一種雙頻段有源相控陣?yán)走_(dá)系統(tǒng)協(xié)同探測模式研究
發(fā)布時間:2021-09-11 20:28
給出了一種雙頻段有源相控陣?yán)走_(dá)系統(tǒng)總體設(shè)計,分析了雙頻段雷達(dá)系統(tǒng)組成、雙頻段協(xié)同探測、協(xié)同目標(biāo)識別、聯(lián)合抗干擾等工作模式,相比于傳統(tǒng)單頻段系統(tǒng),新型雙頻段雷達(dá)系統(tǒng)的設(shè)計可以大幅提升雷達(dá)裝備的資源利用率,在多目標(biāo)測量、目標(biāo)識別、聯(lián)合抗干擾等方面具有明顯優(yōu)勢,可更好地支撐多型新型任務(wù)測量的應(yīng)用需求。
【文章來源】:現(xiàn)代雷達(dá). 2020,42(03)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
場景波位排布示意圖
以S/X同步跟蹤同一批次目標(biāo)為仿真場景,單部雷達(dá)檢測條件下,虛警概率取為10-3,檢測門限為12 dB時,S頻段的檢測概率為0.96,X頻段的檢測概率為0.48,聯(lián)合檢測概率為0.99,目標(biāo)檢測概率仿真曲線如圖2所示。在實(shí)際使用過程中,可利用S波段的高信噪比信號檢測結(jié)果“引導(dǎo)”X波段檢測,使得X波段雷達(dá)可以更早的發(fā)現(xiàn)目標(biāo),仿真結(jié)果如圖3所示,X頻段檢測信噪比降低為10.8 dB時,聯(lián)合檢測概率為0.99,等效獲得信噪比得益1.2 dB。圖3 S/X自主與聯(lián)合發(fā)現(xiàn)概率(SNR=10.8 dB)
圖2 S/X自主與聯(lián)合發(fā)現(xiàn)概率(SNR=12 dB)對S/X點(diǎn)航跡融合精度進(jìn)行仿真,當(dāng)S/X的測量標(biāo)準(zhǔn)差之比為1~2時,融合后的標(biāo)準(zhǔn)差可提升10%~30%。仿真結(jié)果如圖4所示。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]雷達(dá)抗干擾技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢研究[J]. 張凱旋,李淑華. 艦船電子工程. 2018(11)
[2]淺述美國海軍防空反導(dǎo)雷達(dá)的發(fā)展[J]. 謝勇光. 現(xiàn)代雷達(dá). 2011(08)
[3]相控陣?yán)走_(dá)系統(tǒng)設(shè)計的研究[J]. 蔣德富. 現(xiàn)代雷達(dá). 1998(03)
碩士論文
[1]基于靜態(tài)RCS重構(gòu)的真假彈頭識別方法研究[D]. 張藝瀛.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
本文編號:3393667
【文章來源】:現(xiàn)代雷達(dá). 2020,42(03)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
場景波位排布示意圖
以S/X同步跟蹤同一批次目標(biāo)為仿真場景,單部雷達(dá)檢測條件下,虛警概率取為10-3,檢測門限為12 dB時,S頻段的檢測概率為0.96,X頻段的檢測概率為0.48,聯(lián)合檢測概率為0.99,目標(biāo)檢測概率仿真曲線如圖2所示。在實(shí)際使用過程中,可利用S波段的高信噪比信號檢測結(jié)果“引導(dǎo)”X波段檢測,使得X波段雷達(dá)可以更早的發(fā)現(xiàn)目標(biāo),仿真結(jié)果如圖3所示,X頻段檢測信噪比降低為10.8 dB時,聯(lián)合檢測概率為0.99,等效獲得信噪比得益1.2 dB。圖3 S/X自主與聯(lián)合發(fā)現(xiàn)概率(SNR=10.8 dB)
圖2 S/X自主與聯(lián)合發(fā)現(xiàn)概率(SNR=12 dB)對S/X點(diǎn)航跡融合精度進(jìn)行仿真,當(dāng)S/X的測量標(biāo)準(zhǔn)差之比為1~2時,融合后的標(biāo)準(zhǔn)差可提升10%~30%。仿真結(jié)果如圖4所示。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]雷達(dá)抗干擾技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢研究[J]. 張凱旋,李淑華. 艦船電子工程. 2018(11)
[2]淺述美國海軍防空反導(dǎo)雷達(dá)的發(fā)展[J]. 謝勇光. 現(xiàn)代雷達(dá). 2011(08)
[3]相控陣?yán)走_(dá)系統(tǒng)設(shè)計的研究[J]. 蔣德富. 現(xiàn)代雷達(dá). 1998(03)
碩士論文
[1]基于靜態(tài)RCS重構(gòu)的真假彈頭識別方法研究[D]. 張藝瀛.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
本文編號:3393667
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