2014年雷达天线扫描方式自动识别技术研究与仿真

本文主要探讨了雷达天线扫描方式的自动识别方法，发表于2014年《国防科技大学学报》第36卷第3期。作者李程、王伟、施龙飞和王雪松针对雷达技术中的关键问题，即如何在复杂电磁环境下自动识别不同类型的天线扫描方式，进行了深入研究。 首先，他们改进开发了一种天线扫描方式模拟器，这是识别过程的基础工具，它能够模拟出电子扫描和机械扫描的典型信号特征。电子扫描，通常是通过电子束控制来实现的，而机械扫描则是通过物理转动或移动部件来完成的。为了区分这两种扫描方式，研究者利用了最大主瓣脉冲序列这一特征参数，这是区分电子扫描与机械扫描的重要依据，因为它们在信号处理和辐射特性上存在显著差异。 接下来，他们进一步针对机械扫描方式，研究了八种具体的机械扫描类型，如一维电扫和二维电扫等。这些扫描方式在实际应用中有各自的独特性，通过分析单个天线扫描周期内的脉冲序列特征参数，研究人员能够准确地识别出不同的机械扫描模式。这一步骤对于自动化监控和优化雷达性能至关重要。 仿真结果证明了所提出的方法的有效性，不仅能够准确区分电子扫描和机械扫描，而且在机械扫描方式的识别上，采用了支持向量机决策树算法，其识别正确率明显优于传统的决策树方法。支持向量机（SVM）作为强大的机器学习工具，因其高精度和泛化能力，在此应用中发挥了关键作用。 总结来说，这篇论文的核心内容是雷达天线扫描方式的自动识别技术，包括特征提取策略、区分方法以及性能评估。这对于雷达系统的实时监控、故障诊断和性能优化具有重要的理论价值和实践意义，为未来雷达技术的发展提供了新的思路和技术支持。