非晶丝GMI磁传感器信号的小波分析

当非晶丝巨磁阻抗效应( Giant Magneto-Impedance,GMI)磁探头输出数据的信噪比小于0时,常规的峰值检波方法难以检出真实信号.为此,提出了一种新的微弱信号检测方法,将非晶丝GMI磁探头的输出信号经放大、滤波和采样之后直接送入数字信号处理系统,利用小波变换方法提取微弱信号的特征,并利用相关分析法确定...     

应积极推进海防经济研究

海防经济是直接与海防斗争、建设和管理等相关联的经济活动和经济关系的统称。区域性与具体性,政治性与政策性,复杂性与敏感性。薄弱性与紧迫性,融合性与一体性是其主要特征。海防经济研究的主要内容包括海防需求、海防供给、海防财力、海防人力、海防物力、海防科技、海防制度、海防后勤、战时海防经济、海防经济效益等。     

仿真信号模糊一致性分析与风险评估方法

为了完善基于置信区间的仿真信号一致性分析方法,考虑了置信区间与接收区间的长度匹配问题,定义来最佳样本容量,并在此基础上提出了基于D-S证据理论的仿真信号模糊一致性分析方法。同时为了对信号仿真模型的风险进行定量评估,建立了信号仿真模型风险系数函数,得到多参数仿真信号风险系数向量,以此给决策者和/或仿真用户提供决策支持。最后,用水中兵器仿真试验中水中目标辐射噪声仿真的应用实例加以说明。     

支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。     

PCA和ICA的舰船尾流后向散射光信号检测

水体的后向散射光信号是舰船尾流后向散射光信号检测的常见干扰,由于其在频域十分接近且信号强度大于尾流信号,因此严重影响了有用信号的提取。针对这一问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的尾流散射光信号检测方法。首先使用主成分分析对采集的散射光信号进行降维,去除冗余成分,之后使用基于负熵的F astICA算法对数据进行处理,分离了水体和舰船尾流的散射光信号,通过实验验证了该算法的有效性。     

一种改进的跳频信号信道化检测方法

在通信对抗中,对目标跳频信号进行有效检测是对该信号进行后续处理及实施干扰的前提,利用信道化检测方法实现对跳频信号的盲检测。侦察方作为通信非协作接收者,无法与目标信号发送端实现时间同步,导致信道化检测方法性能不佳,针对此问题,提出一种简单高效的判决门限改进算法。仿真结果表明:采用改进算法,虚警概率显著降低,在信噪比大于-2 dB时检测概率有一定的提高。最后给出了关于进一步提高信道化检测方法性能的几点策略。     

基于合成特征参数和脉冲样本图的雷达信号分选

雷达脉冲信号的分选是电子战争中的研究热点,同时也是难点问题.针对雷达所截获的辐射源脉冲提出了一种基于合成特征参数值(CCP)的脉冲样本图分选算法.算法利用全脉冲数据的特征参数,根据每一个特征参数的差异性对特征参数值进行编号,通过编号值可以得到依据该特征参数值对脉冲的分类个数,进而计算出单一特征值的加权系数.通过加权系数对每一个特征参数的加权得到合成的特征参数,然后结合每一类信号的脉冲到达时间,提出了脉冲样本图匹配分选的新算法.与传统的PRI分选相比,脉冲样本图分选具有较小的运算量,计算机仿真试验表明该算法能够实现对信号的分选.     

无需信源数目的相干信号方位估计算法

针对空间平滑MUSIC算法会损失阵列的有效孔径且需要信源先验数目的问题,提出了一种新算法.该算法从矢量重构的思路出发,通过对接收数据协方差矩阵的最大特征向量进行矢量重构,即可实现不损失阵列孔径的解相干处理,同时利用全空间加权MUSIC算法,实现了信源数目未知下的相干信号准确定位.仿真结果证实了该方法的有效性.     

面向争议领域的军事威慑信号博弈分析

围绕争议领域蕴藏的丰厚价值,有关国家不断展开军事博弈.基于此,分析了威慑方为捍卫主权完整可能采用的威慑方式和被威慑方为应对威慑恐吓而采取的对策,构建了基于争议领域的军事威慑信号博弈模型(Military Deterrence Signaling Game Model,MDSGM).将信号博弈理论和完美贝叶斯均衡思想引入MDSGM,探讨了均衡存在的类型和条件.算例表明,采用虚实结合、真假参杂的威慑信号传递方式,能达到“不战而屈人之兵”的目的,验证了模型的可行性和有效性,得出的结果能为决策者提供辅助参考.     

基于相邻脉冲相似性的快速聚类分选方法

针对复杂环境下的聚类问题,提出了一种新的聚类分选算法。其利用同一雷达辐射源的相邻脉冲间的相似性对信号进行聚类。该算法按到达时间顺序将信号依次归类,并将新分类的数据作为所在类的聚类中心,其无需事先指定聚类的数目,也无需进行反复的迭代计算。仿真表明,该算法不仅分类准确,而且大大缩减了计算量。