基于FOCUSS改进算法的DOA估计方法

传统的DOA估计方法不能有效分辨相干源目标;稀疏重构方法能够处理相干源的DOA估计问题,但现有稀疏重构方法大都是针对无噪声或仅存在观测噪声系统提出的,估计性能有待提高。对于同时存在观测噪声和模型噪声的多观测量模型,提出了一种基于FOCUSS稀疏重构的改进算法,可鲁棒地处理相干源、非相干源的DOA估计问题,有效提高分辨力和估计精度等估计性能。给出了DOA估计的稀疏信号模型以及新算法的推导过程,仿真实验证明了新算法在与其他算法对比时的优越性。     

基于小波分层连通树结构的信号重构

基于小波树模型的压缩感知可以通过较少的观测量得到鲁棒的信号重构,但采用最优树逼近时存在复杂度大的问题。在证明分层后的小波树仍然具备连通树性质的基础上,提出了基于小波分层连通树结构的压缩重构算法,在与原观测量一致的情况下,保证了重构精度并且提高了重构效率。实验结果表明,改进算法相对于原算法在处理大尺度数据时,效率有明显改善。     

基于Volterra级数的航空年事故率预测方法

针对当前航空年事故率传统预测精度不高的问题,从分析混沌特性入手,对事故数据重构相空间,构建了航空年事故率预测的Volterra级数模型。对航空年事故率数据进行预处理,采用0-1混沌特性判定方法判断时序的混沌特性;在混沌时序的基础上,应用互信息法和假近邻法确定相空间的参数,重构相空间;基于此,构建二阶Volterra自适应预测模型,并采用NLMS算法实时获取模型的最优参数;最后,应用模型对美国空军飞行事故万时率进行预测,能够将相对误差控制在2%以内,优于传统灰色时序组合预测模型,所建的模型反映了航空装备的安全状况。     

小波变换在红外脉冲幅值序列算法中的应用

针对四元探测器信号处理中的脉冲幅值序列算法,提出了用小波变换进行序列数据分析和目标识别的方法。通过分析红外干扰弹的工作过程和其辐射能量变化与典型目标辐射的差异,选择db3小波函数对提取出的脉冲幅值序列进行小波分解和重构,有效地区分了目标信号和干扰弹信号,提高了四元探测器抗红外干扰和识别目标的能力。     

千奇百怪的仿生趣闻——蝙蝠为雷达供蓝图

夜空中飞来飞去，捕捉昆虫。蝙蝠的眼睛视力很差．要在昏暗的夜空看清飞舞的昆虫是不可能的。那么，它是怎样发现和捕食昆虫的呢?1794年意大利一位科学家在一系列试验中发现，蝙蝠的视力、嗅觉、皮肤触觉都对捕食昆虫没有影响，惟独封闭了它的耳朵，使它失去听觉后，它立刻就丧失了辨别方向的能力，再也不能正常捕食昆虫了。     

神奇的海豚兵

在1990年8月2日，以美国为首的多国部队向伊拉克实施“沙漠盾牌”行动计划。顿时，海陆空三军的进攻呼啸而来，成批的机群、成群的舰队、大部队的士兵毫无顾忌的开进。甚至还搬来了隐形飞机、三联装舰炮、“战斧”导弹、爱国者导弹。但是，极少有人知道在这几十万的大部队中，中间夹着的一支神秘队伍——“海豚兵”。     

运用改进正交匹配追踪算法精确估计跳频信号跳变时刻

现有方法得到的跳变时刻精度不高、抗干扰能力较弱,为此提出一种运用改进正交匹配追踪算法的跳变时刻精确估计方法。根据跳频信号原理建立跳变时刻估计的稀疏表示模型,用改进正交匹配追踪算法求解该模型,获取跳变时刻。理论分析和仿真结果证明该方法能够获取高精度的跳变时刻,估计性能方面优于现有算法。     

基于0.18um CMOS 工艺的GPS/北斗双模可重构接收机射频前端

设计了一种GPS/北斗双模可重构接收机射频前端,支持GPS L1和北斗B1两种工作模式,较单模接收机在可用性、连续性和完好性等方面具有优势。此射频前端采用低中频架构,混频器、中频滤波器等关键模块可重构,硬件复用的同时减少了芯片面积、降低了系统功耗。测试结果表明,在1.8V电源电压下,电压增益为103dB,功耗37.8mW,GPS L1和北斗B1波段噪声系数均小于3.2dB,芯片面积为2.263×2.098mm₂。     

一种基于模型的舰船目标特征提取方法

针对中分辨雷达,提出了一种基于模型的舰船目标特征提取方法。通过对特征向量的组合和加权提高了舰船目标的特征提取质量,在人工神经网络识别器中取得了较好的识别效果。     

基于轮廓波变换的图像压缩感知处理

由于轮廓波变换(contourlet transform)能够更好地对图像进行稀疏表示。文章提出了基于轮廓波变换的图像压缩感知算法。将图像进行轮廓波变换后得到图像的稀疏表示,采用随机高斯矩阵对高频系数进行测量,实现数据压缩,然后采用正交匹配追踪算法恢复系数,再进行轮廓波反变换重构图像。实验结果表明,与原压缩感知算法相比,该算法有效地提高了重构图像质量的主观视觉效果和峰值信噪比。