摘要：介绍了对雷达高度表实施电子干扰的基本方法,建立了雷达高度表接收地面回波功率以及接收地对空干扰和空对地弹射干扰信号功率的数学模型。计算了干扰压制比,进行了仿真试验,得到了在不同干扰条件下的干扰威力图及干扰效能与干扰参数的关系曲线。提出了雷达高度表干扰机的最佳设计参数和应用方法,为雷达高度表干扰机设计者和使用者提供参考依据。

摘要：利用激光对目标微弱振动进行探测有利于获得明显的微多普勒效应,这为精确估计目标微动特征参数,实现对目标的分类和精细识别提供了可能.但对于多散射点或多目标激光探测,信号为单通道多分量微动混合的形式,而且补偿目标主体运动后,数值上相近的微动参数还会导致信号在时频域存在严重的交叠.为从这类混合信号中精确估计各分量的微动参数,本文提出了基于最大似然框架的参数分离估计方法.利用精细化扫描的奇异值比谱法从混合信号中获得目标微动频率,并得到各分量的幅值比信息.推导了微动参数最大似然估计的解析表达形式,根据激光微多普勒信号的特点从频谱能量分布的角度重新设计了似然函数,解决了传统似然函数在激光微动信号中出现的高度非线性问题,降低了初始化的要求,提高了抗噪性能,并采用马尔可夫-蒙特卡罗方法具体实现了参数的估计.在微动参数得到估计的基础上给出了信号的幅值和初相的估计方法.用本文方法对仿真和实验数据进行处理,得到了接近克拉美罗下界的估计结果,验证了方法的有效性.与传统非参数化估计方法的对比结果体现了所提方法对混合微动参数精确估计上的优势.

摘要：利用激光探测微多普勒效应可以精确估计微动参数,有利于实现目标的准确分类和精细识别.运动目标的微多普勒效应是一种由多项式相位信号模型与正弦调频模型组成的混合信号.对于这类混合信号中的微动参数估计目前还未提出有效的方法.对此,本文提出一种基于分数阶傅里叶变换(Fr FT)的平动补偿方法,通过设计对Fr FT参数域的带宽搜索方法,可以从混合信号中精确估计平动参数,实现平动和微动的分离;通过设计静态参数粒子滤波器,从补偿后的信号中准确估计了微动参数;针对静态参数模型,采用马尔可夫-蒙特卡罗方法增加粒子多样性,并利用累积残差定义新的粒子权重计算函数,保证了算法在对多维参数估计时的快速有效收敛,避免了参数分别估计时误差传递的影响.通过仿真分析对比和实验数据,验证了本文所提补偿和参数估计算法的有效性.

摘要：针对智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的无线网络传输设计的目标是通过联合设计基站处的发送波束形成向量和IRS的反射系数,在满足基站发射功率和IRS单位模约束的条件下,使多个地面用户的加权和速率最大化。为了求解非凸的目标函数,提出一种交替优化方法,其中采用黎曼流形梯度(Riemannian manifold gradient,RMG)方法来优化反射系数,使用二分搜索法优化发送波束形成向量。此外,为了降低RMG方法的复杂度,设计了一种智能元素块坐标下降方法。仿真结果验证了所提算法的有效性,并且表明通过优化设计反射系数,IRS可显著提高无线网络的频谱效率。

摘要：分布式网络化电子信息系统的发射信号需要满足较强分集特性的要求,相同长度、不同根值的ZC序列之间的分集特性由其根值本身及其根值差值决定。通过ZC序列与ZC-OFDM信号的采样序列之间的同构性,对ZC-OFDM信号的分集特性进行了研究,结合ZC-OFDM信号的分集特性以及分布式网络化电子信息系统的特点,提出了最优有效采样长度计算算法,该算法解决了在分布式网络系统布站数一定以及发射信号带宽有限、时宽有限的情况下,如何确定发射信号的有效采样长度使得各个发射站信号的分集特性能够达到最强的问题。结合常规探测信号的时宽、带宽取值范围和最优有效采样长度计算算法,对波形的参数进行了设计,对其在分布式网络化电子信息系统的信号处理效果进行了仿真。仿真结果表明,不同根值的ZC-OFDM信号具有良好的分集特性,能够使得分布式网络化电子信息系统在回波接收处理时对各个发射站发射信号的回波信号进行有效的分离。

摘要：将粗集理论(RST)引入到雷达辐射源信号(RES)识别中,提出一种区间连续属性离散化新方法及相应的特征选择算法,将RST与神经网络(NN)结合,设计粗集神经网络(RNN)分类器.实验结果表明,该方法解决了已有方法难以处理的区间连续属性离散化问题,获得的正确识别率比其他3种方法分别高出7.29%、4.34%和4.00%.RNN的平均训练代数比NN少97.54,RNN的平均识别率比NN高2.84%,这表明RNN具有比NN更好的分类能力和泛化能力,从而证实了该方法的有效性和可行性.

摘要：为精确估计高阶运动状态下的目标微动参数,实现目标精细识别,提出一种基于相位信息的分离估计方法。通过对解卷绕得到的真实相位进行求导,消除信号中的多项式相位信号项,实现目标运动和微动分量的分离。针对包含多维微动参数的正弦调频项,提出改进的粒子滤波静态参数估计方法,通过设计自适应方差法和变化粒子数提升了算法效率,通过设计累积残差作为观测概率密度函数,实现了对非线性模型中多维参数的同时估计。仿真和实验分析验证了算法的有效性和必要性。算法通过对相位进行处理降低了原始信号的非线性程度,减少了计算量,具有较强的抗噪性能。基于粒子滤波的微动参数估计方法减少了估计流程,避免了误差传递效应,提高了估计精度。

摘要：教练控制技术和智能评估技术是研制电子战装备仿真训练系统的关键技术。教练评估技术用来控制训练的进程,监视训练运行状况,记录在训练中发生的事件和产生的各种信息,采用智能评估方法对训练数据进行分析,评估参加训练的学员完成训练任务的能力水平。研究了电子战仿真训练设备中的教练评估技术的设计和实现,并在某一电子战装备仿真系统中得到了实际应用。

摘要：基于数据流处理的雷达对抗仿真系统通过模拟雷达和雷达对抗装备各个关键环节和功能模块对信号/数据流的处理过程,建立完整的雷达与雷达对抗装备之间信息流动与处理的动态闭环仿真环境,为研究雷达的抗干扰能力和雷达对抗装备的干扰能力提供了灵活的仿真试验平台。文中提出了基于数据流处理的雷达对抗仿真系统的基本设计思路,并结合实例介绍了部分仿真模型的实现方法。

摘要：实际应用中的特征选择是一个满意优化问题.针对已有特征选择方法较少考虑特征获取代价和特征集维数的自动确定问题,提出一种满意特征选择方法(SFSM),将样本分类性能、特征集维数和特征提取复杂性等多种因素综合考虑.给出特征满意度和特征集满意度定义,设计出满意度函数,导出满意特征集评价准则,详细描述了特征选择算法.雷达辐射源信号特征选择与识别的实验结果显示,SFSM在计算效率和选出特征的质量方面明显优于顺序前进法、新特征选择法和多目标遗传算法.证实了SFSM的有效性和实用性.