摘要：基于平面阵列的微波天线结构可以获取多视角下的目标散射中心三维分布。针对平面阵列稀疏分布导致的目标成像及散射中心反演精度较差的问题,设计了一种基于组合巴克码的稀疏孔径分布方式。在此基础上,利用稀疏孔径回波和频域主成分分析得到参考复数信号。利用该参考复数信号对原始回波进行干涉处理,获得回波频谱的稀疏表征方式。在频域建立基于压缩感知的目标散射中心三维分布模型并进行优化求解,得到重构后的目标三维频谱,并逆变换至空间域,可实现目标散射中心幅度及三维位置重建。暗室试验数据处理结果表明,所提方法在X波段和稀疏采样率为50%的条件下,目标散射中心幅度及三维位置反演精度均优于90%。

摘要：基于散射中心参数化模型和反向传播(back propagation,BP)神经网络,构建了一种针对目标全角度、宽频段下的远场电场预测网络,该网络将利用目标的位置、幅度、频率等数据信息实现远场电场实部与虚部的快速预测.首先,将对目标强散射点的位置以及强度等参数进行提取;然后,对二维角域以及频域进行区域划分,构建并联式的智能网络架构,从而建立散射中心参数化模型与高精度远场电场间的关系.该方法能够通过新型并联网络的训练,减小传统散射中心模型的频率、角度依赖性的影响,实现目标远场电场的快速获取.由于在网络设计时,充分借鉴了现有的模型中各散射参数对目标电场的影响,因此该神经网络具有清晰的物理意义以及突出的泛化能力.与传统的基于几何绕射理论(geometrical theory of diffraction,GTD)模型的电场重构方法相比,本文方法具有更高的准确性,实验结果表明提出的并联网络使得预测电场误差下降了18%以上,同时针对目标后向远场电场的预测,其相对均方根误差能够小于5%.

摘要：针对空间目标的雷达散射特性仿真问题,提出了一种基于电磁理论建模技术的运动目标雷达散射截面(RCS)的建模方法。根据飞行弹道关机点和落点位置参数,基于最小能量弹道,利用4个方程,快速计算目标的运动轨迹;在平动的基础上叠加相应的微运动,完成目标的六自由度参数描述;根据雷达的位置参数解算出雷达视线与目标姿态的几何关系,使用物理光学(PO)和等效电磁流(MEC)实时完成弹道目标RCS和频谱的仿真,仿真验证了该方法的正确性和有效性。