基于椭圆滤波和RAT/FRT的雷达信号调制样式识别

雷达信号波形的调制样式识别方法是电子情报侦察领域的重要研究内容。针对线性调频(LFM)、二进制频移键控(BFSK)、相位调制(包括高阶巴克码(HOB)、弗兰克码(Frank)、P1、P2、P3、P4码)等多种脉内调制样式的雷达信号,提出一种基于模糊域椭圆高斯滤波预处理的波形增强表示方法,并结合拉东-模糊变换(RAT)和分数傅里叶变换(FRT)算法实现脉内调制类型的自动识别。仿真结果表明,该方法结构简单,易于工程实现,并具备较高的分类准确率和低信噪比下良好的鲁棒性。     

利用预报误差分布拟合实现卫星历史轨道机动检测的方法

轨道机动会引起在轨卫星的轨道异常,是空间态势感知的重点关注对象之一。为此,提出一种从卫星的两行轨道要素编目数据中检测历史机动的方法。通过分析预报误差检测轨道参数的异常编目值,进而获得相应的历史机动信息。对卫星的两行轨道要素编目数据两两预报求差得到预报误差的样本数据后,利用期望最大化算法可以拟合得到以高斯混合模型表达的预报误差的概率分布模型;以此为基础,可以确定利用预报误差检测轨道参数异常编目值的门限;利用轨道机动与异常编目值之间的对应关系,最终实现机动检测。对典型活动卫星的机动检测结果表明,所提方法能够在准确检出历史机动事件的同时保持较低的误检率。     

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。     

基于混沌高斯频率调制的距离-多普勒雷达成像

提出了利用混沌映射产生随机抽样的方法。进一步证实了高斯抽样可以通过两类随机数产生器结合混沌映射生成。利用高斯抽样,得到了高斯调频雷达信号。研究结果表明,通过这种高斯调频信号得到的模糊函数接近2维delta函数,它在距离-多普勒平面上的旁瓣是均匀分布的。对该高斯调频信号进行傅立叶处理可以得到高分辨率的距离-多普勒图像,图像品质较高。     

舰载强激光武器系统精度指标分析

着重研究了舰载强激光武器的两个方面:一是在现代海战条件下的作战应用,以强激光武器的性能优势,拦截现有防空武器难以拦截的突防精确制导武器;二是研究了强激光武器光束控制系统的精度指标分析方法,并将该方法应用于舰载强激光武器光束控制系统的参数设计.     

基于多元高斯概率分布的无线局域网定位方法研究

针对无线局域网环境及室内目标定位需求,研究了基于接收信号强度指示的定位技术,提出了一种基于多元高斯概率分布的信号强度模式匹配方法,讨论了定位系统框架。试验结果表明,该方法具有较好的室内定位效果。     

RAMS和HYPACT模式在核化生事件预测及评估中的应用

采用中尺度气象模式RAMS模拟计算了福建厦门地区复杂地形条件下烟团的释放过程,同时采用扩散模式HYPACT模拟计算了源高为100m的瞬时源扩散过程,为进一步开发复杂地形下的核化生事件预测及评估软件提供了基础。     

基于径向基神经网络的水下振动物体辐射噪声级别分类研究

运用径向基神经网络,利用水下振动物体内表面加速度信号对其辐射噪声级别进行分类,达到判断其声隐身性的目的.该方法的运算量较传统方法大大降低,极大地提高了计算速度.实例表明,该方法能较准确地对水下振动物体辐射声场声压级别进行分类,进而对其推广应用于潜艇提供了较好的依据.     

1．06μm连续激光辐照GaAs探测器的理论研究

建立了高斯型连续激光辐照GaAs探测器物理模型,近似解析计算了圆柱形GaAs靶板的三维温度场.数值分析了激光辐照时GaAs探测器的信号异常及熔融损伤的情况,并计算了相应的损伤阈值.理论计算与实验结论能够精确的一致,理论模型为评论同类激光效应以及激光对抗的激光加固提供了参考.     

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。