国家高技术研究发展计划(2005AA8350040)
- 作品数：9 被引量：24H指数：3
- 相关作者：袁乃昌李毅张伟军张光甫梁步阁更多>>
- 相关机构：国防科学技术大学中国人民解放军海军工程大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术航空宇航科学技术理学更多>>
- 高功率冲激雷达反隐身机理研究被引量：6
- 2007年
- 研究了高功率冲激雷达的反隐身机理。主要从高功率冲激雷达具有的高功率、窄脉冲两个方面,分析对比了高功率冲激雷达与常规雷达在探测隐身飞行器能力的差异。实验结果表明,高功率冲激雷达有优越的反隐身能力,通过进一步的研究完全可以实现实用的反隐身高功率冲激雷达系统。
- 李毅张光甫梁步阁袁乃昌
- 关键词：冲激雷达高功率脉冲反隐身
- 冲击体制雷达动目标积累算法及其应用被引量：4
- 2006年
- 为了对超宽带动目标进行有效检测,对其回波的特点进行了分析,在此基础上提出了新颖的基于峰值对匹配的积累算法;设计了一套由功率合成的全固态脉冲发射机、超宽带平面喇叭收发天线阵、正交解调采样接收机、主控计算机四大部分组成的冲击体制雷达目标探测系统,介绍了系统的工作原理;该算法应用于实际系统之中,目标回波在距离门中位置保持稳定,并在积累过程中保持原有的形状,幅度随累加次数增加而增大,这表明了该方法的有效性。
- 张伟军李毅梁步阁张光甫吴锋涛袁乃昌
- 纳秒级脉冲照射下隐身飞行器的隐身效果分析被引量：2
- 2007年
- 为研究冲激雷达的反隐身潜力,首先用时域有限差分方法(FDTD)和解析方法计算了电磁波垂直入射时涂敷窄带雷达吸波材料(RAM)和涂敷等离子体的金属平板的反射率,然后用FDTD仿真了在纳秒级双高斯脉冲照射下某金属缩比隐身飞机模型,及其涂敷窄带RAM及涂敷等离子体的散射特性。结果表明,在低频区外形隐身的隐身效果不明显,RAM和等离子体的吸波效果较差。这证实了发射纳秒级脉冲信号的冲激雷达具有反隐身的潜力。
- 李毅张伟军张伟袁乃昌
- 关键词：时域有限差分方法雷达吸波材料等离子体脉冲
- 典型隐身飞机缩比模型的瞬态散射仿真与实验被引量：1
- 2007年
- 用时域有限差分方法计算了某典型隐身飞机缩比金属模型涂敷与未涂敷吸波材料的瞬态散射,并通过暗室测量及外场实验得到了缩比模型的脉冲回波。结果表明:在低频区,外形隐身和吸波材料隐身效果不明显,也证实了窄脉冲信号能发现和识别隐身目标。
- 李毅张光甫莫锦军袁乃昌
- 关键词：时域有限差分方法瞬态散射吸波材料冲激脉冲
- 时域天线阵的测试及其结果分析被引量：3
- 2005年
- 将时域天线组成阵列是改善超宽带雷达技术性能一条行之有效的途径;研究时域天线阵辐射或接收的波形变换和畸变规律,是十分必要的;利用虚拟仪器技术,采用LabView软件平台,使用模块化设计思想,实现一套基于示波器和转台协调工作的时域天线阵自动测试系统的设计;通过对天线阵测试结果进行分析,并与FDTD的仿真结果进行对比,得出关于时域天线阵有价值的结论。
- 张伟军吴锋涛张光甫梁步阁袁乃昌
- 关键词：虚拟仪器技术自动测量系统
- 大尺寸导体目标的低频宽带散射测量与仿真
- 2007年
- 用扫频方法测量了缩比模型的低频宽带雷达散射截面,通过变换得到大尺寸导体目标的低频宽带RCS;并利用时域有限差分方法对全尺寸导体目标的雷达散射截面进行仿真计算,也得到了大尺寸的导体目标的低频宽带RCS;结果表明了这两种方法的一致性,为获得大尺寸导体目标的低频宽带散射特性提供了可以信赖的手段。
- 李毅张伟军莫锦军袁乃昌
- 关键词：时域有限差分雷达散射截面电磁散射
- 基于小波多尺度分解与GLR的UWB信号检测技术被引量：1
- 2007年
- 由于常规窄带信号检测方法不能适用于超宽带信号,为了对超宽带信号进行有效检测,提出了一种基于小波多尺度分解与广义似然比(GLR)相结合的新颖目标检测方法;首先利用小波进行多尺度分解,获得目标所在的位置,通过计算小波域能量,来截取目标信号,由此计算散射中心的分布密度,然后结合利用广义似然比,来实现超宽带信号检测;仿真试验结果表明,该方法与常规的双门限方法相比,在信噪比相同情况下,能获得更好的检测概率,从而体现其优越性。
- 曾献军张伟军
- 关键词：小波多尺度分解
- 冲激雷达系统及探测实验研究被引量：3
- 2007年
- 自行研制冲激雷达实验系统,其关键技术包括多路相干合成脉冲源、正交解调采样接收机、信息处理机和收发天线阵列等。并用该系统在外场开展了隐身目标探测实验。实验结果表明,冲激雷达有较强的反外形隐身和材料隐身的能力。
- 李毅张伟军张光甫梁步阁袁乃昌
- 关键词：冲激雷达脉冲源正交解调隐身
- 基于小波包能量特征及LVQ的目标检测方法研究被引量：4
- 2007年
- 基于常规雷达的目标检测方法不能很好地适应冲击雷达目标的检测,提出了一种基于小波包能量特征与LVQ神经网络相结合的新颖目标检测方法;首先利用小波包对目标回波信号进行分解,以得到目标的能量特征量,该特征量能明显区分目标和噪声;然后将能量特征量送入学习向量量化(LVQ)神经网络进行训练与仿真,以实现对超宽带目标信号的检测;仿真结果表明,该方法能获得较高的检测概率,较低的虚警概率。
- 张伟军李卉李毅袁乃昌
- 关键词：LVQ神经网络
