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1. 基于自适应增强贝叶斯的雷达工作状态评估

鲁永为, 林欢, 张银兵, 山世浩, 杨世举

现代防御技术 2026, 54 (2): 155-162. DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2026.02.015

摘要（12）

HTML （0）

PDF （3098KB）（8）

针对雷达对抗过程中干扰策略随雷达行为自适应调整与实时评估需求，提出一种基于AdaBoost算法与朴素贝叶斯分类器融合的评估方法。该方法提取雷达信号的时域、频域、调制域和极化域特征，以朴素贝叶斯分类器为基分类器，通过AdaBoost迭代和动态反馈缩放调整难分样本权重，增强模型评估能力的准确性和稳定性，仿真实验证明该算法性能优于典型算法。本研究为复杂电磁环境下雷达干扰效果的实时量化评估提供了一种优化的解决方案，可应用于雷达对抗中的智能干扰决策。

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2. 基于相位差变化率的无源定位及误差分析

姜智强, 山世浩, 张恒, 黄烽

现代防御技术 2020, 48 (1): 57-61. DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2020.01.009

摘要（760）

PDF （1585KB）（1276）

在分析基于相位差变化率二维无源定位原理和方法的基础上,建立了测向误差和测距误差模型。通过分析误差模型发现,相位差变化率误差是影响定位误差的主要因素。采用数字仿真的方式,分析了目标与观测站相对位置、相位差误差对测向误差的影响,以及测向误差、相位差变化率误差对相对测距误差的影响。最后采用扩展卡尔曼滤波的方法对测距数据进行处理,实现了相对测距误差的快速收敛,进而有效提高了运动观测站对固定目标的无源定位精度。

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