摘要:随着侦察设备与雷达之间的对抗加剧,雷达系统的射频隐身性能直接影响到武器装备的作战能力和生存能力,低截获概率雷达技术逐渐成为研究热点。文中研究了使用信息论在频域上设计低截获概率雷达波形的方法,利用Jaya算法实现了在满足一定的雷达探测性能前提下,最小化截获接收机性能的波形优化设计。考虑到该算法是不受约束的优化过程,利用罚函数将约束条件合并到适应度函数中。仿真结果表明所提方法不受初始值选择的影响,与传统算法在恰当选取初值后的优化效果相当,具有更高的普适性和稳定性。

摘要:在电子战、无线网络安全等军事和民用领域中,特定辐射源识别(SEI)具有极高的应用价值。传统方法以人工提取特征为主，依赖先验知识泛化性差；深度学习方法多以含有二维信息的图像为输入，易遗漏关键信息。针对以上问题，提出了以数字频谱余晖图作为深度学习模型输入的解决手段，从而实现了SEI 任务。首先,搭建辐射源信号探测及数据采集系统，获取Wi-Fi 辐射源信号的数字频谱余晖图，建立首个基于数字频谱余晖图的SEI 数据集；其次，利用该图包含信息更丰富的特点,将信号识别问题转化为目标检测问题；最后，在Wi-Fi 辐射源识别数据集(WFEID)上进行了实验验证。实验结果表明，YOLOv5s 在WFEID 上P、R、F1 和mAP等指标均能达到87. 5%以上，从而证明了以数字频谱余晖图作为深度学习模型的输入在SEI 任务中是有效的。

摘要:基于空时级联单脉冲的多目标参数高效估计算法( M-STCMP)是一种高效的雷达多目标参数估计算法,但在干扰环境下其参数估计性能将严重下降。文中提出了基于空域自适应单脉冲的抗干扰多目标参数估计(AM-STCMP)算法。首先,将空域自适应单脉冲技术引入M-STCMP 算法,自适应形成和差波束抑制干扰信号,提高各目标的信干噪比,并迭代修正自适应和差波束的鉴角曲线;其次,采用空时级联单脉冲技术估计各目标的距离-速度两维参数;最后,采用Relax算法高精度迭代估计各目标的角度-速度-距离三维参数。理论分析和仿真结果验证了AM-STCMP算法的有效性,其参数估计性能接近无干扰情形。

摘要:针对多功能雷达信号分选时,采用哪种复杂网络进行分选更为有效的问题,提出了一种改进的有限穿透可视图(ILPVG)算法,并采用不同的复杂网络建立算法,根据复杂网络的拓扑属性和中心性指标进行网络模型分析,然后通过标签传播算法和密度峰值聚类算法检测其社区结构得到雷达信号分选结果。仿真实验表明,在多功能雷达分选场景下,基于ILPVG算法和基于有限穿透可视图(LPVG)算法的复杂网络在网络的连通性和紧密性上都高于其他网络。ILPVG 网络通过标签传播算法得到的子社区结果、雷达分选准确率都高于其他网络,其雷达信号分选准确率比LPVG 提高了3. 46%,且明显优于基于k 均值的和具有噪声的基于密度的聚类算法的分选方法,表明了ILPVG 算法在雷达信号分选上的有效性和优越性。

摘要:在现代电子对抗中，数字射频存储(DRFM)设备能够快速截获机载脉冲多普勒雷达信号，能够实现对多输入多输出(MIMO)雷达的干扰。MIMO 雷达可基于多组相互正交的波形集来对抗DRFM 干扰。同时，为最大化MIMO 雷达波形分集增益,每个脉冲内发射的波形也需要正交。为了平衡组内和组间的正交性,文中建立了一种分组正交波形集优化模型，其目标函数为组内和组间相关函数性能评估指标值的加权和；为了求解该优化问题，提出了一种分组正交波形集设计方法。所提方法将原优化问题简化为p-范数优化问题,基于MM 算法导出了最小化目标函数的迭代求解表达式。仿真结果表明,所提方法可通过改变权重系数来灵活平衡MIMO 雷达的干扰抑制性能和距离压缩性能。

摘要:在传统的逆合成孔径雷达(ISAR)成像中,目标的运动补偿通常需要先进行包络对齐实现一维距离像对准,再进行相位校正,这种补偿方法称为级联运动补偿。低信噪比下的级联运动补偿容易增加误差积累,最终导致图像模糊散焦,严重影响成像质量,针对该问题文中提出了一种基于粒子群优化(PSO)联合运动补偿的ISAR成像算法,该算法分解目标的运动模型,通过高阶次展开,设置参数向量,通过图像的锐化度作为代价函数,寻找向量参数的最优值进行目标的联合运动补偿,使得ISAR成像得到最佳效果。在最优参数求解过程中,本文采用PSO 算法,运算时实现更快收敛,该算法提高了模型的求解速度,得到聚焦效果更好的ISAR成像。通过仿真数据和外场实测数据验证了算法的有效性。

摘要:针对Stewart 平台传统结构优化设计中,存在的设计过程低效、优化方案不全面以及优化结果不直观等问题,在深入分析Stewart 平台运动特性的基础上,建立平台的运动学方程,并通过仿真技术求解出平台的可达工作空间以及灵活工作空间。文中将多目标蚁狮(MOALO)算法应用于Stewart 平台的结构优化设计,以雅可比矩阵条件数以及可用操作度为优化目标,通过仿真软件得到多组优化解,即帕雷托优化解集;以用作运动模拟器的Stewart 平台为例进行具体的优化设计分析,通过对灵活工作空间体积占比的求解,验证了该算法的有效性和可行性。在Stewart 平台的结构优化设计中,MOALO 算法相较进化遗传算法、多目标粒子群算法等,在多目标优化问题上具有更好的收敛性和覆盖性,更符合实际多目标优化工程设计。

摘要:现代雷达大多会被安装在可旋转的平台上,其阵面指向可动态调节。但当前主流的目标分配算法通常假定雷达的阵面指向固定不变,忽略了其灵活调整的能力,从而在一定程度上限制了雷达组网在复杂战场环境中的整体作战效能。针对上述问题,一种联合目标分配与指向规划算法被提出。该算法首先通过扩展分配矩阵的维度,将原目标-传感器分配问题细化至阵面指向层面;其次,通过引入新约束条件,确保每部雷达在每个时刻仅选择一种阵面指向;最后,结合模型特性设计遗传算法,实现对该分配问题的高效求解。仿真实验证明:相较于传统假设阵面固定的目标分配方法,这一种联合目标分配与指向规划的新方法可得到更高的目标覆盖率与覆盖重数。

摘要:传统上机载雷达是采用硬件稳定平台保持天线扫描空域稳定的,如今采用数据处理方法保持扫描空域电子稳定的研究正在引领发展趋势。文中针对机载平台运动引起天线波束指向角的改变以及由此带来的探测精度下降甚至目标丢失的问题,系统地探讨了一维相扫机载雷达保持扫描空域稳定的波束控制方法,建立了机载运动平台下指向角变换的数学模型,推导出由于平台运动引起的波束指向角变换公式,设计了一维相扫移相码的计算方法,通过仿真验证了计算精度、计算时间、波束指向精度和移相器位数选取等关键技术指标。结果表明空域稳定算法有效可靠,为机载相控阵雷达波束控制设计提供了通用化的设计思路,具有较大的工程意义和实用价值。

摘要:超宽带雷达是一种重要的生命探测遥感工具,文中利用超宽带雷达穿透能力强、分辨率高等优点,可以得到人体的生命体征信息,处理雷达回波信号可以得到呼吸心跳信息,实现对生命信号的非接触式监测。文中针对回波信号易受环境噪声影响、心跳信号微弱且易受呼吸谐波影响的问题,构造了生命体征模型模拟人体呼吸与心跳频率,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与多重分类算法(MUSIC)相结合的方法。使用PulsON440 超宽带雷达在1 m 距离处进行了实验,与传统的快速傅里叶变换、奇异值分解相比,该方法提取的呼吸和心跳信号更加准确。在不同距离和遮蔽条件下验证了该方法的适用性。结果表明提出的基于MUSIC 和VMD 相结合的方法能够有效地从大呼吸信号中分离出小心跳信号,准确地检测出呼吸和心跳频率。