双Dwell PN码捕获算法分析及仿真

无线通信在现代指挥控制体系中扮演着越来越重要的角色.提出双最大时间间隔(Dwell)PN码捕获算法,有效地解决了传统的PN码捕获技术在频率选择性衰落信道中恶化的问题,仿真比较了双Dwell算法与传统的差动捕获算法两种算法在检测概率、虚警概率和平均捕获时间等方面的性能,结果表明在相同硬件和信噪比条件下双Dwell算法具有更优越的性能.     

提高MIMO系统容量的检测算法研究

为了满足通信容量的需求,在发射端和接收端设置多元素天线阵列构成多输入多输出系统,可以显著提高频谱的利用率.基于贝尔实验室提出的非线性迫零检测算法,提出了反向迫零检测算法.理论和仿真证明,在相同信噪比条件下,反向迫零检测算法获得的系统容量高于非线性迫零检测以及线性迫零检测算法.与奇异值分解算法相比,该算法虽然得到的系统容量有所减小,但是由于所需的运算量相对较小,因而易于实现.     

基于动态时间规整的空中目标机动识别

针对现有空中目标机动识别方法识别率较低且耗时较长的问题,提出一种基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)的空中目标机动识别方法。对目标跟踪产生的空中目标飞行轨迹进行机动序列提取,并将其作为测试模板,用动态时间规整算法匹配测试模板和参考模板,以识别空中目标的机动类型。最后基于相同的训练样本和测试库,在相同拒识率下,将DTW算法与隐马尔科夫(Hidden Markov Model,HMM)算法进行识别效果对比。实验结果表明,相较于HMM算法,所提算法在低训练样本条件下的识别率较高,且识别时间更短。     

MIMO雷达信号检测前跟踪算法及性能

针对雷达目标检测中,弱小目标雷达截面积小,目标角闪烁以及目标受噪声和杂波影响比较大,基于序列检测的检测前跟踪算法是在MIMO雷达信号一般似然比检测的基础上提出来的,它能够克服强杂波噪声对信号检测的影响,在低信号杂波比的情况下滤除杂波点,实现了对弱小目标的检测。仿真实验证明,在虚警概率相同的条件下,算法的性能优于似然比检测方法。     

多码组合扩频通信中软解调解扩算法研究

多码组合扩频通过采用多条PN序列叠加传输的方式,在相同带宽条件下相比多进制扩频可有效提高信息承载能力,然而,多条PN序列并行叠加会造成检测性能下降。从解调解扩联合处理角度,提出基于最大似然解调检测的联合解调解扩的软判决算法,该算法通过对接收组合序列进行最大似然网络图相关值路径搜索,完成解调解扩联合处理。从而既克服了硬判决解调导致的信道信息损失,又节省了常规软判决算法中相关器的数量需求。仿真结果表明:所提算法在相同误码率情况下相比硬判决算法提升约6 dB。     

基于ICoSaMP重建的TDCS宽带压缩感知算法

为解决变换域通信系统(Transform Domain Communication System,TDCS)低信噪比环境下宽带压缩感知重建算法在盲稀疏度下无法精确恢复信号的问题,利用频带占用率对稀疏度进行估计,同时结合残差比阈值迭代终止条件,对压缩感知匹配追踪算法(Compressive Sampling Matching Pursuit,CoSaMP)进行改进,提出了一种盲稀疏度的ICoSaMP(Improved Compressive Sampling Matching Pursuit)算法。仿真结果表明,相比于CoSaMP算法,ICoSaMP算法在相同信噪比环境和相同稀疏度条件下的重建概率提高约10%,在盲稀疏度条件下均方误差降低约1.2%。     

高精度有限体积法与间断有限元法的比较研究

本文通过数值算例,比较了高精度有限体积法以及间断有限元法在求解不同问题时表现。研究发现：在精度相同的条件下,间断有限元法的计算误差要明显小于有限体积法;间断有限元法的重构过程与高精度有限体积法相比较为简单,但高阶情形下解多项式的自由度较多并且需要计算体积分,因此整个求解时间较长;在同样精度条件下,高精度有限体积法的计算效率要明显高于间断有限元法。降低时间积分时解多项式的自由度数目是实现高精度算法在实际问题中应用的重要手段。     

卫星对地观测任务全周期规划模型

为解决应急条件下卫星对地观测任务时间紧迫的问题,从卫星执行对地观测任务的全过程出发,提出了卫星对地观测任务全周期规划模型,综合考虑卫星完成任务的各个阶段,缩短整个任务的执行时间,使其满足应急条件下的时间需求。采用启发式算法求解,并研究了基于冲突队列的解的调整优化策略。实验验证所提的模型和算法能够较好地解决卫星对地观测任务规划问题,在时间紧迫的条件下与传统的各阶段的独立任务规划相比,能够提高任务的完成率,具有实际的应用价值。     

高精度有限体积法与间断有限元法的比较

通过数值算例,比较了高精度有限体积法和间断有限元法在求解不同问题时的表现。研究发现:在精度相同的条件下,间断有限元法的计算误差要明显小于有限体积法;间断有限元法的重构过程与高精度有限体积法相比较为简单,但高阶情形下解多项式的自由度较多并且需要计算体积分,因此整个求解时间较长。降低时间积分时解多项式的自由度数目是实现高精度算法在实际问题中应用的重要手段。     

基于最小负载的相控阵雷达自适应数据率更新算法

提出了一种基于最小负载的相控阵雷达自适应数据率更新算法.该算法基于交互多模型(IMM),以雷达负载最小为准则,推导出新息协方差矩阵和时间间隔T的函数关系,通过求取该函数在一定范围内的极小值,得到使雷达负载最小的时间间隔.仿真结果证明了该算法能够保持雷达负载最小的条件下,根据目标的运动情况自适应的改变跟踪时间间隔,目标机动时预测误差明显小于固定时间间隔目标跟踪算法.     

基于LMD频域近似熵频谱感知算法研究

针对现有频域近似熵频谱感知技术在低信噪比条件下抗噪声性能和检测性能有待提升的问题,提出了一种基于LMD频域近似熵的频谱感知算法。(1)算法筛选出3个PF分量累加求和,使得算法提取局部调频包络特征信息得到最优,进一步排除噪声不确定度的影响。(2)算法对累加PF分量进行频域变换后求其近似熵,增强算法对频域信息的嗅探能力,提升算法检测性能。Monte Carlo仿真结果表明,在噪声不确定度为0dB,采样点数为8 000的情况下,当信噪比大于-19 d B时,可以对2ASK信号达到100%的检测概率,与现有频域近似熵算法相比,检测性能约有17 d B的提升。     

一种基于变换域的自适应滤波算法

针对传统时域自适应滤波在较低信噪比下检测估计信号波形的局限性,提出一种基于变换域的自适应滤波的算法。该方法利用分数阶傅里叶变换在分析线性调频信号时的优良特性,在分数阶变换域上进行自适应滤波处理,提高信号检测估计效果。仿真实验证明,该算法在较低信噪比条件下能较好地检测估计出回波信号,滤波效果胜过时域滤波。     

动基线时差测量系统多脉冲相参积累算法研究

主要研究了动基线时差测量系统采用多脉冲相参积累算法对低信噪比条件下运动目标的有效检测问题。通过分析雷达回波信号的特性,指出目标高速运动所引起的包络走动是影响积累性能的主要因素。选用了插值补偿包络走动后进行相参积累的算法。仿真结果表明,在低信噪比条件下,插值补偿相参积累算法能实现对运动目标弱小信号的有效检测,其积累性能优于未做补偿积累算法的性能。     

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。     

动态威胁环境下单无人机测向定位航迹优化算法

为解决单架无人机在动态战场环境下的测向定位问题,提出了一种基于动态窗口法的单机测向定位航迹优化算法。以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,在由动态探测雷达和静/动障碍构成的动态战场环境中,基于动态窗口法思想,将测向定位航迹优化评价准则由传统的单步最优原则扩展到对多步预测航迹的评价,同时考虑雷达探测和静/动障碍环境对预测航迹的影响,通过滚动时域方法控制无人机最优航向。仿真结果表明,所提方法能够使无人机在有效逃避雷达探测威胁以及规避环境中静/动障碍的条件下保证对目标的高精度测向定位,为解决动态战场环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。     

低信噪比抖动红外点目标的检测

本文为解决低信噪比条件下抖动红外点目标的检测问题，提出了一种基于膨胀累加、检测前跟踪的检测算法。该算法运用膨胀累加方法能够消除抖动对多帧累加算法的不利影响，使目标能量仍然能够实现有效的积累，从而达到目标增强的目的。本文还采用了小波变换预处理方法，对图象中相关的１／ｆ噪声进行白化。模拟实验结果表明，该算法能够快速检测出信噪比为２抖动点目标。     

信号相位匹配法检测正弦信号的高阶统计量方法

为了能对提高高斯色噪声中正弦信号的检测能力,提出了二阶自相关和四阶累积量预处理的信号相位匹配检测法.仿真结果表明,高斯色噪声中四阶累积量预处理的信号相位匹配检测法的检测性能接近于高斯白噪声下匹配滤波器,优于二阶自相关的信号相位匹配检测法的检测性能,更优于的信号相位匹配的最小二乘检测器.     

多雷达观测信号融合检测算法

针对海上小目标检测问题提出了一种基于多雷达观测信号层融合的检测算法。该算法对各个雷达的观测值按采样时刻进行排序,然后根据对应时刻的脉冲信号进行高阶互累积量计算然后在相关域上积累进行似然比检测。仿真分析表明该算法与基于贝叶斯准则的分布式检测算法相比,具有较低的复杂度和低信噪比条件下较高的目标检测概率。     

基于系统构型替换的固冲发动机故障模式半实物仿真

为全面快速验证冲压发动机的故障检测算法，基于构型替换建立了能模拟多种固冲发动机故障的仿真验证平台。基于此平台，搭建了发动机点火故障模型、压强传感器故障模型、设备接口模型，以及与真实控制器中检测算法具有相同外部接口和系统构型的故障检测算法模型等。通过系统构型的切换，将同一个故障模式注入故障检测算法模型和真实发动机系统，并通过对比同一组故障模式下故障检测模型检测结果与发动机控制系统检测结果，来对发动机控制器中的故障检测算法进行快速验证。以无喷管助推器点火的检测为例，讲述了该方法的建模、实验验证及分析过程，此外，该方法还能应用到无喷管助推器关机、进气道前后堵盖打开、燃气发生器点火、燃气流量容错控制等多个故障模式的仿真模拟与验证，具有很强的通用性，能大大地降低控制系统开发与验证的时间成本，具有很强的应用价值。     

一种多约束条件下的分布式多传感器协同规划算法

在编队作战中,如何对分布在不同作战平台、拥有众多约束条件的传感器进行协同规划,具有重要的研究意义。基于协方差控制的基本思想,运用分布式多传感器航迹融合算法计算协方差矩阵,分析可能存在的多种作战约束条件,提出一种多传感器多目标分配步骤和方法。算法可针对动态变化的目标期望协方差和约束条件,及时地调整分配策略,在保证协方差控制作用的同时,着眼于提高分配结果的稳定性,并对此进行仿真。仿真结果证明了算法的合理性和有效性。