基于时频分布的弹道导弹目标识别方法

在弹道导弹目标识别中,微动特征是重要的识别手段。从弹道导弹微动特性时频分析出发,提出一种基于时频分布的弹道导弹目标识别方法。该方法将时频分布图的伪Zeinike不变矩特征作为识别特征。首先对回波信号进行时频变换以获取时频图像;然后为了降低噪声的影响,对其进行图形预处理;最后给出了伪Zernike不变矩提取步骤及识别特征的选取原则。通过仿真实验,分析了不同特征组合对识别率的影响,评估了不同信噪比下识别方法的稳定性。实验结果表明,该方法具有一定稳定性,可用于弹道导弹目标识别。     

低分辨雷达基于波形特征的飞机架次判别方法

通过分析低分辨雷达飞机目标回波波形,提取出低分辨雷达飞机目标架次可资分类的特征参数作为飞机目标架次判别的特征向量。最后,采用模糊极大极小神经网络作为分类器,在低分辨雷达目标识别样机系统对机群目标进行分类识别试验中,验证了所提取特征的有效性。     

一种基于调制谱的空中目标识别方法

雷达目标的微多普勒特征在雷达目标探测与识别中受到越来越多的关注,正在成为目标探测与识别领域的新兴研究方向。介绍了一种基于调制谱的空中目标识别方法,根据空中目标回波、综合时域的幅度信息、时域的相位信息和频域的微多普勒信息,将空中目标分为直升机类目标、螺旋桨类飞机目标和涡扇类飞机目标,利用实测数据对结论进行验证,表明该方法可以用来对这些目标进行分类。     

基于本征极化的飞机目标识别

提出了变质极化散射矩阵对称性的最小Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范数准则修正方法,并在此基础上利用本征极化理论提取了雷达目标的极化特征,对五种飞机目标进行了识别实验研究,取得了良好的目标分类或识别效果。     

OFD-LFM MIMO雷达中目标部件振动的微多普勒效应分析

与传统单基雷达系统相比,多输入多输出(MIMO)雷达系统充分利用发射分集和接收分集的优势,能够在不同的视角接收目标回波信号,可以提取目标更精细的微多普勒特征,因而大大提高了雷达对目标的识别能力。基于MIMO雷达系统,详细分析推导了正交频分线性调频信号体制下目标部件振动的微多普勒效应,并采用时频分析工具对理论分析的结果进行了仿真验证。     

雷达目标回波信号的混沌、多重分形分析与识别

本文旨在将混沌、多重分形的理论和方法引入雷达信号处理，从混沌、分形动力学角度来揭示和刻划复杂目标散射机理，为进行有效信号处理和可靠目标识别寻找新的理论和技术实现方法。文中统计了五种飞机目标回波信号的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数分布情况，并计算了其多重分形维数，然后在此基础上，进行了目标识别的实验，获得了较高识别率。本文的研究表明，混沌、多重分形理论在目标特性及识别的研究中具有良好的应用前景。     

基于最优核时频分布的装甲车辆微多普勒特征分析

依据微多普勒效应原理,构建了装甲车辆微动的雷达回波数学模型,推导了装甲车辆点目标的回波信号解析关系,并针对回波信号非平稳非线性的特点,利用最优核时频分布结合求时频脊的方法,仿真提取了装甲车辆微动线目标的回波微多普勒特征。仿真结果表明:线目标模型更能凸现、解析装甲车辆微动特征;采用的最优核时频分布结合求时频脊方法,具有比经典二次型分布更好的时频像,能较好地提取出微多普勒特征。最后,利用该方法分析了低信噪比下目标加速度、身管长度等参数对微多普勒特征的影响。     

面向识别的雷达目标回波仿真技术校验分析

校验是仿真技术必不可少的环节。针对雷达目标识别的工程应用,提出了可用于初步校验雷达目标回波仿真技术的准则和方法。提出特征量稳健性校验方法,用于验证仿真回波的特征稳定性;提出特征量相容性校验方法,比较分析仿真回波特征与实测数据特征;并依据F isher判决准则提出仿真回波样本库不同类别目标间特征量的可分性分析方法。以某雷达目标回波仿真技术为例,建立仿真回波样本库,对校验方法进行了实验验证。     

基于微动目标主体信息的平动补偿方法

目标的平动和微动均会对雷达信号产生调制,其中,微动信息的提取对目标识别具有重大意义.选择对点散射模型进行分析,构建回波信号模型.根据信号在时频分布中的特点,通过霍夫变换(TFD-Hough)获得平动参数,重构出参考主体信号,进而补偿主体回波信号,再经高通滤波器处理,最终实现平动调制的补偿以及微动信号的分离.仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于递归神经网络的飞机目标识别方法

针对宽带高距离分辨全极化雷达体制,提出了一种基于实时递归神经网络算法的飞机目标自动识别方法,实现了全极化下五类飞机目标的自动识别。实验结果表明,递归神经网络用于飞机目标识别是有效可行的。     

基于瞬态冲击法的方钢管混凝土柱脱空检测试验

通过对有脱空缺陷的方钢管混凝土柱试件进行瞬态冲击作用下的检测试验,提出了根据振动信号频率变化、频谱峰值和WVD时频分布中频率的时间连续性等特征来进行脱空检测的新方法。基于WVD时频分布特性,提出了使用平均频率作为脱空判别指标。结果表明：当方钢管混凝土柱存在脱空,振动信号的平均频率发生明显降低,频谱图中频率成分简单,归一化频谱峰值高,在WVD时频分布三维图上呈现沿时间轴连续的偏平峰。说明该方法对检测方钢管混凝土柱脱空具有一定的有效性。     

集集地震多维地震动频域非平稳特性分析

基于HHT方法和集集地震实际地震记录,利用可表征地震动频域非平稳特性的瞬时频率时程和瞬时幅值时程,对集集地震多维地震动的频域非平稳分布特性、场地条件及震中距对非平稳特性的影响进行了分析.分析结果表明,瞬时频率方法在地震动频域非平稳特性的定量描述上较穿零率方法更为精确,可较好地反映多维地震动的频域非平稳特性.     

Hilbert谱分析和平稳度

提出了本征模式函数IMF成员相应的幅度及频率时间函数的计算方法。由函数的Hilbert谱可获得相关的边缘谱,边缘谱确定了几乎连续的能量分布,从而提供了通过每个频率值测量总能量的方法。根据能量-频率-时间分布,就可以定量确定平稳性,平稳性是物理过程的一个复杂属性,其由平稳度DS和统计平稳度DSS进行度量,同时给出了DS和DSS的计算公式。     

外辐射源雷达系统中时延估计算法及仿真

时延估计的方法有经典的广义相关法、自适应法、循环平稳法、高阶累积量法、时频分析法等,重点分析了外辐射源雷达系统中用于时延估计的循环平稳法和相关法,并给出了循环平稳法和相关法用于时延估计的仿真,得出了仿真结果。仿真结果表明,对QPSK信号无法用循环平稳的方法来进行时差的获取,用相关法在极低信噪比条件下检测出目标信号,长时间的信号积累是必需的。     

非高斯噪声下信号盲检测算法*

针对实际甚低频和超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,同时受到接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用高斯尺度混合分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的信号盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步检测信道衰落系数、噪声模型参数和信号。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测性能比较,盲检测算法性能优异,对甚低频和超低频信号接收具有重要的现实意义。     

燃气发生器低频非稳态燃烧统计分析

针对冲压发动机地面试验需求,设计燃气发生器,通过试验统计研究其燃烧稳定性特征。结果表明:该燃气发生器发生低频非稳态燃烧的概率为32.7%,存在两种振荡形态。一种存在振荡主频,即低频不稳定燃烧;另一种没有主频,燃烧形态为粗暴燃烧。粗暴燃烧发生概率高且与余氧系数存在较强的相关性,低频不稳定燃烧发生概率低。两种形态的振荡能量分布位置不同。     

海洋环境中基于WVD的LFM信号检测方法

海洋环境中弱信号的谱与海杂波的谱相混叠 ,目标和背景的位置差异很小 ,经典的频域或空域处理对海杂波中弱信号的检测难以奏效。鉴于Wigner-Ville分布 (WVD)对线性调频信号 (LFM )具有时频聚集性这一特点 ,提出了一种海洋环境中基于WVD的LFM信号检测方法。利用雷达采集的真实海杂波数据 ,在不同信杂比的条件下 ,研究了该方法与经典频域法在信号检测中的差别。通过实验分析 ,与经典方法相比 ,该方法具有明显的优越性 ,且信杂比达到 -14 . 3dB时 ,其仍能很好地对信号进行检测。     

引入电流变化率的电源分布网络最差噪声分析算法

随着时钟频率的增加以及电源电压的降低,电源完整性问题日益凸显。将电流变化率加入到最差噪声算法的电流约束中,能够在任意电流变化率的情况下分析电源分布网络的最差噪声,从而获得更加真实的最差噪声。另外,利用改进的Knuth-Yao四边形不等式法对基于动态规划的最差噪声算法进行加速,加速后算法的时间复杂度从O(n~2m)降为O(mnlogn)。     

基于实值离散Gabor变换的阶比跟踪滤波

提出了基于实值离散Gabor变换的阶比跟踪滤波方法．分析了阶比跟踪滤波为时频滤波的实质,给出了如何通过实值离散Gabor变换实现阶比跟踪滤波的步骤．通过对仿真信号阶比跟踪滤波前后的时频分布、阶比谱和时域信号对比,证实本方法能有效滤除阶比混叠成分．通过延长信号两端采样长度的方法可以消除阶比跟踪滤波后端点的误差．     

收发合置情况下海底混响仿真

为了实现收发合置情况下海底混响时间序列仿真,提出了一种混合模型方法。该方法将点散射模型方法与单元散射模型方法混合使用,既能够克服单元散射模型方法中高斯分布假设带来的计算误差,又能够克服点散射模型方法计算复杂的问题。针对窄带发射信号,为了便于计算,设计了一种适用于任意采样率的基于复包络的混响信号仿真方法。最后,通过仿真试验证实了仿真方法的有效性。