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World File Search System雷达性能
防空和导弹防御雷达开发
战场或海上，并评估系统对不断演变的威胁的有效性。在本文中，我们回顾了 APL 通过将系统工程流程应用于防空和导弹防御任务而取得的许多重大先进雷达开发成就。我们从多功能相控阵雷达技术的开发和原型设计开始，该技术是宙斯盾计划的基础。我们继续回顾 APL 对建模和表征环境对雷达性能的影响所做的贡献，早期的宙斯盾测试强调了这一点的重要性。反舰巡航导弹的进步和扩散推动了固态雷达的发展需求。我们描述了 APL 对有源电子扫描阵列 (AESA) 技术发展的贡献。然后，我们讨论了 APL 在弹道导弹防御 (BMD) 雷达开发中的作用，最后总结了 APL 对
现代雷达的性能评估 - DTIC
雷达建模的改进使设计人员能够将性能水平指定得非常接近理论极限。这导致了非常强大的系统，但在评估其性能时几乎没有实验不确定性的余地。然而，关于评估雷达性能的方法的已发表文献却出奇地少。测试新雷达通常有三个独立的阶段：i) 第一阶段是在实验室中测量参数，以确保雷达在“投入现场”时的表现与预期一致。ii) 第二阶段通常是供应商的验证试验，这可以确保了解雷达的行为，从而确保正式验收试验会成功。iii) 第三阶段是供应商和客户共同见证的验收试验，提供雷达符合其规格的合同证据。实验室测试和现场试验之间的关系在 [1] 中进一步讨论，使用适当的评估方案对现代雷达系统的重要性在 [2] 中进一步讨论。在本文中，我们将第三阶段称为“验收”试验，第二阶段称为“验证”试验，两者合称为“评估”试验。本文将重点介绍泰雷兹与客户合作在这些评估试验中使用的方法。本文描述的许多实验结果都是在评估期间获得的
通过在不利天气条件下纳入MDM-WDM和机器学习分类器
光子雷达是微波光子学创新应用中的基石，它是未来智能运输系统（ITS）的关键技术。提供了增强的准确性和可靠性，它位于目标检测和在不同天气条件下识别的最前沿。最近的进步集中在通过高速，宽带信号处理的8月雷达性能，这是现代光子学属性的直接好处，例如EMI免疫，最小传输损失和宽带宽。我们的工作引入了一个尖端的光子雷达系统，该系统采用频率调制连续波（FMCW）信号，与模式划分和波长分层多路复用（MDM-WDM）协同作用。这种融合不仅增强了各种天气情况的目标检测和识别能力，包括各种雾气和太阳闪烁的强度，而且还表现出了针对太阳噪声的实质性弹性。此外，我们拥有集成的机器学习技术，包括决策树，极为随机的树（ERT）和随机的森林分类器，以实质上提高了目标识别精度。结果表明：精度为91.51％，高灵敏度（91.47％），特异性（97.17％），F1得分为91.46％。这些指标强调了我们方法在完善其雷达系统方面的功效，这说明了微波光子学中的进步如何彻底改变传统方法和系统。
采用通用高斯源的量子照明
假设检验 (HT) [1] 和量子假设检验 (QHT) [2] 在信息 [3] 和量子信息论 [4] 中发挥着至关重要的作用。HT 与通信和估计理论都有着根本的联系，最终是雷达探测任务的基础 [5]，而雷达探测已经通过量子照明 (QI) 协议 [6, 7] 扩展到量子领域，更准确地说，通过微波量子照明模型 [8]（有关这些主题的最新综述，请参阅参考文献 [9]）。HT 和 QHT 最简单的场景是二元决策，因此它们可以简化为两个假设（零假设 H 0 和备选假设 H 1 ）之间的统计区分。从最基本的层面上讲，量子雷达是一项二元 QHT 任务。两个备选假设被编码在两个量子通道中，信号模式通过这两个量子通道发送。根据目标是否存在，信号模式的初始状态会经历不同的变换，从而在输出端产生两个不同的量子态。最终的检测就简化为区分这两种可能的量子态。能否以较低的错误概率准确地做到这一点，与能否确定正确的结果直接相关。这一基本机制可以轻松地通过几何测距参数进行增强，这些参数可以量化与目标的往返时间，即目标的距离。虽然 QI 雷达可能实现最佳性能 [10]，但它们需要生成大量纠缠态，这可能是一项艰巨的任务，特别是如果我们考虑微波区域的话。同时，量子雷达的定义本身可以推广到 QI 以外的任何利用量子部件或设备在相同能量、范围等条件下超越相应经典雷达性能的模型。在这些想法的推动下，我们逐步放宽 QI 的纠缠要求，并研究相应的检测性能，直到源变得刚好可分离，即