天基雷达技术发展概况
雷达论文
—天基雷达技术发展概况
学院：电子工程与光电技术学院专业：通信工程
班级：11042201
学号：1104220110
姓名：史倩霞
指导老师：顾陈
天基雷达技术发展概况
摘要：本文详细地介绍了国内外天基雷达技术发展现状，归纳总结了发展天基雷达的关键和难点技术，最后阐述了天基雷达的发展前景。关键字：天基雷达合成孔径雷达
引言
天基雷达（ Space-based Radar,SBR)是指工作在地球大气层之外的各种雷达系统，能对空中及地面动目标进行跟踪，可以提供大的监视范围，一般工作在微波段。天基雷达能够全天候、在各种天气下进行工作，具有大范围、高精度的探测能力，可以进行遥感探测、还可以对舰船、交通工具、飞行器等运动目标进行跟踪监视。天基雷达是由多颗卫星组成的星座，具有对地球进行连续覆盖的能力，可以对机载系统不能进入的地区进行覆盖，完成预警、遥感、控制、空间探索等任务，具有光学系统和一般地基雷达、机载雷达不具备的能力。天基雷达是一种全新体制的雷达，天基雷达技术研究是当今世界最前沿科学领域之一。
国外天基雷达发展情况
1 美国SBR发展现状
美国在SBR的霸主地位不可动摇，它目前面临的一个核心挑战是
通过性能更优的雷达和其他传感系统，更准确地预测针对美国的任何攻击并发展反攻击能力。美国空军正在加紧推进天基雷达项目。天基雷达计划是美军为实施转折性空间力量增强战略的一项具体内容。该计划的任务是建造一个由8一l0颗雷达成像卫星组成的系统，卫星上主要有效载荷为合成孔径雷达和动目标指示器(MTI)，旨在为美国分布在全球的武装部队提供实时的战术和战场信息。它将与空基(机载)E一8联合监视目标攻击雷达系统(JSTARS)和无人机(UAV)协同工作，成为空、天、地一体化的情报、监视与侦察(ISR)系统的重要组成部分。为了开发天基雷达成像卫星，美国空军于2001年提出了天基雷达计划。该计划拟建成的星座的卫星数量为8～l0颗，比“发现者一2”计划减少了约2／3。两者最重要的区别在于天基雷达计划不需要经过演示验证，而是一步到位，直接建立实用星座。美国空军在天基雷达卫星的关键技术上已经取得了长足的进展。诺斯罗普·格鲁曼、哈里斯和罗马3家公司接受了美国国防先进研究计划局(DARPA)的委托，正在开展有关天基雷达方案“创造性天基雷达技术”的研究以及轻质量天基雷达天线的研制。如果天基雷达计划执行得顺利，将于2012～ 20l3年投入使用。
2 日本SBR发展现状
FI本为了对付“周边事态”和建立自主的天基情报侦察系统，于2003年3月发射了一颗光学侦察卫星和一颗雷达侦察卫星，其中光学侦察卫星的分辨率为1 m，雷达侦察卫星的分辨率为3 m，并具有全天时、全天候侦察和一定的识别伪装能力。到2020年前后，日本将进一
步加强天基军用侦察和军事通信能力，能够建立和使用包括侦察监视、通信广播、导弹预警、导航定位和气象预报等种类齐全、功能强大的军用航天体系。日本雷达侦察卫星与天线如图所示。
3 中国SBR发展现状
中国已经初步建成了集多种功能、覆盖多种轨道，包括遥感、导航定位、通信、跟踪与数据中继等多种卫星系统在内的空间基础设施，建立天地统筹的卫星地面应用系统，形成能够长期稳定运行的，实施全天候、全天时、全立体观测的天地一体化网络系统一天基综合网络系统，使空间信息资源最大程度地满足国防和国民经济建设的需要。20世纪80年代末，中国863计划部署了发展合成孔径雷达(SAR)及相关技术的一系列课题，在经过星载SAR关键技术攻关之后，中国天基雷达卫星已经研制成型。2006年2颗光学小卫星已经以一箭双星的方式发射完毕，第3颗合成孔径雷达小卫星已经在2007年发射完毕，组成了2+1星座。到2010年，实现4颗光学小卫星和4颗合成孔径雷达小卫星组成的4+4星座。
发展天基雷达的关键技术分析
天基雷达具有地基雷达和空基雷达无法比拟的探测性能优势。但是，发展天基雷达也面临许多难点问题，即使是当今应用最为成功、发展速度最快星载合成孔径雷达也有许多技术难点问题有待解决。发展天基雷达的关键技术主要有：
（1）大型有源电扫天线技术。一是要做到质量轻、增益高、可折叠伸展、波束控制灵活，例如：采用大面积可膨胀薄膜天线；二是要实现多频、多极化、多角度观测，以获取更详细、更精确的目标信息，并在强杂波背景下检测小目标信息。
（2）超高速数据处理技术。随着天基雷达分辨率的提高和观测区域的扩大，需要处理、传递的信息量越来越大。星载超高速数据处理技术的突破可使大量信息处理工作在星上完成，减少了下传数据量和差错率，可大大提高获取情报的实时性和准确性
（3）卫星定位精确测量技术。无论是提高方位分辨力、距离分辨力、进行干涉力量和运动目标检测都对卫星基线测量技术提出了较高的要求。
（4）超高速数据传输和超大容量数据存储技术。由于天基雷达视野宽阔、运行速度快，可获取大量目标探测数据，而星上数据处理设备速度和容量有限，大量探测数据需要直接或通过中继卫星传到地面站进行处理。通常卫星数据地面接收站建在本国领土上，只有当卫星飞至地面站接收范围内时，才能将数据下传，因此天基雷达终端必须具备超高速数据传输和超大容量数据存储能力。
除了上述关键技术外，对分布式星座或卫星群体制天基雷达还有以下关键技术：
（1）分布式信号处理。由于分布式小卫星微波成像雷达系统本身需要协同工作，卫星间存在大量的数据交换和数据处理工作，因此必须解决好卫星间的通信以及分布式信号处理技术问题。
（2）天线排列优化技术。目前，系统进行干涉测量和运动目标检测实际上是相当于多天线的方法，如果卫星排列达到最优化，系统的性能就可获得极大的提高。
（3）信号相干性研究。在分布式小卫星合成孔径雷达系统中，信号的相干性是非常重要的。如何保证各颗卫星间的信号相干性，是保证信号带宽合成和孔径合成的关键因素。
（4）编队飞行技术。卫星群编队飞行采用绕飞方式是一个新的工作模式，它是系统可以工作的前提条件，因此必须发展不依赖于地面控制的在轨自主导航控制技术。
SBR的发展前景
随着空间技术的快速发展，天基雷达的信息获取优势将更加明显。相对于机载雷达，它可以不受国界的约束，进行大范围、全天候的地面观测和警戒，并且不再有飞行人员方面的风险顾虑，在战争中卫星也不易受到攻击。由于卫星明显的高空优势，使得天基雷达具备很大的覆盖范围。地面雷达视野受地平线的限制，一般的观测范围为30 km，机载雷达一般可达数百公里，而天基雷达则可达数千公里。目前，我们这个时代正引领着战争形态朝着质变的方向发展，空间成
为夺取胜利的决定性战场和战略制高点。随着天基雷达在军事应用方面研究的深入，“十二五”将会成为制造地球观测天基雷达的新起点，天基雷达的发展将具有一片广阔的前景。未来战场空间必将由原来的海、陆、空、潜向着太空的方向发展，：太空将成为21世纪战争的必争之地。随着军事航天技术的发展，天基雷达将会对未来战争产生举足轻重的影响。
参考文献
[1]丛力田世界天基雷达技术发展概况
[2]专家论坛·中图分类号：TN95 文献标志码：A 文章编号：10o4—7859(2011)12—0001—05 周志鹏：天基雷达的发展与系统技术
Hopfield神经网络综述
题目：Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfiel d神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfiel d神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
卫星互联网的大国角力
卫星互联网的大国角力 一场由技术革新和商业资本驱动的卫星互联网发展浪潮席卷全球。然而值得我们注意的是，我国卫星互联网发展面临基础相对薄弱、业务统筹不够和产业生态有待优化等挑战，在卫星互联网这场“暗战”中还需要迎头赶上。 卫星互联网正在全球范围内掀起一股热潮，吸引了各方力量的加入，同时也推动了技术的进步。 由于卫星互联网地位的日益凸显，各国纷纷加快了卫星互联网的布局。美国前总统奥巴马在“先进无线通信研究计划”中提出促进地面移动通信系统与卫星通信 系统的无缝融合，推动新一代空天地一体化通信网络建设和军民共用通信系统构建。2016年年底，美国白宫宣布投资5000万美元的创新基金用于推动小卫星的发展。英国于2017年1月发布了卫星和空间科学领域的空间频谱战略，并将对卫星宽带使用和普遍服务的进展进行监督。与此同时，英国还计划放宽非同步轨道卫星的频谱使用，考虑引入新业务，提高卫星通信频谱利用率。澳大利亚则于2016年12月发布“超高速宽带基础设施”立法草案，内容涵盖了为国家卫星宽带网络提供长期资金支持。其他国家，如俄罗斯、巴西、新西兰、缅甸和智利等，也相继启动向边远地区、农村、岛屿提供卫星互联网覆盖的计划。 伴随着卫星互联网成为新的热点，该技术本身也在不断革新。自2014年以来，全球范围内至少提出了6个大型中低轨卫星星座项目。 卫星互联网的兴起，商业力量功不可没，多方都在拼抢这一互联网的新入口。 为了抢占未来发展先机，频率轨道资源成为关注焦点。面对有限的频率轨道资源和动辄上千颗的卫星星座部署，拥有频率和轨道资源成为发展的关键。 迎头赶上打造成熟产业生态 客观来看，我国卫星产业已取得长足进展，但是在构建互联网领域仍存在一定的差距，需要迎头赶上。 目前，我国卫星产业在卫星发射、卫星制造和卫星应用等方面都取得了突破。其一，我国卫星总数已居世界前列。最新统计数据显示，我国的卫星总数超过了190颗，占地球卫星总数的13%，与美国之间的差距正在缩小。其二，我国企业纷纷在宽带通信卫星领域进行布局。2015年9月，航天科工集团联合航天企业、通信设备企业等提出“福星计划”，构建天基互联网；2016年7月，航天科技集团启动建设高通量宽带卫星通信系统，预计投资100亿元；近期，中国卫通成功发射Ka频段高通量卫星“中星16号”，并将逐步投入使用。 与国外相比，我国卫星互联网发展还存在一定差距，主要体现在以下三个方面：第一，卫星互联网发展基础相对薄弱。一方面我国卫星通信网络建设以国土及周
模糊神经网络技术研究的现状及展望
模糊神经网络技术研究的现状及展望 摘要：本文对模糊神经网络技术研究的现状进行了综述，首先介绍了模糊控制技术和神经网络技术的发展，然后结合各自的特点讨论了模糊神经网络协作体的产生以及优越性，接着对模糊神经网络的常见算法、结构确定、规则的提取等进行了阐述，指出了目前模糊神经网络的研究发展中还存在的一些问题，并对模糊神经网络的发展进行了展望。 关键字：模糊控制；神经网络；模糊神经网络 引言 系统的复杂性与所要求的精确性之间存在尖锐的矛盾。为此，通过模拟人类学习和自适应能力，人们提出了智能控制的思想。控制理论专家Austrom（1991）在IFAC大会上指出：模糊逻辑控制、神经网络与专家控制是三种典型的智能控制方法。通常专家系统建立在专家经验上，并非建立在工业过程所产生的操作数据上，且一般复杂系统所具有的不精确性、不确定性就算领域专家也很难把握，这使建立专家系统非常困难。而模糊逻辑和神经网络作为两种典型的智能控制方法，各有优缺点。模糊逻辑与神经网络的融合——模糊神经网络由于吸取了模糊逻辑和神经网络的优点，避免了两者的缺点，已成为当今智能控制研究的热点之一了。 1 模糊神经网络的提出 模糊集理论由美国著名控制论专家L.A.Zadeh于1965年创立[1]。1974年，英国著名学者E.H.Mamdani将模糊逻辑和模糊语言用于工业控制，提出了模糊控制论。至今，模糊控制已成功应用在被控对象缺乏精确数学描述及系统时滞、非线性严重的场合。 人工神经网络理论萌芽于上世纪40年代并于80年代中后期重掀热潮，其基本思想是从仿生学的角度对人脑的神经系统进行功能化模拟。人工神经网络可实现联想记忆，分类和优化计算等功能，在解决高度非线性和严重不确定系统的控制问题方面，显示了巨大的优势和潜力模糊控制系统与神经网络系统具有整体功能的等效性[2]，两者都是无模型的估计器，都不需要建立任何的数学模型，只需要根据输入的采样数据去估计其需要的决策：神经网络根据学习算法，而模糊控制系统则根据专家提出的一些语言规则来进行推理决策。实际上，两者具有相同的正规数学特性，且共享同一状态空间[3]。 另一方面，模糊控制系统与神经网络系统具有各自特性的互补性[。神经网络系统完成的是从输入到输出的“黑箱式”非线性映射，但不具备像模糊控制那样的因果规律以及模糊逻辑推理的将强的知识表达能力。将两者结合，后者正好弥补前者的这点不足，而神经网络的强大自学习能力则可避免模糊控制规则和隶属函数的主观性，从而提高模糊控制的置信度。因此，模糊逻辑和神经网络虽然有着本质上的不同，但由于两者都是用于处理不确定性问题，不精确性问题，两者又有着天然的联系。Hornik和White(1989)证明了神经网络的函数映射能力[4]；Kosko(1992)证明了可加性模糊系统的模糊逼近定理(FAT，Fuzzy Approximation Theorem)[5]；Wang和Mendel(1992)、Buckley和Hayashi(1993)、Dubots和Grabish(1993)、Watkins(1994)证明了各种可加性和非可加性模糊系统的模糊逼近定理[6]。这说明模糊逻辑和神经网络有着密切联系，正是由于这类理论上的共性，才使模糊逻辑和神经网络的结合成为可能。 2 模糊神经网络的学习算法 各种类型的模糊神经网络学习算法的共同方面是结构学习和参数学习两部分。结构学习是指按照一定的性能要求确定模糊系统的推理规则的条数，每条规则的前提和结论的隶属度函数以及由清晰化得到具体的规则数。参数学习是指进一步细化各隶属函数的参数以及模糊规则的其他参数，以使系统达到最优。结构学习主要是从输入输出数据中提取规则或由输入空间模糊划分获得规则，主要有启发式搜索、模糊网格法、树形划分法、基于模糊聚类的学习算
人工神经网络大作业
X X X X大学 研究生考查课 作业 课程名称：智能控制理论与技术 研究生姓名：学号： 作业成绩： 任课教师(签名) 交作业日时间：2010年12月22日
人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制，实现某个方面的功能，可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映，每个计算单元综合加权输人，通过激活函数作用产生输出，主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点，而模型化是选择网络权重实现的，因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性，用ANN也不能很好描述与预测体系。显然，选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一，而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力，已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1.1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元,通过广泛的突触联系形成的信息处理集团,其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1)神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站,它构成各神经元之间广泛的联接。(3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物,其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1.2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系,这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法:①神经生物学模型方法,即根据微观神经生物学知识的积累,把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚,在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法,即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性,然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1.3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能,是一门新兴的前沿交叉学科,其概念以T.Kohonen.Pr的论述最具代表性:人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性)组成的并行互联网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1.4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题:模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1.5理论局限性 (1)受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性,目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅,对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2)尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网,节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学
Hopfield神经网络综述
题目： Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfield神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
中国天基预警卫星发展情况
中国天基预警卫星发展情况 ［概况］预警卫星是用于监视和发现敌方来袭的战略导弹，并发出警报的侦察卫星，它能延长预警时间，便于及时组织战略防御和反击。中国的天基导弹预警卫星已经发展到了第二代了，光学预警星和红外预警星都已经上天组网了。导弹预警卫星不但要捕捉上升段远程导弹的尾焰红外特征，还要辩识弹头的物理属性，但是现在卫星部署数量还不够多。报道称过去10年来中国一直在秘密开发的监视别国导弹发射的卫星预警系统，由25颗卫星组成，这一系统是中国反弹道导弹系统的组成部分，也将作为抗衡美国国家导弹防御系统（NMD）的一个重要手段，预计中国计划在未来的10年内发射完成“红色导弹防御系统”的其他24颗卫星。导弹预警卫星是用于监视和发现敌方战略弹道导弹并发出警报的侦察卫星，通常被发射到地球静止卫星轨道，由数颗卫星组成预警网，利用卫星上的红外探测器探测导弹在飞出大气层后发动机尾焰的红外辐射，并配合使用电视摄像机跟踪导弹，及时准确判明导弹并发出警报，特点是反应灵敏，预警范围广，具有一定的抗毁能力，工作寿命长。如果这个报道真实的话，无疑是非常提气的！同时，实现天基红外预警可不光是只有地球同步轨道，远地点1600公里的大倾角低地轨道也是其一，并且可以跟踪中段和末段的“冷弹头”，其特征就是两个成队一组，以实现立体观察。那么符合这个特征的已经有没有？中国在轨星都过百了，可以去找找看嘛。只不过是说要实现全球观察，那就需要最少3条轨道21颗星，更优化一点的还可以4条轨道28颗星。 ［进展］2009年1月6日凌晨中国军方在西昌卫星发射基地用一枚长征*甲火箭，将一颗价值5.52亿美元的“长城一号”（英文代号：CC-1）导弹预警卫星送入太空，最终定位在距赤道32510公里的轨道上，用来侦察和监视其他国家导弹发射或核试验情况的。2012年11月20日的科技日报报道《博弈空天正当时空军预警学院深化改革加快转型发展纪实》，空军预警学院60华诞在际的情况。空军预警学院的历史是辉煌的：从防空学校和雷达学校到雷达兵学校、从雷达学院到预警学院。60年来，该院积淀了“与国家预警监视系统建设同频共振”。原中科院王成良博士在卫星载荷前沿领域颇有造诣，2010年底，将王成良特招入伍，他领衔的空天预警科研项目取得了明显成效，他本人被任命为天基红外预警研究室主任。空军党委投入7600万元建设空天预警信息大楼，组建空天预警实验室和某新型理论研究中心，一批先进实验室在转型建设中亮相。“某预警装备”等重要课题主要负责人都是38岁以下的青年教员。由院长蓝江桥带领编写出版的领域第一本专著《战略预警体系概论》获全军军事科学优秀成果一等奖。蜀中行于2013年1月11日发贴《新年巨泄：中国已经成为第三个掌握天基红外预警卫星的国家》。据说，太原25基地就有新一代的高精度上升段跟踪测量和太空监测预警系统，在全天候实况景像获取，目标姿态测量，目标特征识别，信息快速分析处理评估上实现了跨越式提升，并且经过了神十的实战检验！
1、天基通信400M对讲机直放站
400M对讲机直放站 用户手册 陕西天基通信科技有限责任公司 2008-9 目录 一、产品介绍2 1.产品使用范围3 2.天基产品的特色功能3 二、技术指标4 三、产品说明5 1.产品外观图5 2.配件清单5 3.操作状态表5 四、工作原理说明7 1.对讲机直放站内部工作原理图7 2.对讲机直放站对接收信号的要求分析7 3.对讲机直放站对收发天线的隔离分析8 五、安装说明9 一、产品介绍 对讲机直放站专用于中小面积区域对讲机信号分布系统，将基地站的信号通过无线接入方式直接引入到室内的需要覆盖区域，再通过天线将基地台信号
发送出去，同时接收对讲机的信号，通过直放站上行到基地台，能有效消除室内覆盖盲区，抑制干扰，为室内的用户提供稳定、可靠的信号，使用户在室内也能享受高质量的个人对讲机通信服务。该直放站主要应用于室内点式小区域覆盖，覆盖室内信号盲区，其覆盖范围是：无遮掩物覆盖面积3000平M左右，部分遮掩物覆盖面积1000平M左右。 1.产品使用范围 产品主要针对对讲机使用的以下地方 a)室内没有对讲机信号的场合 b)对讲机信号很弱，接听信号噪声很大，不清楚。 主要的使用场合如下: 2.天基产品的特色功能 a)数字ALC、模拟ALC 对讲机直放站内部具备数字ALC和模拟ALC功能，增益动态自动调节范围达到30dB，系统ALC双重冗余，保证系统高可靠性和高稳定性。 b)自激检测功能 在微功率直放站安装完以后，会自动检测天线的隔离度，如果天线隔离度不满足系统的安装要求，设备将会有提供指示，并自动控制设备降低增益，直到设备不产生放大自激为止。保护设备安全和网络不受干扰。 c)上下行自动联动调试 系统安装完通电后，系统将自动检测输入功率，并控制输出功率的大小，计算出系统的下行增益后，自动调整系统的上行增益。保持系统的放大平衡，
天基雷达技术发展概况资料
雷达论文 —天基雷达技术发展概况 学院：电子工程与光电技术学院专业：通信工程 班级：11042201 学号：1104220110 姓名：史倩霞 指导老师：顾陈
天基雷达技术发展概况 摘要：本文详细地介绍了国内外天基雷达技术发展现状，归纳总结了发展天基雷达的关键和难点技术，最后阐述了天基雷达的发展前景。关键字：天基雷达合成孔径雷达 引言 天基雷达（ Space-based Radar,SBR)是指工作在地球大气层之外的各种雷达系统，能对空中及地面动目标进行跟踪，可以提供大的监视范围，一般工作在微波段。天基雷达能够全天候、在各种天气下进行工作，具有大范围、高精度的探测能力，可以进行遥感探测、还可以对舰船、交通工具、飞行器等运动目标进行跟踪监视。天基雷达是由多颗卫星组成的星座，具有对地球进行连续覆盖的能力，可以对机载系统不能进入的地区进行覆盖，完成预警、遥感、控制、空间探索等任务，具有光学系统和一般地基雷达、机载雷达不具备的能力。天基雷达是一种全新体制的雷达，天基雷达技术研究是当今世界最前沿科学领域之一。 国外天基雷达发展情况 1 美国SBR发展现状 美国在SBR的霸主地位不可动摇，它目前面临的一个核心挑战是通过性能更优的雷达和其他传感系统，更准确地预测针对美国的任何攻击并发展反攻击能力。美国空军正在加紧推进天基雷达项目。天基雷达计划是美军为实施转折性空间力量增强战略的一项具体内容。该计划的任务是建造一个由8一l0颗雷达成像卫星组成的系统，卫星上
主要有效载荷为合成孔径雷达和动目标指示器(MTI)，旨在为美国分布在全球的武装部队提供实时的战术和战场信息。它将与空基(机载)E一8联合监视目标攻击雷达系统(JSTARS)和无人机(UAV)协同工作，成为空、天、地一体化的情报、监视与侦察(ISR)系统的重要组成部分。为了开发天基雷达成像卫星，美国空军于2001年提出了天基雷达计划。该计划拟建成的星座的卫星数量为8～l0颗，比“发现者一2”计划减少了约2／3。两者最重要的区别在于天基雷达计划不需要经过演示验证，而是一步到位，直接建立实用星座。美国空军在天基雷达卫星的关键技术上已经取得了长足的进展。诺斯罗普·格鲁曼、哈里斯和罗马3家公司接受了美国国防先进研究计划局(DARPA)的委托，正在开展有关天基雷达方案“创造性天基雷达技术”的研究以及轻质量天基雷达天线的研制。如果天基雷达计划执行得顺利，将于2012～ 20l3年投入使用。 2 日本SBR发展现状 FI本为了对付“周边事态”和建立自主的天基情报侦察系统，于2003年3月发射了一颗光学侦察卫星和一颗雷达侦察卫星，其中光学侦察卫星的分辨率为1 m，雷达侦察卫星的分辨率为3 m，并具有全天时、全天候侦察和一定的识别伪装能力。到2020年前后，日本将进一步加强天基军用侦察和军事通信能力，能够建立和使用包括侦察监视、通信广播、导弹预警、导航定位和气象预报等种类齐全、功能强大的军用航天体系。日本雷达侦察卫星与天线如图所示。
最新神经网络最新发展综述汇编
神经网络最新发展综述 学校：上海海事大学 专业：物流工程 姓名：周巧珍 学号：201530210155
神经网络最新发展综述 摘要：作为联接主义智能实现的典范，神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程，是人工智能发展中的重要方法，也是当前类脑智能研究中的有效工具。目前，模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习成为类脑智能中的一个重要研究方向。通过增加网络层数所构造的“深层神经网络”使机器能够获得“抽象概念”能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮。本文分8个方面综述了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向。 关键词: 类脑智能；神经网络；深度学习；大数据 Abstract: As a typical realization of connectionism intelligence, neural network, which tries to mimic the information processing patterns in the human brain by adopting broadly interconnected structures and effective learning mechanisms, is an important branch of artificial intelligence and also a useful tool in the research on brain-like intelligence at present. Currently, as a way to imitate the complex hierarchical cognition characteristic of human brain, deep learning brings an important trend for brain-like intelligence. With the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network research. This paper summarizes the latest progress in eight applications and existing problems considering neural network and points out its possible future directions. Key words : artificial intelligence; neural network; deep learning; big data 1 引言 实现人工智能是人类长期以来一直追求的梦想。虽然计算机技术在过去几十年里取得了长足的发展，但是实现真正意义上的机器智能至今仍然困难重重。伴随着神经解剖学的发展，观测大脑微观结构的技术手段日益丰富，人类对大脑组织的形态、结构与活动的认识越来越深入，人脑信息处理的奥秘也正在被逐步揭示。如何借助神经科学、脑科学与认知科学的研究成果，研究大脑信息表征、转换机理和学习规则，建立模拟大脑信息处理过程的智能计算模型，最终使机器掌握人类的认知规律，是“类脑智能”的研究目标。 类脑智能是涉及计算科学、认知科学、神经科学与脑科学的交叉前沿方向。类脑智能的
泛在互联网专题报告：泛在网络,万物智联
泛在互联网专题报告：泛在网络，万物智联 一、行业回顾（略） 1.1受新冠疫情影响，通信行业一季度承压 1.2新基建政策力推，5G建设呈现加速态势 1.3通信指数先扬后抑，实体清单引发担忧 二、投资展望 国家重视新基建，政策力推，从二季度开始新基建各项工作加速展开，预计最终将反映在业绩上。以5G为例，电信运营商二季度的建设节奏明显加快，5G 二期基站需求量中的近80%在二季度完成供货，因此5G产业链相关公司二季度业绩具备兑现基础。但需要关注的是：一是二季度5G基站发货量大，对于基站设备的上游供应商，其业绩可能在二季度就有较好的表现，例如PCB、光模块、基站天线、基站滤波器等；二是5G主设备，包括基站与传输设备，由于发货更多集中在6月份，且运营商需要开通后才能确认收入，因此可能业绩更多兑现在三季度。此外，云计算板块在疫情带动在线消费快速发展的基础上，上半年表现也较好。 回顾4G周期，4G商用后第7个月起，通信指数表现逐步向好。我们认为，这与4G商用后网络开始规模建设，经历6个月左右的建网周期业绩开始兑现有关。2013年12月18日，中国移动率先宣布4G商用，但当时的商用城市范围有限，直到2014年6月，中国移动的4G商用范围才扩大至所有地级市城区。参考历史，中国5G的商用时间为2019年10月31日，当时的商用范围也仅在部分城市，5G商用后的第7个月为今年6月。
因此，我们认为目前通信行业已经进入业绩兑现阶段，叠加疫情影响下，相对的高增更难能可贵，建议抓新基建相关的中报行情，尤其是5G、云计算两个板块，其中光模块将是首选，然后是5G与云设备商。此外，海上风力发电抢装带来海缆需求爆发，叠加光纤光缆行业触底，特高压建设带动电缆需求较好，相关公司建议重视。展望下半年，我们认为两条投资主线值得关注。一是泛在网络，5G公网（运营商负责建设与运营）之外，铁路无线专网与卫星互联网值得关注；二是万物智联，其中智能汽车、智能制造相关领域是重点。 此外，科技碰撞可能将是常态，市场短期可能需要业绩来消化，中长期来看，我们需要关注自主创新中的潜力标的，同时在华为受限情况下，市场补缺者可能相继出现，也需关注市场格局变化带来的投资机会。
经典雷达资料天基雷达SBR系统和技术2
SBR系统的优缺点 当传感器要完成探测太空、海洋和空中目标任务及完成导弹防御任务时，可考虑使用SBR。与陆基雷达相比，这些部署在太空的雷达具有以下优点： （1）空间和时间覆盖范围仅受选定的轨道和卫星的数目限制。如图22.9和图22.10所示。大范围的连续观测是可以实现的[28]。图22.9标明了从圆形极地轨道上提供连续覆盖整个地球表面所需要的轨道平面数量和卫星数量。可以看出，当卫星的高度大于6 000n mile时，需要在两个轨道平面上使用6颗卫星，在卫星探测范围内没有天底孔。图22.10说明了在赤道轨道的特殊情况下，实现连续覆盖所需要求卫星的数量。这种情形仅限于扩展到图中所指定纬度的宽条形区，可看出：当卫星的高度大于6 000n mile时，4颗卫星能够覆盖一条60 宽的条形区。时间上的覆盖范围如图22.11所示。图中给出了目标被跟踪以后从太空卫星观测地面目标的最大时间[28]，可以看出，当轨道高度为6 000n mile时，一个地面目标能被观测的时间超过7 000s。 图22.9 极地轨道的全球覆盖[28] 图22.10 赤道轨道的带状覆盖图[28] （2）使用电子扫瞄天线的SBR是可以完成多种任务的。例如，一个雷达卫星系统能：
①搜索一个扇区，完全覆盖美国本土周围的防御区域，探测距海岸一定距离的轰炸机；②搜索一个覆盖极地的扇区以便在弹道导弹早期预警系统（BMEWS）发现之前发现洲际弹道导弹（ICBM）；③监视任何国外潜在的太空发射场地；④完成海洋地区的监视；⑤搜索一个海基弹道导弹（SLBM）防御区域；⑥探测可能对美国同步卫星构成威胁的太空目标。任务的数量仅受限于重量和可用的主电源，但当采用航天飞机作为发射装置时，这些限制都能克服。因此惟独技术和成本才是真正的限制。 （3）大气传播影响可以通过适当选择工作频率和有利的几何关系使之最小化。 （4）如果数据经中继卫星获得，就不需要海外工作站。因此一个国家的SBR系统在政治上是独立的，并且国外跟踪站的丧失对系统性能没有影响。 影响太空大型雷达系统发展步伐的因素有： （1）太空大型天线结构技术、太空大型相控阵技术、太空大型重量技术和太空大型主能源系统技术在早期进程中都要考虑到。 图22.11 目标被跟踪后从太空卫星观测目标的最大时间[28] （2）天基多功能雷达系统的合理运行费用还需要论证。即使使用航天飞机可以减少将负荷送入轨道的单位重量费用，SBR系统仍需要投入巨资。
人工神经网络综述
目录 1 人工神经网络算法的工作原理 (3) 2 人工神经网络研究内容 (4) 3 人工神经网络的特点 (5) 4 典型的神经网络结构 (6) 4.1 前馈神经网络模型 (6) 4.1.1 自适应线性神经网络(Adaline) (6) 4.1.1.1网络结构 (6) 4.1.1.2学习算法步骤 (7) 4.1.1.3优缺点 (7) 4.1.2单层感知器 (8) 4.1.2.1网络结构 (8) 4.1.2.2学习算法步骤 (9) 4.1.2.3优缺点 (9) 4.1.3多层感知器和BP算法 (10) 4.1.3.1网络结构： (10) 4.1.3.2 BP算法 (10) 4.1.3.3算法学习规则 (11) 4.1.3.4算法步骤 (11) 4.1.3.5优缺点 (12) 4.2反馈神经网络模型 (13) 4.2.1 Hopfield神经网络 (13) 4.2.1.1网络结构 (13) 4.2.1.2 学习算法 (15) 4.2.1.3 Hopfield网络工作方式 (15) 4.2.1.4 Hopfield网络运行步骤 (15) 4.2.1.5优缺点 (16) 4.2.2海明神经网络（Hamming） (16) 4.2.2.1网络结构 (16) 4.2.2.2学习算法 (17) 4.2.2.3特点 (18) 4.2.3双向联想存储器（BAM） (19) 4.2.3.1 网络结构 (19) 4.2.3.2学习算法 (19) 4.2.3.4优缺点 (21) 5.人工神经网络发展趋势以及待解决的关键问题 (22) 5.1 与小波分析的结合 (22) 5.1.1小波神经网络的应用 (23) 5.1.2待解决的关键技术问题 (23) 5.2混沌神经网络 (23) 5.2.1混沌神经网络的应用 (24) 5.2.2待解决的关键技术问题 (24)
基于神经网络的信息融合技术
基于多传感器信息融合的 数控机床故障诊断研究 1.引言 数控机床具有加工柔性好、加工精度高、加工质量稳定、生产率高等诸多特点，但其结构和运行工况也很复杂，一旦机床发生故障，引起故障的因素众多，有机械方面的，有电气方面的，同时同一种故障往往有不同的表现，同一种症状又常常是几种故障共同作用的结果，故障的多样性、复杂性和各故障之间的复杂联系构成了数控机床故障诊断中的重点和难点。每个传感器都有一定的功能和测量范围，单个传感器的数据从某个侧面反应被测对象或系统的情况，难免带有一定的局限性。仅仅通过单一传感器的特征提取和诊断分析将无法成功完成对数控机床的故障诊断任务。因此多传感器数据融合技术显得尤为重要，它能克服传感器使用的局限性和传感器信息的不准确性，充分地、综合地、更有效地利用多传感器信息，减少信息的模糊性，增加决策可信度，提高对数控机床的故障诊断的准确率。 多传感器数据融合是一种重要的传感器信息处理方法，它起源于20世纪70年代，最早被应用于军事领域，用于解决目标识别与跟踪、状态与身份估计、态势和威胁估计等技术问题。它能充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，得到对被测对象的一致性解释和描述，并做出相应的判断、估计和决策。 多传感器数据融合有多种算法，其中，D-S证据理论方法的应用最为广泛。本文主要建立了基于多传感器信息融合的数控机床二级故障诊断系统：基于自适应加权算法的一级融合，基于D-S证据理论的二级融合。然后利用某一论文中的数控机床的测量数据，通过MATLAB软件对其进行分析计算，最后得出结论。 2．基于多传感器信息融合的二级故障诊断系统 本文介绍了一种基于多传感器信息融合的二级故障诊断系统：基于自适应加权算法的一级融合，基于D-S证据理论的二级融合，如图1所示。
(完整版)深度神经网络全面概述
深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址：https://https://www.360docs.net/doc/f59555760.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下：
浅析国内外天基预警系统的现状和发展趋势
浅析国内外天基预警系统的现状和发展趋势 【摘要】天基预警系统作为现代化战争中获取信息的重要手段，其重要地位已经越来越凸显出来。鉴于当前天基预警系统的重要战略地位，各国都在竞相开发此系统。本文重点介绍了国外天基预警系统的现状，简要阐述了其发展趋势，并对我国在天基预警系统的发展方向提出了自己的一些见解。 【关键词】天基预警系统预警卫星搜集探测捕捉 1 引言 天基预警系统，又称为空间预警系统，在国家防御战略中居于重要的地位，是导弹防御系统的最前端。20世纪90年代以来的局部战争表明，大气层外的空间已成为联合作战中获取对方军事信息的重要领域，天基预警系统对情报的监视和侦察则是作战系统的重要组成部分。天基预警系统的核心是预警卫星，主要用于对导弹的早期预警，预警卫星上装有红外探测器和电视摄像机等设备，根据导弹发射时的目标特征实施监视、跟踪和定位。天基预警系统对远程弹道导弹一般可以提供15-30 min预警时间；对近程导弹也能提供几分钟的防御准备时间。天基预警系统在导弹防御中起着关键的作用，预警系统能否及时、准确地发出预警信息，将决定着整个反导作战的成败。 2 当前国外天基预警系统的现状 当前世界上已经形成的比较完善的预警卫星系统的主要有美国的DSP （defense suppoprogram）和SBIRS（spacd-basinfrared system）系统以及俄罗斯的天基预警系统。美国是最早开始天基预警系统研究的国家，也是迄今为止与实战结合最紧密的国家，相对来说，俄罗斯预警卫星总体水平远不及美国，所以这里主要以介绍美国天基预警卫星为主，阐述一下美国天基预警系统现状。 美国现阶段的卫星预警系统主要分为两大部分，分别是DSP和SBIRS，下面来做详细的介绍。 2.1 国防支援计划（DSP） 美国国防支援计划卫星系统的第一颗卫星于1970年11月发射，目前的在轨卫星均属于第三代。该卫星预警系统星座是由5颗DSP卫星组成，其中的3颗为较新的工作卫星，2颗为较老的备用卫星。卫星在地球上空约为36000km高的小倾角同步轨道上运行。3颗卫星的定点位置分别位于印度洋、太平洋和巴西上空，分别监测中俄两国、美国东、西海岸等地的导弹发射情况，主要的任务是探测并实时报告针对美国本土及盟国的任何弹道或战术导弹的袭击，为其防御提供充足的预警时间。 2.2 天基红外系统（SBIRS）
天基通信技术及其发展趋势
天基通信技术及其发展趋势 摘要：综述了卫星通信网中使用的CDMA、抗干扰、MPLS等技术和卫星通信的发展趋势，并对我国卫星通信的发展进行了展望。 关键词：卫星通信CDMA 抗干扰MPLS 发展趋势 卫星通信是以卫星作为中继的一种通信方式，是在地面微波中继通信和空间电子技术的基础上发展起来的，具有通信距离远、覆盖范围广、不受地面条件的约束、建站成本与通信距离无关、灵活机动、能多址连接且通信容量较大等优点，在全球许多领域应用效果很好，尤其在军事上具有重要的应用价值。 1 卫星通信网络的定义 卫星通信网络是利用人造地球卫星作为中继站转发无线电波，从而实现两个或多个地面站之间通信的网络。其中，地面站是指设在地球表面（包括地面、水面和大气层）的通信站，也称为地球站。通信卫星的作用相当于离地面很高的中继站。卫星通信网络分为延迟转发式通信网络和立即转发式通信网络。 当卫星的运行轨道属于低轨道时，对于相对较远的地面站而言，要进行远距离实时通信，除采用延迟转发方式（利用一颗卫星）外，也可以利用多颗低轨道卫星进行转发，这种网络就是通常所说的低轨道移动卫星通信网络。 2 卫星通信中的主要技术 2.1 CDMA技术 CDMA(码分多址)系统通过采用话音激活技术、前向纠错（FEC）技术、功率控制技术、频率复用技术、扇区技术等技术手段，可使CDMA系统容量大幅扩大，同时，它还具有抗多径干扰能力、更好的话音质量和更低的功耗以及软区切换等优点。CDMA以其本身所具有的特点及优越性而广泛应用于数字卫星通信系统中。特别是近年来，小卫星技术的发展为实现全球移动通信和卫星通信提供了条件，利用分布在中、低轨道的许多小卫星实现全球个人通信，已在国际上逐渐形成完善的体系。
天基空间目标探测技术探讨
收稿日期:2005-06-01; 收修改稿日期:2005-09-07 天基空间目标探测技术探讨 谭莹 (武汉大学电子信息学院,武汉430079) 摘 要 天基空间目标探测系统可以在太空中近距离地对空间目标进行监视、跟踪和 识别,因而成为当前研究的热点。文章分析了国内外天基空间目标探测技术研究概况,对其发展趋势进行了探讨。 主题词 空间目标 天基监视跟踪系统 探测 1 引 言 目前国际上使用的空间目标的观测设备主要都是地面设备。地面观测设备由于不受体积和质量等限制,可以采用大口径天线来得到很高的空间分辨率,以及以很大的发射功率来获得很远的观测距离,所以仍然是目前空间目标观测的有力武器。但是地面设备也有其局限性,除了受仪器本身发展的限制外,观测过程中还受到大气传播抖动、蒙气差、电离闪烁等因素的影响,而且观测信号在大气中的衰减使其频率只能在较低的频率范围内选择,使得对小尺度的目标以及目标细节的观测受到限制。目前对于中小尺度的空间碎片在地面观测还是盲区,利用天基观测设备则可以有效地解决这些问题。而且对于高轨道上的空间目标的观测,利用天基探测设备更加有效,特别是对于对地观测有重要意义的地球同步轨道。随着微小卫星技术的发展,灵活多样的小卫星也为天基探测在大范围开展提供了支持,降低了天基观测的门槛[1]。 下面介绍国内外天基空间目标探测技术研究概况。 2 天基空间目标监视系统发展现状 为了克服地基系统的各种缺点,美国等航天大国部署了天基空间目标监视系统[2,3] 。该系统包 括一个专用天基传感器。它被称为天基可视传感器(S BV ,Space Based V isible )[4]。S BV 传感器在 1996年由弹道导弹防御组织(BMDO ,Ballistic m issile Defense Office )发射的中程空间实验(MSX,M id 2course Space Ex peri m ent )卫星运送至轨道。MSX 卫星的遥感器波长为016 μm ～26μm ,覆盖紫外到超长波红外谱段,另外还装有CCD 可见光遥感器。该卫星发射于1996年,用于跟踪导弹,完成原定使命后被用来加强“地基空间侦察系统”。 图1是安装在MSX 卫星上的天基可见光传感器,这是第一个天基空间探测传感器,由美国麻省理工学院林肯实验室设计和完成[5～10]。 美国正在研制的天基空间目标监视(S BSS,Space 2Based Space Surveillance )系统是美国为提高对空间目标监视、跟踪和识别能力,增强对空间战场态势的实时感知能力而研制的支持空间型天战武器装备。美国希望S BV 能够坚持到第一颗S BSS 卫星开始在太空中运转。5 2006年第3期 空间电子技术S PAC E ELEC TRON I C TECHNOLO GY