简介：针对雷达阵地现场优化效果缺乏系统有效的评估方法的问题，运用了模糊综合评估方法对雷达阵地现场优化进行综合评估。在建立了合理的因素集、评价集、权重集以及根据构建的隶属度函数确定的单因素评价矩阵的基础上，利用模糊数学层次分析法，首次提出并完成了雷达阵地现场优化的模糊综合评判。最后结合空管雷达阵地现场优化具体情况给出算例分析，并对该评估方法作了简要分析。结果表明，该模糊综合评判方法简单、实用、可行，对雷达阵地现场优化和评估具有重要的参考价值。

简介：脉冲多普勒（PD）雷达是一种先进的全相参体制的雷达，是信号处理技术发展和应用的重要领域之一。但在抗拖曳式干扰上还存在一些问题。首先对拖曳式干扰的特点进行了分析，然后提出了一种在中远距离情况下通过适当的制导策略、在载机逃离波束之前实现载机和诱饵多普勒谱线分离和分辨的新方法，在此基础上提出了基于多速度波门跟踪、角度质心跟踪、目标鉴别等处理技术的PD制导雷达抗拖曳式干扰的新方案。计算机仿真结果表明了该方法的可行性。

简介：无源定位雷达系统本身不辐射电磁信号，因此能够有效地保护己方的安全。双站交叉定位技术是一种准实时的无源定位技术，在军事领域应用非常广泛。首先研究了双站交叉定位的定位原理，分析了在雷达测角精度、基线测量精度一定的情况下定位误差与雷达布站的关系。给出了定位误差与雷达布站的数学模型，对不同条件下的定位误差进行了仿真，在分析仿真结果的基础上，得到了定位误差与雷达布站的基本规律，为雷达布站问题提供了理论参考，具有一定的工程应用价值。

简介：伴随融合媒体的发展,传统受众逐步转变为用户,内容消费从＂卖方市场＂变成＂买方市场＂,新媒体业务的碎片化、个性化、定制化要求也越来越强烈;对于新媒体生产业务的内容种类、信息容量、更新速度、展现方式、推送模式都提出了新的要求,且不同用户个体差异极大。在这样的需求背景下,需要一种能够＂贴近用户＂的＂高价值内容＂生产方式,和专业媒体业务进行有效结合,从而形成一个新的围绕用户个性化特征的智能化融合生产体系,形成融合发展的驱动力。

简介：雷达机内测试（BIT）技术是改善雷达测试性、维修性和故障诊断能力的重要途径，其重要性已经引起了雷达系统设计者和用户的高度重视。在脉冲雷达系统中，通常BIT测试方法不能对脉冲雷达的工作性能作出准确的测试。利用真实目标回波进行在线（BIT）性能测试的方法，扩展了BIT测试范围，对真实雷达回波信号进行测试，判断雷达当前的性能状态。根据对雷达系统的分析和测试需求，提出一种数字闭环BIT方法，把系统原有的BIT故障检测功能延伸到系统性能测试。给出了系统的设计方法和测试流程，测试系统结构简单，易于实现。

简介：海杂波的仿真对杂波环境下舰载雷达性能的研究具有重要意义。介绍了海杂波仿真的有关概念，研究了基于K分布海杂波的建模及实现方法，建立了一个较为准确的舰载雷达海杂波幅度分布模型和功率谱模型，最后以Matlab为平台给予了仿真实现，仿真数据与理论曲线吻合较好，仿真算法有效可行。结果表明，该方法可以有效地模拟舰载雷达海杂波特性，为雷达信号处理器的设计奠定了基础，该方法具有较高的估计精度和很好的工程实用性，对于雷达海杂波建模与仿真及其背景下目标检测研究具有现实意义。

简介：传统雷达的检测性能受到雷达目标闪烁特性的影响，而多输入多输出（MIMO）雷达能够利用雷达目标的起伏特性，提高对感兴趣目标的检测性能。针对两种（K分布和IG-CG分布）水面杂波背景下的MIMO雷达检测算法，综合阐述了算法的实现过程，并对检测效果进行了仿真分析，结果表明：MIMO检测对不同情况的水面杂波背景具有良好的检测性能；K分布或IG-CG分布杂波背景中，当天线数目较少时，增加发射天线数的检测器性能比增加接收天线数的性能好。上述结论为MIM0雷达对水面背景中目标检测的工程化应用提供了参考。

简介：特征提取是合成孔径雷达目标识别关键技术与核心任务。为了更好地提取目标特征，稀疏约束将被添加在非负矩阵分解法中，并应用于图像目标特征提取，通过利用稀疏约束的非负矩阵分解方法对sAR目标图像进行分解，构建具有稀疏性的目标特征矢量，提高了特征矢量的类内相似性与类间差异性。利用基于支持向量机的分类方法对MSTAR数据进行目标识别试验，试验结果表明，添加稀疏约束的NMF方法与PCA、ICA以及一般NMF特征提取方法相比，能够显著提高目标识别的稳定性和准确率。

简介：为了能够从单一SAR图像中提取出建筑物的三维信息,基于SAR成像原理提出了从图像中建筑物叠掩和阴影区域计算平面矩形屋顶尺寸以及高度的方法。针对SAR平面矩形屋顶建筑物仿真图像,利用灰度直方图信息定位建筑物二次散射区域,通过线灰度累加分割出叠掩和阴影区域,再采用恢复公式计算屋顶尺寸和高度。实验结果表明,对于具有明显几何形变的平面矩形屋顶建筑物单一SAR图像,此方法有效恢复屋顶尺寸和高度,提高了建筑物检测识别的准确度和精度。

简介：本文提出了一种基于网络化的集文稿、制播．图文系统于一体的电视技术方法，真正实现节目“采、编，播”数字化、规范化，流程化和精细化管理，最大化实现资源共享，提高节目制作效率和播出质量。

简介：方法4采用选通视频测量法,这种方法近来在一些自动测量仪器上可以利用。它是通过在场消隐期间的空行上测量复合二阶失真分量而不必使节目中断。这是一种典型的自动测量,需要在非加密频道上进行,不过硬件配置是一样的。这种方法的优点是在所有非加密频道上都可自动监测复合二阶失真而不必使节目中断。对于标准频道划分中的第五和第六频道来讲,复合三重差拍(CTB)分量就不

简介：本文以江苏有线南京分公司郊区县自办节目插播系统为例，研究在全市统一规划的数字电视广播网络中。通过判断PSI／SI信息的对应关系进行节目列表过滤的方法，解决广电网络资源整合后郊区县自办节目插播问题。

简介：对线性调频（LFM）回波信号部分遮挡情况下的数字脉冲压缩进行了理论推导，并与完整信号的数字脉冲压缩进行了对比，证明了部分脉压不会影响雷达测距，但雷达的距离分辨率有所降低。最后给出了仿真结果。仿真表明，部分脉压可以扩大雷达的实际作用距离，这与理论推导结果相一致。此方法对于大时宽雷达具有一定的应用价值。

简介：干扰效果是衡量干扰模式有效性以及雷达干扰设备性能的一项重要综合性指标。干扰效果评估对电子对抗设备的研制、试验乃至实战都十分重要。首先将现有评估方法划分为主观评估方法和客观评估方法两类，其中后者主要包括基于SAR图像质量指标的评估方法、基于目标检测概率的评估方法及基于信息熵的评估方法；其次简单介绍了主客观评估方法的具体实现步骤；最后提出了一种组合与优选的评估方法。经过一系列的仿真验证，该方法不仅能够有效地避免单一评估方法的局限性，而且还兼顾了主客观联合评估的优势，极大地丰富了SAR干扰评估的手段。

简介：目标识别是弹道导弹防御的关键环节,同时也是防御系统最具挑战性的核心技术难题。从弹道导弹飞行中段和再入段雷达探测的需求出发,论述了目前国内外对弹道导弹雷达探测特征：雷达散射截面积（RCS）、一维距离像（HRRP）、逆合成孔径成像（ISAR）、极化特性等目标特征提取和识别方法,并讨论了基于上述特征的目标识别方法的优缺点。在此基础上,分析了未来弹道导弹目标特征识别技术的研究方向,为今后相关研究提供有益的思路。

简介：1前言近年来,宽带接入在国内蓬勃发展,如电信的ADSL、长城宽带的以太接入、广电的CM接入及无线接入.对于各种接入方法的优劣,很多文章做了大量的介绍,在此不多做介绍.各行各业携各自的接入优势,均想在宽带接入市场上占有一席之地.

简介：面对日益复杂的空间电磁环境,合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar,SAR）容易受到射频干扰（RadioFrequencyInterference,RFI）的影响,从而严重影响图像的判读和解译。尤其是低波段（例如P波段）SAR系统,由于频段内存在大量的电视广播信号,更容易受到RFI的影响。在建立了射频干扰信号模型的基础上,根据RFI信号的高功率、窄频带特点,提出了一种基于联合滤波的RFI抑制方法。该方法结合了传统的陷波法和子空间投影法在SAR射频干扰抑制方面的优点。其基本思想是：首先利用子空间投影法,将回波投影到目标信号子空间,获得参考信号,根据该参考信号,利用3δ准则判别出回波中存在的干扰信号,进行陷波、赋值处理。这样既降低了子空间投影法在抑制干扰过程中由于信号子空间判断误差而引入的虚警,又为陷波处理提供更准确的判别门限和更优的权值,可有效提升干扰抑制效果。仿真结果验证了该方法的干扰抑制效果优于子空间投影法及传统频域陷波法。

简介：针对天地波高频超视距雷达系统，研究了阵列幅相误差的校准方法。利用方位已知的直达波信号得到的幅相误差值，可以用来对天线阵列进行校准。而在实际雷达工作中，信号会受到杂波和环境影响从而导致校准值的稳定性变差。因此，采用对应时刻的校准值直接补偿会带来较大的误差。针对传统直接补偿存在的缺陷，提出了一种改进方法。该方法采用高斯函数累加模型对每个时刻校准值进行优选，从而达到校准值优化的目的。试验结果表明，该方法能够提高海流结果的准确性。

简介：由于开关电源体积小、重量轻、转换效率高，因而被广泛应用于卫星数字接收机中，但在卫星数字接收机的维修实践中，因开关电源引起的故障占有相当大的比例，现在市面上流行的接收机品牌繁多，采用的开关电源也不尽相同，生产厂家多不提供有关资料，这给维修带来了不便。特别是对维修经验较少的朋友来说，更感到无从下手。其实，

简介：有线电视前端是整个有线电视系统的核心，也是整个网络的心脏。一个高质量、高稳定性的前端是有线电视网络高质量、大容量、多功能传输信息的保证。如果前端信号不好，信号质量不高，线路传输和用户分配系统再优良也无济于事。因此，提高前端系统的信号质量至关重要。