线源来得到最终散射场的方法。设计了反射与透射的通用自动追踪程序,可进行天线和无线罩一体化的雷达载面(RCS)分析,给出了一个数值计算实例。
研究用Tank-Hopfield神经网络(THNN)求解AR模型参数作数据外推的超分辨雷达成象,并用微波暗室实测数据对THNN方法和Burg方法作了验证,结果表明,两种方法均能在较低的信噪比条件下实现超分辨成象,且随着VLSI技术的发展,神经网络方法将是一种很有希望的超分辨成象方法。
研究了降低机载雷达天线散射截面的频率选择表面(FSS)极化扭转板。根据Floquet定理利用模式电压概念建立矢量模式,对二维周期阵列的频率选择表面进行理论分析和计算。设计并加工了一种降低机载雷达天线散射载面的频率选择表面极化扭转板结构。计算和实验表明:频率选择表面的极化扭转板在雷达天线工作通带内保持与原极化扭转板的性能不变,而在工作通带外具有降低雷达散射载面的效果。降低雷达散射截面7~10dB。
本文将多层介质材料的电磁反射系数与优化技术相结合,提供了复合板材低雷达散射截面优化设计的方法。编制了优化复合板材几何参数和每层电磁参数的计算机程序。对两个算例进行了优化设计,所获结果合理,为隐身飞机的材料选择和结构设计提供了有用的方法。
雷达目标识别技术现状     雷达目标识别  极化  波形  频响  极点       1990/7/30
近年来,在雷达目标识别技术的几个主要研究方面已取得若干进展。在雷达面临隐身、干扰、低空突防和反辐射导弹的“四大威胁”情况下,研究解决目标识别问题有其急迫需要性。本文综合介绍国外近年来公开报导的一些研究成果。着重对分类识别技术的两个主要方面——极化识别,波形、频响和极点识别——的原理和方法加以阐述。最后作出评价和发展趋势的预测。
本文导出了任意旋转反射器天线在任意双站角的散射场和雷达截面(RCS),其中反射场由几何光学法(GO)求得,绕射场则利用基于物理绕射理论(PTD)与等效线电流辐射积分公式导出的等效电磁流法求得。分别计算了轴向入射和偏轴向入射时在任意散射方向上水平极化与垂直极化两种情况下的双站RCS,并给出了这些结果的立体图形式。方法简化为单站情况时的计算结果与实验值大致相符。
本文把机载跟踪雷达的目标视为匀速直线运动叠加一阶马尔柯夫过程,在视线坐标系内建立状态方程和观测方程。采用二次型性能指标,用E-coupling法求得次最优控制律。模拟计算表明,采用该控制律的系统具有很高的跟踪精度,比经典比例控制大约提高一个数量级,和最优控制相当。
前言 影响飞机结构RCS值的因素很多。对于全金属结构的飞机,由于雷达波受到金属蒙皮的遮挡,其内部结构对飞机RCS的影响不大,几何外形及蒙皮材料的电磁特性是主要的影响因素,但对于在机体结构中采用了复合材料的情况就复杂多了。
本文目的是研究对空情报雷达的全寿命费用与效能之定量评价。首先分析该类雷达全寿命费用的组成。其次着重研究和推导了该类雷达性能和效能的数学表达式。最后统计和计算了多种雷达的费用、性能、效能与费效比的数值,绘制了发展曲线,讨论了这些计算和曲线在雷达总体工程中的应用。
本文首先简要叙述了国外反辐射导弹的发展概况,归纳了反辐射导弹的5个主要特点。反辐射导弹雷达导引头是反辐射导弹的重要组成部分,文中提出了反辐射导弹雷达导引头的主要战术技术指标,着雷讨论了进行导引头总体设计时的几个主要问题。
引言 在电磁散射计算问题中,过去研究较多的是高频情况,所用方法通常是几何绕射法、光学法等。用矩量法计基电磁散射问题,60年代提出了网格法。这种方法多用于尺寸较小的物体,如线天线、小平板等。l984年美国人用矩量法计算了飞机、导弹等的雷达
本文从多普勒谱分辨理论出发,分析了DBS成象的基本原理,实现DBS成象的实时信号处理过程,提出了DBS实时数字信号处理方案。通过计算机模拟试验表明,在雷达天线保持匀速扫描状态时,系统的多普勒波束锐化比可达17.4:1左右,并可对载机前方±15°—60°方位范围内提供一幅大面积的,高分辨力的扇形雷达图象。
引言 在中等脉冲重复频率(PRF)工作时,MTI-FFT-CFAR是PD或MTD雷达信号处理器的一种典型结构。Lawrence和Moore对MTD雷达在地杂波和气象杂波背景中的检测性能的计算中,假设了邻近距离单元中的杂波样本是独立同分布的(iid)。而在MTI-FFT-频域单元平均CFAR处理器中,频域单元的杂波样本明显偏离iid假设。
机载雷达跟踪系统的基本功能是提供我机与目标间相对距离矢量有关变量的估值,并保持系统跟踪能力的最佳化。机载大控系统则利用这些估值来形成武器的制导指令,进而完成对目标的截击任务。 过去,机载雷达跟踪系统的设计采用经典伺服机构理论。为了提高系统的跟踪精度
最近邻(Nearest Neighbor,简记NN)算法是一种广泛采用的非参量模式识别方法,其渐近分类错误概率不超过Bayes错误概率的两倍。但NN算法需要存贮的训练样本较多。剪辑最近邻算法通过对训练样本进行预处理,改善了NN分类器的渐近性能,也略减少了设计NN分类器所需要存贮的训练样本,但需要存贮的样本仍然较多。

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