基于Q-MMSPF的海杂波多重分形互相关分析和目标检测

提出一种研究长程互相关和多重分形的新方法——Q阶混合矩结构分割函数法(Q-MMSPF),并利用Q-MMSPF分析了海杂波时间序列的多重分形互相关特征。通过对实测海杂波数据的计算分析发现,海杂波互相关多重分形特征较弱,目标信号之间的互相关多重分形特征明显,而目标信号与海杂波之间的互相关多重分形程度介于二者之间。据此,本文采用一种新的特征值进行海杂波背景下的目标检测。通过对不同条件下的实测海杂波数据验证,表明使用本文提出的特征值测量方法可以十分有效地检测出海杂波背景下的小弱目标。     

超分辨率重建方法在图像处理中的应用

为提升现有舰载光电探测系统图像的分辨率,通过图像降质及超分辨重建模型对复原图像中伪信息的产生进行了研究,在Lee方法的基础上,提出了采用高斯马尔科夫先验模型对图像重建过程进行约束的方法,实现了正则化参数的自适应计算。实验结果表明:该方法在视觉效果与客观指标上要优于传统方法与Lee方法,具有良好的应用前景。     

基于四阶累积量阵列扩展的稀疏分解方法

提出了一种基于四阶累积量稀疏表示的估计方法,解决信号数多于阵元数时的DOA估计问题。该方法首先构造了包含所有DOA信息的最小冗余矢量,利用扩展阵列的最小冗余导向矢量构造完备字典减小完备字典的复杂度;然后利用L1范数作为稀疏约束条件建立稀疏模型进行DOA估计。理论分析和仿真实验,验证了该方法能够估计出的信号个数大于阵元数目,可直接应用于相干信号,比MUSIC-like算法具有更好的性能。     

基于PMLM的PDμ运动控制器的设计研究

近年来随着非整数阶微积分理论的不断完善,使分数阶微积分在控制方面的应用受到越来越多的关注。特别是分数阶PIλDμ控制,在很多领域中得到了应用。针对运动控制系统中经常采用的比例微分控制器,提出了一种分数阶PDμ控制器的设计和整定方法。由于所设计系统的相角裕度与超调量有确定的对应关系,所以通过对相角变化率的设计可以使系统相角在剪切频率附近保持稳定,从而减小系统开环增益波动对超调量的影响。以给定的剪切频率ωc和相角裕度γm作为设计指标,由系统相频特性方程和相角变化率方程可以确定PDμ控制器的微分阶次μ和微分系数Kd,通过剪切频率点的幅频特性方程可以确定比例系数Kp。将方法应用于一个直线运动控制试验台,通过与整数阶ITAE最优控制方法进行的对比仿真和试验验证了方法的有效性和优越性。由试验结果可以看出,在保证系统设计指标的前提下所设计的PDμ控制器对于系统参数波动引起的超调量的变化具有很好的抑制作用。     

基于高斯和-容积Kalman滤波的高轨双星辐射源跟踪

高轨双星系统可通过测量辐射源信号的到达时差、频差和到达高轨卫星的多普勒频移,跟踪沿地球表面巡航且载频固定、已知的运动辐射源。针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出了基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波的运动辐射源跟踪算法GS-5CKF。算法将起始时刻的时差观测量所确定的处于地球表面的时差线按辐射源经度等间隔划分,初始化多个并行的5阶容积Kalman滤波器,线性组合各滤波器每个时刻的输出以获得辐射源运动状态的估计。针对5阶容积Kalman滤波器,提出了相应的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,以提高跟踪精度并保持GS-5CKF算法计算复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5阶容积Kalman滤波器和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等算法,提出的跟踪算法具有更高的估计精度。     

混合递阶遗传算法的自适应小波神经网络优化设计

在研究自适应小波神经网络学习算法的基础上,提出了一种混合递阶遗传算法,与标准遗传算法相比,该算法不仅可以同时确定网络参数(连接权、尺度参数和平移参数),而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题.仿真结果表明,该算法可以准确地搜索到自适应小波网络的网络参数和最优结构,并能大幅度提高学习效率,是切实可行的.     

基于FRFT的LFM信号检测与参数估计

目标运动使雷达回波表现为初始频率和调频率参数均为未知的线性调频(LFM)信号,精确且快速地检测和估计出未知参数的LFM信号是雷达信号处理的主要工作。文章利用LFM信号在特定阶数的FRFT域呈现出能量聚集特性,介绍了基于FRFT的二维峰值搜索、模最大值两步搜索和预判法三种LFM信号检测与参数估计算法。通过在高斯白噪声背景下对三种算法的仿真进行分析、比较,结果表明:在低信噪比条件下,基于FRFT模最大值两步搜索算法估计精度高,计算量较小,为工程应用提供可能。     

空间非平稳高斯噪声背景下混合信号的DOA估计

针对空间非平稳高斯噪声背景下混合信号的DOA估计问题,提出了基于四阶累积量对混合波源的DOA估计算法。该算法首先构造四阶累积量矩阵,利用类似ESPR IT方法估计出所有非相关信源的DOA,然后对四阶累积量进行修正空间差分平滑去相干,消除非相关源和空间非平稳高斯噪声的影响,从而实现了对相干源的DOA估计。此方法通过分别估计非相关和相关或者相干信号的DOA,能够以较少的阵元实现对多个信号DOA估计,最后仿真实验也验证该算法的有效性。     

具有混合执行器故障和多未知控制方向的多智能体编队系统自适应协同容错控制

针对非线性多智能体具有混合执行器故障和多未知控制方向的问题,基于鲁棒自适应模糊技术,提出新颖的协同容错控制方法.采用分段Nussbaum函数解决了多未知控制方向;基于鲁棒自适应模糊技术解决了系统中的非线性不确定问题;引入一阶滑模微分器与自适应反步技术结合,用于获得虚拟控制律的一阶导数,并结合鲁棒有界方法,用于提高所设计...     

一种低信噪比下的LFM脉冲信号起始频率校正方法

采用分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)实现LFM脉冲信号检测与参数估计时,针对处理数据与LFM脉冲信号起始点不一致时,LFM脉冲信号起始频率存在一定偏差问题.依据分数阶傅里叶变换中信号能量峰固有特性,提出一种适用于低信噪比条件下的LFM脉冲信号起始频率校正方法.该方法首先通过FRFT变换和chirp相乘对数据进行变换处理,消除LFM脉冲信号中调频斜率;然后对变换后结果进行滑动、累积处理,得到一组能量峰数据;最后通过搜索该组能量峰拐点实现对LFM脉冲信号起始点检测,并利用检测起始点对LFM脉冲信号起始频率实现校正.数值仿真结果表明,该方法在事先无法获取处理数据中LFM脉冲信号起始点情况时,可有效校正分数阶傅里叶变换对LFM脉冲信号起始频率估计存在的偏差.